Hay algo profundamente artesanal en la ganadería y en particular en la cría. Es una actividad que aun funciona como un oficio y descansa, en buena medida, sobre la intuición, la experiencia y ciertas tradiciones. Y está bien que así sea. Conocer el ganado, tener un buen manejo reproductivo y sanitario, entender el clima y el pasto sigue siendo lo que separa a un buen productor del promedio.

Pero debajo de esa lógica empieza a aparecer un cambio más silencioso. Los productores más disciplinados, que registran, ordenan y entienden su propia información comienzan a despegarse del resto. Los grupos CREA probablemente hayan sido los grandes abanderados de esa cultura de gestión, y los resultados productivos y económicos obtenidos durante décadas son una clara demostración de ello.

Sin embargo, incluso dentro de los sistemas más avanzados persiste un déficit de información importante, especialmente cuando se analiza el mejoramiento genético de los rodeos comerciales. Y ahí aparece quizás una de las mayores inconsistencias y principales puntos ciegos de la ganadería.

Mientras los corrales y la industria recopilan datos de conversión, ganancia diaria, rendimiento y calidad de carcasa, gran parte de los rodeos de cría continúan relativamente desconectados de esa revolución de los datos.

Vivimos en la era de la información y comenzamos a entrar en otra marcada por la inteligencia artificial, donde prácticamente todas las actividades económicas se encuentran atravesando procesos de transformación. El problema es que, en la cría, ese déficit de información empieza a pasar factura, especialmente en un contexto donde los corrales deben asumir inversiones cada vez mayores para comprar ganado, y el resultado, donde todo parece muy estandarizado, es aún muy heterogéneo.

Un ternero, que hace años valía poco más de cien dólares, hoy representa una inversión cinco veces superior. La industria, y en especial los corrales, compiten en un mercado recalentado por la exportación de ganado en pie y deben invertir 1.200-1.300 dólares por novillo, más 300-400 dólares en alimentación, para obtener los mismos 50-70 USD por animal en un confinamiento de poco más de 100 días.

Pero además, como hemos señalado en otras oportunidades, esos márgenes promedio suelen ocultar una variabilidad muy importante entre animales. Cuando el valor del ganado aumenta, también lo hace el capital inmovilizado. En consecuencia el costo de oportunidad asociado a cada decisión resulta más caro y la capacidad de anticipar resultados deja de ser una ventaja para convertirse en una necesidad.

En este contexto cambian las exigencias. La previsibilidad, la genética verificable, la sanidad y la información que acompaña a un animal comienzan a explicar una parte cada vez más importante de su valor.

A pesar de los recursos que los criadores destinan en adquirir reproductores, la información, y sobre todo la gestión de esa información, se trunca una vez que un toro abandona la cabaña.

Las discusiones al momento de comprar toros o semen suelen ser apasionadas en torno a datos de EPD en peso al nacer, peso al destete, facilidad de parto, crecimiento o carcasa. Pero, aunque resulte paradójico, buena parte de esas variables no son realmente medidas dentro de los propios rodeos comerciales.

La identificación de parentesco entre madres e hijos rara vez forma parte del manejo habitual en los rodeos comerciales, lo cual impide dar seguimiento real a la genética, así como también utilizar esa información para retroalimentar las decisiones de selección dentro del rodeo de cría.

Una de las tareas más subestimadas en el sector criador, pese a las herramientas disponibles actualmente, es la selección de hembras de reposición, que continúa realizándose mayoritariamente “a ojo”, en función de características fenotípicas y criterios subjetivos, sin conocer realmente qué pool genético estamos efectivamente reteniendo o descartando dentro del rodeo.

Hay además otro fenómeno interesante que refleja hasta qué punto la información objetiva todavía ocupa un lugar secundario dentro de buena parte de la cría comercial. La enorme pasión con la que muchas veces se defienden determinadas razas, líneas o biotipos, y la subjetividad que inevitablemente acompaña la selección, termina trasladándose también al mercado.

En ese contexto, el ganado cruza suele recibir un castigo de precio que no necesariamente se corresponde con su desempeño productivo real. Y eso ocurre justamente porque, en ausencia de herramientas que permitan medir objetivamente el potencial genético y productivo de un animal, el mercado continúa valorando sesgadamente principalmente aquello que puede ver.

El problema es que, al hacerlo, muchas veces se termina amputando parte del potencial productivo que ofrece el vigor híbrido. Diversos trabajos muestran que los sistemas de cría basados en cruzamientos pueden generar aumentos del orden del 17% en kilos de ternero producido por vaca entorada.

Esto no solo permite utilizar cruzamientos terminales sin perder funcionalidad del rodeo en base a sistemas pastoriles, sino que las vacas cruzas, generalmente más fértiles y precoces, maximizan características reproductivas de menor heredabilidad. A pesar de ello, buena parte de esos beneficios quedan relegados frente al temor de producir un ternero que el mercado eventualmente castigue por su composición racial o falta de uniformidad fenotípica.

Resulta llamativo que, al recorrer las principales zonas feedloteras de Estados Unidos, se observe una utilización mucho más extendida de cruzamientos y una composición racial considerablemente más diversa. Fiel al pragmatismo americano y orientación a la productividad, allí la uniformidad racial parece ocupar un lugar menos relevante. Una diferencia que quizás aquí seguimos pagando en kilos

En términos generales, la estrategia genética de buena parte de los criadores consiste en incorporar reproductores con genética superior con la esperanza que ocurra un derrame gradual en cuentagotas que mejore la genética del rodeo.

Los reproductores suelen elegirse con rigurosidad y en función de las preferencias del productor, quien conoce bien su ganado y el ambiente donde produce. Sin embargo, muchas veces esas decisiones se toman sin información clara sobre el perfil genético de sus vientres ni sobre las características que realmente necesita fortalecer dentro del rodeo.

¿Cuánto mejora realmente la productividad?¿Qué vacas producen terneros más rentables? ¿Qué toros dejaron los mejores resultados económicos?

La mayoría de las veces, nadie lo sabe con precisión porque simplemente no se mide, y no se puede gestionar lo que no se mide.

Ahora bien, no se trata de cuestionar la capacidad de los productores ni de idealizar la tecnología. Muchas de estas omisiones tienen explicaciones completamente razonables. Faltan instalaciones, tiempo, personal y, muchas veces, incentivos claros para capturar determinados datos en sistemas comerciales extensivos.

Pero, aun así, la distancia entre la cría y el resto de la cadena empieza a ampliarse.

Sobre todo porque la información ya comenzó a generar diferencias económicas concretas. La genética verificable empieza a valer más y los modelos predictivos son cada vez más precisos. La sanidad documentada también ha tomado un valor preponderante, algo que quedó expuesto con los problemas asociados a residuos de garrapaticidas en carne, capaces de comprometer mercados y desestabilizar buena parte del negocio ganadero.

En ese contexto, los sistemas capaces de demostrar información objetiva y consistencia productiva comienzan lentamente a diferenciarse de aquellos que no pueden hacerlo. Y en un país que construyó buena parte de su posicionamiento internacional sobre la trazabilidad, resulta imperdonable que aprovechemos tan poco el enorme potencial de información que eso podría generar.

¿Hacia dónde se dirige la ganadería? Es difícil saberlo con precisión, especialmente en medio de un cambio de paradigma tan profundo como el que plantea la inteligencia artificial.

Pero hay algo que sí parece claro: ningún sistema de IA sirve de mucho si detrás no existe información confiable, consistente y ordenada. Y en ese punto la cría comercial todavía tiene un enorme desafío por delante.

Probablemente los sistemas mejor posicionados dentro de diez años no sean necesariamente los más tecnológicos, ni los que acumulen más pantallas, sensores o aplicaciones, sino aquellos capaces de hacer algo mucho más simple: generar información útil de manera consistente.

Ya sea para mejorar nuestro propio proceso de toma de decisiones o, en su defecto, para alimentar sistemas de IA capaces de tomar decisiones más precisas que nosotros.