En 2025, la ganadería europea experimenta una auténtica transformación gracias a la adopción de Inteligencia Artificial y robótica cognitiva. Estas tecnologías permiten supervisar el estado de los animales, automatizar tareas de manejo y optimizar procesos productivos con precisión y respeto al bienestar.
A lo largo de este artículo, examinaremos el grado de digitalización del sector y algunas de las soluciones de monitorización y robótica más innovadoras, las herramientas de predicción de salud y alimentación que se emplean actualmente dentro del sector, y haremos un repaso de los retos que aún debe superar la ganadería española para afrontar el cambio de paradigma que prevé en los próximos años.
Estado de la digitalización en la ganadería española
En marzo de este año, FIGAN reunió a más de 60.000 profesionales y 1.200 expositores de distintos países, conformando el escaparate de la ganadería digital más grande de Europa. Este foro puso de manifiesto el creciente interés por soluciones de IA y robótica en explotaciones de distintas dimensiones, desde grandes granjas hasta ganaderías familiares.
En el conjunto de España, el uso de tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial, el Big Data o el Internet of Things (IoT) ha crecido cerca de un 9.3% desde 2024, frente al 2.6% de media en la Unión Europea, según citan fuentes de la Fundación Cotec, lo que refleja el interés de la población española en la adopción de prácticas de ganadería 4.0. No obstante, persiste una brecha entre grandes explotaciones, donde el uso de sistemas de monitorización alcanza el 45%, y pequeñas fincas, que rondan el 20% de implantación, dado el impacto de los costes y la necesidad de formación. Esta variabilidad es indicativo de la necesidad de continuar impulsando iniciativas público-privadas que faciliten el acceso a la digitalización en todo el sector.
Monitorización y bienestar animal mediante Inteligencia Artificial
La vigilancia continua del rebaño ha cobrado mayor precisión gracias a la técnicas de visión artificial y sensores de diversos tipos. Se comienzan a aplicar en España y parte de Europa soluciones como CattleEye, que emplean cámaras estándar para capturar vídeo del vacuno y detectar cambios en su comportamiento o postura que alertan de estrés o enfermedad. En pruebas de campo llevadas a cabo por la propia compañía, se ha demostrado una precisión superior al 90% en la detección de factores adversos que ocasionan una bajada en el rendimiento general de estos animales.
En paralelo, algunos estudios recientes demuestran que la fusión de datos sonoros, emitidos por los propios animales, con señales de acelerómetros acoplados al collar del ganado permite reconocer eventos de forrajeo y detectar anomalías de salud antes de que sean visibles clínicamente.
Estos avances, que combinan diferentes disciplinas, facilitan intervenciones más rápidas y ajustadas, mejoran el bienestar animal y refuerzan la trazabilidad, acercando a la ganadería a un modelo verdaderamente inteligente y sostenible.
Robótica aplicada al manejo y la producción animal
Uno de los pilares fundamentales de las grandes explotaciones europeas consiste en el uso de sistemas robóticos dedicados al ordeño. Estos modelos, como el Lely Astronaut A5 o el DeLaval Voluntary Milking System, gestionan el ordeño de manera autónoma, y se basan en datos previamente recogidos para adaptarse al ritmo de cada vaca y minimizar el estrés que pueda sufrir el animal. Estos sistemas registran datos individuales de producción, salud y conducta, que tras su procesamiento y análisis, permiten a los ganaderos hacer ajustes precisos en la alimentación y el manejo.
También existe un consenso en la implementación de soluciones destinadas a la limpieza, que emplean módulos de masaje y eliminación de residuos de la piel de los animales. Ya se han practicado ensayos en granjas holandesas, y se ha podido demostrar una reducción de un 15% en casos de infección láctea, además de aumentar el confort y comodidad del los animales.
Predicción y optimización de procesos ganaderos
En 2025, los proyectos de Machine Learning aplicados a la ganadería española han alcanzado niveles de precisión que antes parecían inalcanzables. Un estudio reciente de ResearchGate muestra que los modelos de Machine Learning pueden predecir brotes de mastitis y enfermedades respiratorias con una exactitud superior al 88%, gracias al registro y análisis de patrones de conducta y parámetros fisiológicos recogidos por sensores en tiempo real. Cuando se interpretan correctamente estas predicciones, se pueden utilizar para ajustar las pautas de alimentación y manejo semanas antes de la aparición de síntomas visibles, por lo que se reducen las pérdidas por enfermedad y se prioriza el bienestar general del animal.
Siguiendo esta línea, el uso de algoritmos destinados a la optimización de la dieta ha recortado entre un 10% y un 15% el coste de alimentación en explotaciones lecheras y porcinas, ya que se ajustan las porciones a los niveles de proteína y energía a las necesidades reales de cada grupo de animales. Para lograr estos resultados, se suelen cruzar datos de consumo de pienso, peso y calidad de leche o carne anteriores de la propia granja. Con el tiempo, y a medida que crece el tamaño del dataset, los algoritmos se optimizan para maximizar los resultados, asegurando que el grupo específico de animales permanece bien atendido.
Este enfoque integral de predicción y optimización tiene un impacto directo en el uso de antibióticos. De acuerdo con los datos del Plan Nacional frente a la Resistencia a los Antibióticos (PRAN), el consumo de estos fármacos en la ganadería ha caído un 53% entre 2020 y 2023, situando a España a la cabeza de la Unión Europea en reducción de antimicrobianos.
Desafíos y perspectivas a futuro
La modernización de la ganadería choca con varios obstáculos en el entorno rural europeo. El coste de los sistemas de monitorización y robótica, en conjunto a la falta de competencias digitales entre muchos ganaderos (se estima que menos del 30% cuenta con formación en análisis de datos o mantenimiento de equipos conectados, lo que retrasa la adopción de nuevas soluciones) dificulta la implementación de técnicas basadas en datos para las tareas cotidianas del sector. Las conexiones de banda ancha siguen siendo irregulares en comarcas con menor densidad de población, un factor que limita la fiabilidad de la telemetría y los servicios basados en la nube.
En el plano regulatorio, el AI Act europeo sitúa a los sistemas de “alto riesgo” (las aplicaciones de salud y bienestar animal suelen encontrarse dentro de esta categoría) bajo estrictas exigencias de transparencia, evaluación de sesgos y auditorías periódicas, condiciones que encarecen el desarrollo y obligan a contar con soporte legal y técnico especializado. El Pacto Verde y la estrategia “Farm to Fork” también reclaman una ganadería con menor huella ambiental, e impulsan compromisos de reducción de emisiones de metano y uso de antibióticos; metas cuyos indicadores deben registrarse y validarse mediante tecnología trazable.
Frente a estos retos, la colaboración público-privada y los programas de cofinanciación como el InvestEU o los fondos FEADER resultan clave para amortiguar la inversión inicial, promover la formación especializada y desplegar infraestructuras de conectividad en zonas rurales. Solo así se garantizará que la ganadería inteligente avance de manera inclusiva y sostenible.
Somos conscientes de que tanto los retos tecnológicos como las exigencias normativas pueden parecer obstáculos insalvables para cualquier explotación dispuesta a innovar. Sin embargo, ponemos a tu disposición nuestra experiencia en desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial a medida. Trabajaremos junto a ti para desarrollar y ayudarte a desplegar la infraestructura necesaria, impulsando la productividad y el bienestar animal sin que estas barreras frenen tu transformación.
