El proyecto alemán SmartCut combina datos de granjas, clima e imágenes satelitales para calcular el mejor momento de siega en praderas lecheras
Redactor: Javier Morales O.
Editor: Karem Díaz S.
En las granjas lecheras, decidir cuándo cortar el pasto no es un detalle menor. De ese momento dependen la cantidad de forraje disponible, su calidad nutricional y, en consecuencia, la alimentación de las vacas. En Alemania, el proyecto SmartCut busca usar inteligencia artificial para convertir esa decisión tradicionalmente visual y práctica en un modelo predictivo basado en datos.
La iniciativa se desarrolla en torno al manejo de praderas destinadas a ganado lechero. Su objetivo es construir una herramienta capaz de recomendar el momento ideal para la siega, de modo que los productores puedan obtener más pasto, mejor alimento y una producción lechera más eficiente.
Uno de los productores que participa en el proyecto es Tobias Zarth, agricultor del Wahlerhof, en Renania-Palatinado. Su explotación trabaja con unas 200 vacas lecheras y cerca de 90 hectáreas de praderas. En 2026, el establecimiento se encontraba ya en el segundo corte del año, un momento clave para asegurar reservas de alimento de buena calidad.
Una decisión que todavía depende del ojo del productor
Hasta ahora, la elección del momento de corte exige recorrer los lotes, observar el estado del pasto, revisar el pronóstico del tiempo, coordinar maquinaria y decidir cuándo entra el contratista o el equipo propio de la finca. Es una tarea que combina experiencia, intuición y logística.
SmartCut intenta reducir esa carga operativa. La idea no es reemplazar al productor, sino ofrecerle una herramienta que integre datos de campo, clima e imágenes satelitales para anticipar el mejor momento de cosecha del forraje. En una actividad donde unas pocas jornadas pueden cambiar la calidad del pasto, el valor de esa predicción puede ser alto.
El planteamiento coincide con una tendencia más amplia: el uso de teledetección, big data e inteligencia artificial para simular escenarios productivos y mejorar la toma de decisiones agrícolas en tiempo real.
Siete granjas lecheras aportan datos
SmartCut cuenta con la participación de siete explotaciones lecheras. El proyecto recibe apoyo financiero de la Unión Europea a través de la Asociación Europea para la Innovación en productividad y sostenibilidad agrícola, conocida como EIP-Agri.
La recolección de datos está coordinada por Johannes Steinforth, responsable de digitalización y trabajo exterior de la Lehr- und Versuchsanstalt Hofgut Neumühle. En cada jornada de siega se toman muestras del pasto cortado en parcelas de ensayo previamente definidas dentro de las explotaciones participantes.
Esas muestras se analizan para determinar componentes como proteína, azúcar, almidón y fibra bruta. Al mismo tiempo, las superficies del ensayo cuentan con estaciones meteorológicas locales, de modo que el modelo pueda relacionar la composición del pasto con las condiciones climáticas específicas de cada finca.
El dato central es simple, pero decisivo: no todo pasto tiene el mismo valor alimenticio en cualquier momento. Su calidad cambia con el crecimiento, el clima y la etapa de desarrollo de la planta. En ganadería lechera, esa variación puede influir directamente en el consumo, la salud ruminal y el rendimiento de las vacas.
Del satélite a la pradera
El modelo predictivo está siendo desarrollado por científicos del Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial, conocido como DFKI. La herramienta combina datos generados por los agricultores con imágenes satelitales, una integración que permite observar la pradera desde una escala amplia y, al mismo tiempo, conectarla con mediciones tomadas en el terreno.
El director del DFKI, el profesor Andreas Dengel, considera que la agricultura es un campo adecuado para la inteligencia artificial precisamente por su complejidad. En un cultivo o una pradera intervienen crecimiento vegetal, suelo, clima, mapas de calidad del terreno, manejo y decisiones humanas.
La promesa del sistema está en entrenar modelos capaces de interpretar esa complejidad y transformarla en recomendaciones prácticas. En lugar de evaluar cada lote únicamente con visitas de campo, SmartCut busca cruzar la información de la parcela con datos ambientales y observación satelital.
Este enfoque también refleja los avances de la inteligencia artificial en la agricultura, aunque el propio sector mantiene cautela frente a herramientas que solo serán útiles si entregan respuestas comprensibles, confiables y adaptadas al trabajo real de las fincas.
Más pasto no siempre significa mejor alimento
El interés por cortar en el momento adecuado se explica porque la pradera no solo se mide por volumen. Un corte más temprano puede ofrecer mejor calidad nutricional, pero menos masa. Un corte más tardío puede producir más cantidad, aunque con cambios en fibra y digestibilidad.
Para una granja lechera, la decisión afecta el equilibrio entre disponibilidad de forraje, calidad del alimento y necesidades del rebaño. Si el pasto se cosecha en un punto adecuado, puede contribuir a mejorar la eficiencia alimentaria y reducir la dependencia de insumos externos.
La relación entre altura del pasto, calidad del alimento y producción de leche ya ha sido abordada en experiencias ganaderas donde se observó que el pasto que consumen las vacas puede influir en la cantidad de leche producida y en otros indicadores de manejo del sistema.
Producción lechera y sostenibilidad
La cooperativa lechera Hochwald Foods, encargada de procesar leche de los socios del proyecto, observa SmartCut como una continuación de los esfuerzos de sostenibilidad que ya desarrolla el sector. Para Noura Rhemouga, responsable de sostenibilidad, las decisiones basadas en datos deben ayudar a los productores sin aumentar innecesariamente su carga de trabajo.
Ese punto es clave. La digitalización agrícola solo tiene sentido si reduce incertidumbre y simplifica decisiones. Una herramienta que agrega tareas, pantallas o procesos sin resolver un problema concreto difícilmente será adoptada por los productores.
En ganadería lechera, la calidad del forraje también se conecta con la composición de la leche. El comportamiento del pasto durante la temporada puede influir en parámetros productivos y nutricionales, como ocurre con los cambios en la grasa de la leche de vaca durante el pastoreo de primavera.
Una aplicación pensada para el uso diario
El proyecto SmartCut está planificado para tres años. Al final de ese período, la herramienta debería estar lista para su uso por agricultores interesados, tanto en formato de aplicación móvil como en programa para computadora.
Su utilidad dependerá de la calidad de los datos recogidos, de la precisión del modelo y de la confianza que logre generar entre los productores. La participación directa de siete granjas lecheras puede ayudar a que el sistema no se diseñe desde el laboratorio hacia el campo, sino desde problemas reales de manejo hacia una solución digital concreta.
Para productores como Tobias Zarth, la expectativa es clara: cortar mejor, dedicar menos tiempo a revisar parcelas y aprovechar al máximo el potencial de sus praderas. Si el modelo logra cumplir esa promesa, la inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta práctica para una de las decisiones más antiguas de la ganadería lechera: cuándo transformar el pasto en alimento.
Fuente(s) referenciales
ZDFheute: Landwirtschaft: Wie KI die Milchproduktion steigern kann
