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Creada por un joven que creció en una granja lechera en Nueva Zelanda, la tecnología de Halter utiliza inteligencia artificial y collares solares para monitorear el ganado, automatizar tareas de ganadería y ya ha ayudado a un ganadero en Kansas a ahorrar casi seis horas de trabajo al día
La inteligencia artificial avanza sobre la ganadería y otras actividades rurales en medio de la presión por más eficiencia en la ganadería, altos costos y la creciente dificultad para encontrar trabajadores en el campo. En este movimiento, el caso de Halter se ha convertido en uno de los ejemplos más llamativos: fundada por el neozelandés Craig Piggott, la empresa creó collares inteligentes con IA para monitorear ganado, automatizar parte del manejo y alcanzó una valoración de 2 mil millones de dólares tras captar 220 millones de dólares en una ronda liderada por Founders Fund, de Peter Thiel.
Piggott creció en una granja lechera en la región de Waikato, en Nueva Zelanda, y transformó esa experiencia en la base para Halter, creada en 2016.
La empresa desarrolló un sistema apodado “cowgorithm”, que reúne datos biológicos de los animales y los conecta a collares solares capaces de seguir la alimentación, el movimiento y la recuperación tras el parto.
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La propuesta ganó tracción en un momento en que la tecnología agrícola acelera en varias frentes. Un informe del Banco de América publicado en abril de 2026 señala que, en 2024, más de la mitad de los agricultores en el mundo ya había adoptado o estaba dispuesta a adoptar al menos una tecnología de agricultura de precisión o habilitada por IA, con proyección de un mercado de agtech de 34 mil millones de dólares hasta 2034.
El caso de Halter en la ganadería
En la práctica, Halter vende al ganadero la promesa de transferir al aplicativo tareas que antes exigían presencia física constante en el pasto.
En un relato publicado por Fortune, el ganadero estadounidense Daniel Mushrush, uno de los primeros clientes de la empresa, afirmó usar la tecnología en un rancho de 16 mil acres en Chase County, Kansas, para mover el ganado, seguir partos y organizar mejor el uso de las áreas de pastoreo.
Según este relato, las vacas pueden ser desplazadas con señales sonoras y, en algunos casos, estímulos de baja vibración, según la programación hecha en el celular.
Mushrush dijo que la herramienta redujo en casi seis horas al día el tiempo gastado en tareas como mover cercas y recorrer la propiedad para verificar el ganado, además de permitir reservar pasto premium para terneros recién nacidos, que pueden crecer hasta 40 libras más pesados en comparación con ciclos anteriores.
El propio modelo de cobro muestra por qué la tecnología es vista al mismo tiempo como oportunidad y desafío. El precio inicial citado en el caso es de 9,90 dólares por vaca al mes, un valor que pesa en operaciones con cientos o miles de animales, aunque el discurso comercial esté centrado precisamente en la reducción del trabajo manual, el aumento de la eficiencia y una mejor gestión de la ganadería.
Otros casos de IA y automatización en el campo
La ganadería no está sola en este proceso. La John Deere, una de las gigantes globales del sector, ha estado expandiendo su portafolio de máquinas autónomas y afirma que su plataforma de autonomía utiliza inteligencia artificial, visión computacional y cámaras para permitir que los tractores operen solos en determinadas actividades agrícolas.
El discurso de la empresa es directo: mientras el equipo trabaja solo, productores y operadores pueden ser desplazados a otras tareas.
Este tipo de solución refuerza la tendencia de un campo cada vez más conectado, en el que parte del trabajo operacional pasa a ser ejecutado por sistemas autónomos, sensores y software de monitoreo.
Otro ejemplo proviene de los cultivos especiales, área en la que la dependencia de mano de obra manual suele ser mayor.
El USDA y el NIFA destacan que tecnologías de automatización han sido desarrolladas para mejorar la eficiencia en siembra, cosecha y procesamiento, incluyendo brazos robóticos para la cosecha de manzanas y soluciones enfocadas en el algodón, precisamente en segmentos donde el trabajo es caro, difícil de garantizar y sensible a períodos de escasez.
Estos casos muestran que la automatización agrícola no se limita a un único tipo de granja o ganado.
Aparece tanto en equipos pesados como en sensores, collares, cámaras, plataformas móviles y sistemas de decisión que intentan disminuir el peso del trabajo repetitivo, ampliar el control operacional y mantener la producción funcionando incluso cuando faltan brazos disponibles.
La escasez de mano de obra acelera la búsqueda de tecnología
La falta de trabajadores en el campo es uno de los factores centrales detrás de esta carrera tecnológica. El Banco Mundial ya había señalado, en un estudio sobre el futuro del trabajo en la agricultura, que la dinámica demográfica y la migración hacia actividades fuera del campo elevan la perspectiva de escasez de mano de obra agrícola, especialmente de trabajadores asalariados, en diferentes países.
En Estados Unidos, el USDA registra que cambios en la composición de la fuerza laboral y el aumento de los costos laborales impulsan la adopción de ayudas mecánicas y tecnologías en el sector. En áreas más dependientes de trabajo manual, como frutas y horticultura, la presión es aún más fuerte, con máquinas y sistemas automatizados siendo tratados como respuesta práctica a la dificultad de contratación.
El propio USDA Agricultural Research Service afirma que tecnologías automatizadas de cosecha son urgentemente necesarias para enfrentar la escasez de mano de obra y el aumento de los costos en la industria de frutas de árbol.
Ya el CDC, en una revisión sobre tecnologías emergentes en la agricultura, señala que la escasez de trabajadores es uno de los motores del desarrollo de robótica y automatización en el campo, junto a factores económicos, climáticos y sociales.
A principios de 2026, el NIFA volvió a afirmar que la industria de cultivos especiales está cada vez más presionada por la falta de mano de obra, la competencia global y la demanda de mayor calidad. En este escenario, la automatización aparece menos como un lujo tecnológico y más como una herramienta para intentar mantener la productividad, reducir cuellos de botella y reorganizar la rutina rural.
Lo que este cambio revela para la ganadería
En el caso de la ganadería, la IA comienza a asumir partes específicas de la rutina que antes dependían exclusivamente del hombre de campo, como observar desplazamientos, chequear salud, seguir partos y reorganizar lotes de animales. Esto no elimina toda la presencia humana, pero altera el tipo de trabajo exigido en la granja, desplazando parte de la actividad física y repetitiva hacia el control remoto por aplicación y hacia la lectura de datos.
La propia Halter presenta esta lógica al prometer más tiempo, mejor flujo de trabajo y una ganadería más atractiva para generaciones jóvenes familiarizadas con la tecnología. Al mismo tiempo, los casos ya en uso muestran que el avance de la IA en el campo está siendo impulsado por una combinación objetiva de factores: dificultad de contratar, costo creciente, presión por productividad y búsqueda de modelos más sostenibles de operación.
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