Centinela de Partos

El problema

Una explotación familiar de vacuno de carne en Galicia (ciclo cerrado, manejo semi-extensivo, bajo IGP Ternera Gallega) pierde terneros en el parto y los primeros días de vida. La detección es hoy 100% visual y reactiva: depende del ojo del ganadero, de quién mire y de cuándo mire.

No existe dato propio. El único registro es el que exigen las plataformas oficiales (SITRAN, Xunta, Ternera Gallega, PAC). Nadie sabe con precisión cuántos terneros se pierden por campaña ni por qué.

La restricción de diseño

El ganadero se maneja justo con la tecnología. Eso convierte una decisión de producto en una restricción dura:

La interfaz tiene que ser WhatsApp y notas de voz. Nunca una app nueva.

Si la solución exige aprender una herramienta, el experimento fracasa antes de empezar.

Hipótesis

Creo que hay pérdidas evitables de terneros en el parto y que el ganadero participará de forma sostenida en un sistema de alertas de parto + registro por voz si el canal es el que ya usa y no le exige esfuerzo de aprendizaje.

Diseño del experimento

Diseño tipo antes/después: una fase mide la línea base de mortalidad, la siguiente introduce la intervención, y se compara sobre una campaña de partos completa.

Fase 0 — Línea base: ¿cuánto se muere hoy?

• Reunir datos de exportaciones oficiales accesibles y de la memoria del ganadero de las últimas campañas.
• Estructurar un evento por parto: identificador de la vaca, fecha, resultado (vivo / muerto / asistido), causa si se conoce.
• Métricas: partos por año, % de mortalidad perinatal, distribución temporal, vacas reincidentes.

Fase 1 — Centinela de Partos: la intervención

• Alertas de parto: a partir de la fecha estimada de parto por vaca (diagnóstico de gestación del veterinario; gestación ≈ 283 días), un job diario revisa qué vacas entran en ventana y avisa por WhatsApp: “estas vacas paren esta semana, vigílalas”.
• Libro de campo por voz: el ganadero manda una nota de voz por WhatsApp (“nació el de la 1234, bien”). Un webhook la transcribe (Whisper), un LLM la estructura (Claude) y el evento se anexa al dataset, actualizando el panel y el calendario de alertas.

Para el ganadero, todo vive dentro de WhatsApp: recibe una alerta, manda un audio. Cero apps nuevas.

Fase 2 — Futura, solo si el dato lo justifica

Cámara en la paridera con aviso de parto (para partos nocturnos) y asistente de papeleo. No se construye hasta que la Fase 1 demuestre que hace falta.

Criterios definidos antes de empezar

Éxito mínimo: el ganadero participa de forma sostenida durante la campaña — recibe alertas y manda notas de voz.

Éxito fuerte: reducción medible de la mortalidad perinatal frente a la línea base de la Fase 0.

Fallo: el ganadero no usa las notas de voz ni reacciona a las alertas; no se puede reconstruir una línea base fiable; las fechas estimadas de parto son demasiado imprecisas para alertar con utilidad.

Aprendizajes hasta ahora

• 2026-06-22 — No diseñes el MVP alrededor de la administración. La investigación de plataformas oficiales (OVGAN, SITRAN, SGA, XEAGA) apunta a portales autenticados y exportaciones manuales, no a APIs públicas para datos ganaderos privados. La vía pragmática para la Fase 0 son exportaciones autorizadas (XLSX/CSV/PDF) más registro propio. El detalle completo está en la nota sobre datos ganaderos de la administración.
• 2026-06-29 — El primer dataset real no mide lo que buscas. Los primeros datos disponibles (listados de animales, recibos de venta) miden mejor ventas y rendimiento que mortalidad. Para probar el dolor original faltan campos por parto: madre, fecha, resultado, causa. Conclusión: empezar a medir hacia delante en vez de reconstruir hacia atrás.
• 2026-06-29 — Reencuadre de alcance. El sistema debe servir primero como registro operativo de la explotación (inventario, ventas, gastos, documentos, eventos); el Centinela de Partos vive dentro de ese sistema. La restricción sigue: el ganadero no mantiene tablas — la captura se apoya en PDFs, CSVs, fotos y audios de WhatsApp, con revisión humana cuando el parser tiene baja confianza.
• 2026-06-30 → 2026-07-02 — Un prototipo privado también merece ingeniería. Antes de meter más datos reales: redacción de datos sensibles activada por defecto, identificadores no correlacionables, tests (unitarios y end-to-end), migraciones idempotentes y CI con linting y tipado. Un prototipo que maneja datos de una explotación real no puede ser una demo frágil.

Estado actual

Prototipo local en marcha: base de datos SQLite con capa de auditoría, importadores de documentos, dashboard de solo lectura (FastAPI + React) en español. El cuello de botella real no es técnico: es capturar la línea base de partos, bajas y causas durante la campaña actual. De ahí saldrá el antes/después.