Los cabritos recién nacidos dependen de la ingesta de calostro para ganar inmunidad, ya que los anticuerpos circulantes al nacer no son suficientes para enfrentar enfermedades infecciosas. El calostro contiene proteínas vitales como la inmunoglobulina G (IgG), que protegen a los animales recién nacidos de enfermedades, ya que el sistema inmunológico aún no puede sintetizar suficientes anticuerpos. Los métodos tradicionales utilizados para determinar las concentraciones de IgG suelen ser costosos y no accesibles para muchos agricultores. Este estudio explora una solución asequible para predecir la concentración de IgG en el calostro de cabra utilizando un método basado en el color combinado con inteligencia artificial. Al medir el color del calostro y utilizar modelos de aprendizaje automático, como árboles de decisión y redes neuronales, se desarrolló un método de predicción preciso como un método práctico para ser utilizado en granjas. Estos modelos novedosos proporcionan resultados similares a los obtenidos mediante pruebas de laboratorio costosas, pero a un costo mucho más bajo. Este método podría ayudar a los agricultores a tomar mejores decisiones para mejorar el estado de salud de los cabritos recién nacidos y, en consecuencia, mejorar el bienestar animal, reduciendo los costos de producción y aumentando los beneficios económicos.