Predecir el mérito genético de los animales de ganado lechero es fundamental para aumentar la producción de leche y la eficiencia en la cría. Este estudio analizó cómo diferentes ajustes a un método de predicción genómica conocido como predicción lineal no sesgada de mejor ajuste de un solo paso (ssGBLUP) afectaron la precisión de las estimaciones del valor de cría en el ganado Holstein sudafricano. Específicamente, probamos modificaciones como la mezcla, el ajuste y la escalación para ver qué tan bien se pueden combinar la información genómica y la de pedigrí. Nuestros hallazgos revelaron que ssGBLUP era más preciso que los métodos tradicionales basados en pedigrí, pero esta precisión se vio influenciada por cómo se ajustaron los datos genómicos y de pedigrí. Las estrategias de mezcla con hasta un 40% de efectos poligénicos aumentaron la precisión de la predicción. Los métodos de ajuste tuvieron un impacto menos significativo, y no ajustar ocasionalmente llevó a un rendimiento óptimo. Los ajustes de escalado influyeron en la precisión de la predicción, con algunas opciones de escalado más bajo resultando en una mayor precisión para ciertos rasgos. Este estudio muestra la importancia de los parámetros utilizados en los modelos de predicción genómica para garantizar evaluaciones genéticas más confiables, lo que, en última instancia, ayudará a los agricultores a tomar decisiones de cría más precisas y a aumentar la producción lechera en Sudáfrica.