Naturalmente la inseminación artificial (AI) ha sido muy importante para estimar el valor de cría. Por medio del AI es posible utilizar animales de la élite a un grado mucho mayor que por el acoplamiento natural. Pero el AI realmente demuestra su significación cuando la estimación del valor de cría se convierte en independiente de la propiedad. Al usar el AI ninguna persona puede poseer todas las decencias de un toro del AI. Los factores más importantes cuando estimar el valor de cría son exactitud e imparcialidad.
Los factores más importantes para estimar el valor de cría:
1. Los valores de cría estimados deben ser tan exactos como sea posible
2. Los valores de cría estimados deben ser independientes de la propiedad
3. Los valores de cría estimados de todos los candidatos deben ser comparables
Desde punto 1 llega a estar claro que el AI aumenta el tamaño de la familia y de tal modo
también la exactitud del valor de cría estimado. Para conformarse con las condiciones en el punto
2 y 3 era antes práctica común enviar las decencias a una estación de la prueba. Esto se aseguró
de que los resultados fueran independientes de la propiedad. Al mismo tiempo los resultados eran
comparables, puesto que fueron obtenidos en el mismo ambiente. Obviamente, las estaciones de la
prueba tienen grandes problemas con el punto 1. Es difícil y costoso colocar una gran cantidad de
animales en una estación de la prueba. El problema más grande referente a las estaciones de la
prueba es la definición de su condición ambiental. ¿Qué ambiente es el más apropiado para
asegurarse que los animales seleccionados están adaptados al
sistema de producción futuro? Esta pregunta no tiene ninguna respuesta apropiada.
El AI puede solucionar los problemas referentes al punto 2 y 3. El punto 1 al mismo tiempo se trata
de la mejor manera posible. El AI extenso y la grabación adecuada pueden asegurarse de que los
resultados obtenidos de las manadas de la producción se puedan utilizar en la estimación de los
valores de cría. Esto significa que la selección ocurre en un lugar que se asemeje de cerca al
actual ambiente de la producción. Así la colección de datos del campo es mucho más ventajosa que
las estaciones anteriores de la prueba para los cerdos y la lechería. El uso del sistema abierto
de la grabación es solamente posible cuando se practica el AI extenso. Puesto que el descendiente
de diversos toros está presente en una manada, es posible utilizar la información de cada animal
como desviaciones del promedio de la manada, en vez de usar los datos absolutos. Esto es absolutamente
importante, pues un toro no conseguirá necesariamente una evaluación justa, puesto que no se utiliza
uniformemente en manadas bajas o altas de la producción.
Las estaciones de la prueba siguen siendo necesarias en caso de que el AI no haya sido completamente desarrollado y en caso de que los dueños pueden influenciar los resultados de un modo u otro. Las estaciones de la prueba pueden también estar de un cierto valor en medir de características, que es imposible registrar en la producción práctica. Para los ganados y los cerdos el AI está tan bien desarrollado que casi todas las estaciones anteriores de la prueba han estado cerradas. Para la gallina, de la trucha y de la visión las estaciones de la prueba todavía se necesitan para los resultados comparables. La reproducción en la cría del perro y del caballo es casi similar a la manera que se practica el AI, aunque la mayor parte de estos acoplamientos son naturales. Aquí un problema especial ocurre sin embargo, una tendencia a acoplar animales espesos del colmo o animales espesos del punto bajo. Este problema puede ser superado trabajando con un modelo animal completo. Se requiere el acoplamiento al azar si se utiliza un modelo simple. Otras condiciones pueden arruinar el valor, por ejemplo la parcialidad de valores de cría estimados, por lo tanto un buen o mal resultado no debe influenciar las grabaciones. Cuando la displasia de la cadera en un perro se anota en una clínica local de la radiografía, el dueño no pudo desear pasar una mala cuenta al club de la perrera, mientras que él mucho quisiera registrar una buena cuenta. Es difícil compensar tal bies en lo referente a las grabaciones, aun cuando los métodos estadísticos muy sofisticados se utilizan.