Innovación en control alimentario: la IA como aliado estratégico
AINIA analizó el papel de la inteligencia artificial en la seguridad alimentaria, destacando su capacidad para anticipar riesgos y fortalecer la trazabilidad. La IA actúa como “copiloto” que transforma datos en decisiones basadas en evidencia, impulsando la prevención y la mejora continua.
Prevención, trazabilidad y decisiones basadas en datos
En un contexto marcado por cadenas de suministro globales, creciente presión regulatoria y consumidores cada vez más exigentes, AINIA celebró un webinar en el que se analizó el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la seguridad alimentaria. Durante la jornada, expertos destacaron cómo la IA permite pasar de un enfoque reactivo a uno preventivo, potenciando la experiencia humana y mejorando la toma de decisiones.
La IA como “copiloto” en decisiones basadas en evidencia
David Martínez, jefe de desarrollo estratégico digital y de alianzas de AINIA, explicó que “la IA no sustituye la experiencia; la amplifica. Es nuestro copiloto para reaccionar antes, con más precisión y con decisiones basadas en evidencia”. La combinación de sensórica avanzada, analítica de datos y modelos predictivos permite anticipar riesgos y adoptar un enfoque proactivo en seguridad alimentaria.
Roberto Ortuño, responsable de seguridad alimentaria de AINIA, subrayó la importancia de la gestión eficiente del dato: “La IA nos ayuda a convertir el dato en información útil para decidir mejor y a tiempo. Normalizar y unificar datos internos y externos es clave para generar modelos explicables y alineados con los requisitos regulatorios”.
Alerta temprana y predicción en planta
Durante el webinar se expusieron aplicaciones concretas de IA en seguridad alimentaria:
- Detección de riesgos emergentes: Curación automatizada de señales en literatura científica y análisis de alertas tempranas (RASFF, AESAN).
- Predicción en planta: Integración de sensores IoT e imagen para anticipar contaminaciones.
- Inspección automática en línea y KPIs: Analítica avanzada para seguimiento de indicadores y predicción de riesgos microbiológicos en tiempo real.
“La combinación de alerta temprana y analítica avanzada nos permite anticipar riesgos emergentes y reemergentes y actuar antes de que un problema llegue al mercado”, destacó Roberto Ortuño.
Claves para una implantación exitosa
David Martínez señaló que “el reto ya no es si aplicar IA, sino cuándo y con qué ambición. Quien integre estas tecnologías marcará la diferencia en seguridad alimentaria”.
Entre las recomendaciones operativas destacan:
- Comenzar con casos concretos y medibles con visión de éxito clara.
- Garantizar datos de calidad, limpios y representativos.
- Crear equipos multidisciplinares combinando IA, seguridad alimentaria y personal de planta.
- Prototipar y validar rápido con iteraciones cortas.
- Exigir transparencia, explicabilidad y trazabilidad en los modelos.
- Fomentar la interoperabilidad, evitando “islas de datos” y habilitando espacios compartidos con socios y proveedores.
Este enfoque permite acelerar la implementación, consolidar un marco de mejora continua y fortalecer la trazabilidad en auditorías
Fuente: oleorevista.com
23 oct 2025
