La IA anticipa riesgos, optimiza procesos y refuerza la trazabilidad en seguridad alimentaria
En un webinar organizado por Ainia, se abordó cómo la inteligencia artificial (IA) está cambiando el enfoque tradicional, pasando de la reacción a la prevención en la gestión de riesgos alimentarios
En un contexto de cadenas de suministro globales, mayor presión regulatoria y consumidores más exigentes, Ainia celebró una jornada online en la que se analizó cómo la inteligencia artificial (IA) está transformando la seguridad alimentaria.
El jefe de desarrollo estratégico digital y de alianzas, David Martínez, y el responsable de seguridad alimentaria de Ainia, Roberto Ortuño, coincidieron en que la IA potencia la experiencia humana y mejora la toma de decisiones. Ambos subrayaron, además, la importancia de contar con equipos multidisciplinares (tecnología y seguridad alimentaria), garantizar la calidad del dato y asegurar la explicabilidad de los modelos para avanzar hacia un enfoque más proactivo y eficaz en el control alimentario.
La IA, un “copiloto” para decisiones basadas en evidencia
Para David Martínez, “la IA no sustituye la experiencia; la amplifica. Es nuestro copiloto para reaccionar antes, con más precisión y con decisiones basadas en evidencia”. Bajo esta premisa, Martínez explicó cómo la combinación de sensórica avanzada, analítica de datos y modelos predictivos permite pasar de modelos reactivos a enfoques proactivos en seguridad alimentaria.
En esta línea, Roberto Ortuño subrayó la gestión eficiente del dato: “Manejamos cada vez más datos y más responsabilidades. La IA nos ayuda a convertir el dato en información útil para decidir mejor y a tiempo”. Ortuño añadió que “la clave está en normalizar y unificar datos internos y externos para tomar decisiones basadas en evidencia, con modelos explicables y alineados con los requisitos regulatorios”.
Aplicaciones prácticas: de la alerta temprana a la predicción en planta
Los ponentes coincidieron en que el enfoque más eficaz es progresivo, interdisciplinar y basado en pilotos rápidos con métricas claras. Además, destacaron la importancia de la interoperabilidad y la colaboración sectorial para multiplicar el impacto, especialmente en ámbitos como la alerta temprana y la identificación de riesgos emergentes.
Entre las aplicaciones que se expusieron en el webinar, se mostró cómo la IA acelera la detección de riesgos emergentes mediante la curación automatizada de señales en literatura científica, mejora el filtrado de alertas tempranas (RASFF, AESAN) y permite anticipar contaminaciones en planta gracias a la integración de sensores IoT e imagen. También se abordaron casos de inspección automática en línea, analítica de datos para KPIs 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 de implantación: casos acotados, datos de calidad y equipos mixtos
Sobre el ritmo de adopción, David Martínez, apuntó: “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, ambos ponentes recomendaron empezar por casos concretos y medibles con una visión de éxito clara; asegurar datos limpios y representativos; crear equipos mixtos (IA, seguridad alimentaria y personal de planta); prototipar y validar rápido con iteraciones cortas; exigir transparencia, explicabilidad y trazabilidad de los modelos e impulsar la interoperabilidad para evitar “islas de datos” y habilitar espacios de datos con socios y proveedores. Este enfoque permite acelerar el paso de la idea a la realidad y consolidar un marco de mejora continua y auditorías más sólidas.
