La IA baja a fábrica: calidad predictiva, supply chain y seguridad ganan peso en la industria alimentaria

La inteligencia artificial y la digitalización han protagonizado buena parte de la decimoséptima edición del Congreso de Snacks, celebrada en Madrid. Más allá del debate general sobre su impacto, las distintas sesiones han permitido comprobar cómo estas tecnologías están empezando a integrarse en procesos industriales, sistemas de calidad, operaciones y toma de decisiones.

Durante la jornada se puso también dimensión a este proceso de transformación. Ana Rodríguez Castaño, secretaria general de Recursos Agrarios y Seguridad Alimentaria del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación, fue la encargada de situar el grado de penetración de estas herramientas en la industria alimentaria. Según los datos del Observatorio de Digitalización del Sector Agroalimentario expuestos durante el Congreso, más del 60% de las industrias alimentarias utiliza ya inteligencia artificial, mientras el análisis de datos se aproxima al 50%.

Las experiencias compartidas en el Congreso apuntan así hacia una nueva etapa de la industria 4.0, menos centrada en acumular sensores y herramientas y más orientada a integrar dato, IA y conocimiento industrial. Según hemos recogido a lo largo de las ponencias e intervenciones del encuentro, el objetivo pasa por convertir la tecnología en mejoras medibles de eficiencia, calidad, seguridad, sostenibilidad y capacidad de anticipación.

Una de las principales conclusiones del encuentro fue que el verdadero valor de la inteligencia artificial no reside en generar más información, sino en transformar el dato en decisiones útiles.

Las posibilidades analizadas abarcan desde la caracterización de clientes, procesos o productos hasta la recomendación de acciones y la anticipación de escenarios. Esta capacidad puede trasladarse a ámbitos como la previsión de la demanda, la planificación, la formulación de nuevos productos, la logística, el control de procesos o la selección de alternativas de innovación.

El Congreso puso también de manifiesto que la implantación de estas herramientas requiere partir de necesidades empresariales concretas, disponer de información fiable y avanzar mediante proyectos capaces de demostrar su retorno. Frente a grandes desarrollos de difícil implantación, se planteó la conveniencia de trabajar con proyectos más acotados y escalables.

Esta lógica está alcanzando también a la planificación de la cadena de suministro, donde se están explorando aplicaciones para mejorar el forecasting, coordinar operaciones y optimizar rutas. En este terreno, el reto no pasa únicamente por incorporar nuevas plataformas, sino por adaptar procesos, funciones y perfiles profesionales para aprovechar realmente su potencial.

Otro de los grandes ejes tecnológicos fue la evolución desde modelos de calidad basados en detectar y corregir desviaciones hacia sistemas capaces de anticiparlas antes de que afecten al producto.

La integración de datos procedentes de materias primas, proveedores, transporte y proceso está permitiendo desarrollar modelos orientados a predecir posibles desviaciones en parámetros de calidad. De esta forma, la información pasa a convertirse en una herramienta preventiva.

Este planteamiento se extiende también a la innovación de producto. El cruce de información procedente de estudios de mercado, consumidores, ingredientes, viabilidad técnica o retorno permite reducir el número de alternativas que llegan a las fases de prototipado y concentrar los recursos en los desarrollos con mayor potencial.

La sensórica avanzada ocupa un papel relevante en esta transformación. Durante el Congreso se incidió en que la utilidad de estos sistemas no depende del volumen de datos generado, sino de su capacidad para detectar desviaciones durante el proceso y facilitar una reacción inmediata. Esta anticipación puede traducirse tanto en mejoras de calidad y eficiencia como en la reducción de riesgos y, de forma especialmente valiosa en el contexto actual, en la disminución del desperdicio alimentario.

También se abordó el potencial de tecnologías como la visión artificial, la imagen térmica o los infrarrojos para detectar materiales extraños, incidencias o desviaciones en producto, reforzando los sistemas de control y seguridad alimentaria.

La transformación tecnológica no se está limitando a la fábrica. El Congreso mostró cómo la digitalización está avanzando hacia el origen de la cadena alimentaria.

La recopilación sistemática de datos agrícolas permite integrar información sobre semillas, características de los suelos, fertilización, riego, tratamientos o condiciones climáticas. Mediante modelos de machine learning, estas variables pueden analizarse de forma conjunta para identificar qué factores pueden modificarse y qué decisiones pueden contribuir a mejorar el rendimiento de los cultivos.

En alguno de los modelos expuestos durante la jornada se están recopilando más de 200 puntos de datos por campo, generando históricos que permiten comparar explotaciones y detectar prácticas con mejores resultados.

Esta infraestructura digital también está adquiriendo relevancia para la sostenibilidad. La recopilación de datos está permitiendo evaluar qué prácticas de agricultura regenerativa ofrecen mejores resultados y cuantificar su impacto sobre la huella de carbono.

De esta forma, digitalización y sostenibilidad empiezan a converger en un mismo objetivo: medir para poder mejorar y demostrar los resultados obtenidos.

Las aplicaciones de inteligencia artificial analizadas durante el Congreso alcanzaron también al mantenimiento y la seguridad en planta. Uno de los ejemplos expuestos fue el uso de sistemas de visión capaces de identificar situaciones de riesgo entre trabajadores, vehículos y maquinaria, o en determinados puntos de acceso a equipos. Estas herramientas pueden contribuir a prevenir accidentes y reforzar la cultura de seguridad dentro de las instalaciones industriales.

La calidad del dato vuelve a ser determinante en este terreno. La información debe ser fiable, estructurada, continua y contextualizada para que los modelos puedan ofrecer resultados útiles. La digitalización de registros y la posibilidad de incorporar información de los operarios de manera más homogénea se plantearon como pasos necesarios para construir sistemas más eficaces.

Pese al potencial mostrado por estas aplicaciones, otra conclusión transversal de la jornada fue la necesidad de mantener la supervisión humana. Por más que la IA acelere el tratamiento de grandes cantidades de información y, en general, reducir la incertidumbre, se reafirma la importancia de que las decisiones finales se basen en conocimiento técnico y contextualización.

Esto cobra especial importancia en la inteligencia artificial generativa, donde se advirtió sobre la posibilidad de obtener respuestas incorrectas, trabajar con información no verificada o exponer datos corporativos si no se establecen entornos suficientemente protegidos.