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Cómo y por qué integrar la IA en la industria alimentaria para ganar en seguridad y eficiencia
La
inteligencia artificial aplicada a la industria alimentaria permite optimizar los procesos, reforzar la trazabilidad, anticipar posibles riesgos y, con todo ello, avanzar en
seguridad, en
prevención y en la
mejora de la gestión. Se ha detallado en un webinar organizado por
Ainia. Contar con equipos multidisciplinares, garantizar datos veraces y asegurar la explicabilidad de los modelos son básicos para avanzar hacia un enfoque más proactivo y eficaz en el control alimentario, señalan en el centro tecnológico
27 de octubre de 2025, 15:00
La inteligencia artificial (IA) “no sustituye la experiencia; la amplifica. Es nuestro copiloto para reaccionar antes, con más precisión y con decisiones basadas en evidencia”. Así lo explicaba el jefe de Desarrollo Estratégico Digital y de Alianzas de Ainia, David Martínez, durante el webinar que organizó el centro tecnológico para abordar cómo esta tecnología que combina sensórica avanzada, analítica de datos y modelos predictivos permite pasar de modelos reactivos a enfoques proactivos en seguridad alimentaria.
“El reto ya no es si aplicar IA, sino cuándo y con qué ambición. Quien integre estas tecnologías marcará la diferencia en seguridad alimentaria”
“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. 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”, señalaba por su parte Roberto Ortuño, responsable de Seguridad Alimentaria de Ainia.
Ambos ponentes defendieron en la sesión online un enfoque “progresivo, interdisciplinar y basado en pilotos rápidos con métricas claras” para ganar en efectividad. Y destacaron la importancia de la interoperabilidad y la colaboración sectorial para multiplicar el impacto, sobre todo para la alerta temprana y la identificación de riesgos emergentes.
La inteligencia artificial 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. “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”, señaló Roberto Ortuño.
Los participantes en el webinar pudieron conocer casos de inspección automática en línea, analítica de datos para KPIs y predicción de riesgos microbiológicos en tiempo real.
Algunas recomendaciones
Los ponentes recomiendan a la industria comenzar implementando la IA en casos concretos y medibles “con una visión de éxito clara” y un enfoque que permita consolidar un marco de mejora continua y auditorías más sólidas. “El reto ya no es si aplicar IA, sino cuándo y con qué ambición. Quien integre estas tecnologías marcará la diferencia en seguridad alimentaria”, señaló David Martínez.
Entre sus recomendaciones:
- 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
-Impulsar la interoperabilidad para evitar ‘islas de datos’ y habilitar espacios de datos con socios y proveedores.
