La inteligencia artificial (IA) está modificando los cimientos operativos de la seguridad alimentaria. En lugar de limitarse a reaccionar ante incidentes, las empresas del sector comienzan a adoptar un enfoque predictivo, apoyado en datos y modelos explicables. Esta transición fue el eje central del webinar organizado por AINIA donde se analizaron casos prácticos y recomendaciones para integrar la IA en los procesos de control alimentario.
Según David Martínez, jefe de desarrollo estratégico digital y de alianzas de AINIA, la IA actúa como un copiloto que amplifica la experiencia humana. “Nos permite reaccionar antes, con más precisión y con decisiones basadas en evidencia”, explicó durante la jornada. La clave, añadió, está en combinar sensórica avanzada, analítica de datos y modelos predictivos para anticipar riesgos en lugar de responder a ellos.
Roberto Ortuño, responsable de seguridad alimentaria del centro tecnológico, insistió en la importancia de la calidad 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”, afirmó. Ortuño subrayó que los modelos deben ser explicables y alinearse con los requisitos regulatorios, lo que exige una normalización rigurosa de datos internos y externos.
De acuerdo con los ponentes, el despliegue eficaz de estas tecnologías requiere un enfoque progresivo, interdisciplinar y basado en pilotos rápidos. La interoperabilidad y la colaboración sectorial también resultan esenciales para escalar el impacto. En este sentido, se presentaron ejemplos concretos de cómo la IA está siendo aplicada en la industria alimentaria: desde la curación automatizada de literatura científica para detectar señales de riesgo emergente, hasta la integración de sensores IoT e imagen para anticipar contaminaciones en planta.
Uno de los casos expuestos mostró cómo la IA mejora el filtrado de alertas tempranas procedentes de sistemas como RASFF o AESAN, reduciendo el ruido informativo y priorizando las señales más relevantes. Otro ejemplo abordó la inspección automática en línea, donde algoritmos de visión artificial permiten detectar desviaciones en tiempo real. También se discutieron modelos de predicción de riesgos microbiológicos, capaces de generar alertas antes de que los productos lleguen al mercado.
“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 Ortuño. Esta capacidad de anticipación, según los expertos, no solo mejora la seguridad, sino que también reduce costes asociados a retiradas de producto, sanciones o pérdida de reputación.
El debate también abordó las condiciones necesarias para una implantación efectiva. Martínez fue claro: “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, se destacó la necesidad de comenzar por casos acotados y medibles, con una visión clara de éxito. También se insistió en asegurar la calidad y representatividad de los datos, formar equipos mixtos que integren perfiles técnicos y operativos, y validar los modelos mediante iteraciones cortas. La transparencia, la explicabilidad y la trazabilidad de los algoritmos fueron señaladas como condiciones imprescindibles, especialmente en un entorno regulado.
Otro punto crítico fue la interoperabilidad. Evitar “islas de datos” y habilitar espacios compartidos con socios y proveedores puede acelerar la adopción y facilitar auditorías más sólidas. Este enfoque, según los expertos, permite consolidar un marco de mejora continua y adaptar los sistemas a nuevas amenazas o cambios normativos.
AINIA, con más de tres décadas de experiencia en I+D+i, colabora anualmente con más de 800 empresas asociadas y 1.700 clientes. Su actividad abarca desde la alimentación del futuro hasta la transformación digital, pasando por la salud y la sostenibilidad. Con más de 16.500 m² de instalaciones, el centro dispone de equipamiento avanzado para el desarrollo de proyectos innovadores en sectores como alimentación, farmacia y cosmética.
Aunque la implantación de IA en seguridad alimentaria aún enfrenta barreras técnicas y organizativas, el consenso entre los expertos es claro: el cambio de paradigma ya está en marcha. Y quienes logren integrar estas herramientas con criterio y rigor, probablemente estarán mejor posicionados para afrontar los desafíos regulatorios, operativos y reputacionales que plantea el futuro del sector. – –
