Transformando datos en conocimiento: un panel de GFSI examina el papel de la IA en la detección de riesgos para la seguridad alimentaria
En la conferencia de Global Food Safety Initiative en Vancouver, líderes de la industria destacan que la IA y el análisis avanzado están transformando la gestión de riesgos en inocuidad alimentaria. Empresas como Ecolab y McCain Foods aplican modelos predictivos para anticipar fallas, reducir contaminación y optimizar auditorías en cadenas globales. La analítica permite identificar riesgos emergentes y priorizar intervenciones en tiempo real. Sin embargo, se enfatiza que la adopción efectiva requiere gobernanza, infraestructura de datos y alineación organizacional. La tendencia marca una transición hacia sistemas predictivos que fortalecen la prevención y resiliencia en cadenas de suministro complejas.
Los responsables de seguridad alimentaria de GFSI Vancouver afirman que la IA y el análisis avanzado están transformando la forma en que las empresas detectan y previenen los riesgos en las cadenas de suministro globales.
La inteligencia artificial (IA) y el análisis avanzado de datos están transformando rápidamente la forma en que las empresas alimentarias detectan y previenen los riesgos para la seguridad, según informaron líderes del sector a los delegados en la Conferencia de la Iniciativa Global para la Seguridad Alimentaria (GFSI, por sus siglas en inglés) celebrada esta semana en Vancouver.
A medida que las cadenas de suministro de alimentos se vuelven más complejas e interconectadas, las empresas recurren cada vez más a herramientas basadas en datos para analizar las señales operativas, identificar los riesgos emergentes con antelación e intervenir antes de que los problemas se agraven.
En la inauguración de un panel de debate sobre seguridad alimentaria basada en datos, Lisa Robinson, vicepresidenta de Seguridad Alimentaria Global y Salud Pública de Ecolab, afirmó que la magnitud y la velocidad de los sistemas alimentarios modernos están poniendo de manifiesto las limitaciones de los enfoques de monitoreo tradicionales.
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“La seguridad alimentaria es compleja, nunca ha sido sencilla, pero cada vez está más interconectada y evoluciona con mayor rapidez. Los riesgos pueden manifestarse antes, en distintos lugares y, a veces, de maneras que nuestros sistemas tradicionales no estaban diseñados para detectar.”
Para muchas organizaciones, el principal desafío consiste en transformar los enormes volúmenes de datos que recopilan en información útil para la toma de decisiones.
Ir más allá de los promedios
Un ámbito donde este cambio ya es visible es en las operaciones minoristas, donde las empresas utilizan la IA para analizar grandes volúmenes de datos operativos y de auditoría. En lugar de basarse en promedios generales del sistema, las organizaciones recurren cada vez más a la IA para identificar dónde surgen los riesgos.
Los minoristas ya están aplicando este enfoque para analizar la enorme cantidad de datos de auditoría generados en miles de establecimientos.
Catherine Cosby, directora sénior de seguridad alimentaria y cumplimiento normativo de The Kroger Co., afirmó que la tecnología está ayudando a los equipos a priorizar dónde se necesita más apoyo.
“Tenemos algo más de 2500 tiendas y nos sometemos a auditorías periódicas a lo largo del año. Poder examinar esos datos, analizarlos y tomar una decisión informada sobre qué tiendas pueden necesitar apoyo adicional en materia de seguridad alimentaria o dónde debemos hacer las cosas de manera diferente [es invaluable].”
Al identificar los puntos críticos de riesgo con antelación, las empresas pueden intervenir más rápidamente y asignar los recursos de forma más eficaz.
Seguridad predictiva en la planta de producción
Este mismo cambio hacia la gestión predictiva de riesgos también está transformando la industria alimentaria.
La dependencia previa de programas de mantenimiento fijos es cada vez más innecesaria, ya que el aprendizaje automático es capaz de anticipar fallos en los equipos que podrían provocar incidentes de contaminación.
Tola Alade-Lambo, vicepresidenta de Seguridad Alimentaria y Calidad de McCain Foods, afirmó que los modelos de mantenimiento predictivo están ayudando a los fabricantes a actuar antes de que surjan problemas.
“Históricamente, nuestro mantenimiento preventivo se basaba en datos como: ‘El año pasado falló a los seis meses, o hace dos años falló a los siete meses’. Ahora creamos modelos que nos indican cuándo está a punto de fallar.”
Estas herramientas pueden reducir la probabilidad de contaminación por materiales extraños, al tiempo que mejoran la eficiencia operativa en todas las líneas de producción.
Datos: transformando las conversaciones en toda la cadena de suministro.
Los datos también están cambiando la forma en que las empresas abordan internamente los riesgos para la seguridad alimentaria en cadenas de suministro globales complejas.
Gary van Breda, director de Seguridad Alimentaria Global (Proveedores de Alimentos y Envases) y Seguridad de Productos de Consumo en McDonald’s , afirmó que la visualización de los datos operativos ayuda a alinear las conversaciones entre proveedores, operadores y restaurantes.
“Cuando visualizas los datos para comprender las implicaciones y cómo se interconectan entre un operador, un proveedor y un restaurante, por ejemplo, resulta más fácil entablar una conversación sobre aspectos del negocio que son mucho más significativos.”
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Al transformar grandes conjuntos de datos en información más clara, las empresas pueden ayudar a los equipos de diferentes áreas de la organización a comprender cómo se propagan los riesgos a través del sistema.
La tecnología aún requiere estrategia.
Los ponentes también advirtieron que la tecnología por sí sola no resolverá los problemas de seguridad alimentaria.
Las organizaciones también deben desarrollar la infraestructura, la gobernanza y la alineación interna necesarias para respaldar los sistemas digitales.
Pavlos Fragkopoulos, director global de gestión de calidad de Mars Petcare, advirtió que muchas organizaciones están adoptando herramientas de IA sin definir claramente el problema que intentan resolver y, como resultado, tienen dificultades para generar beneficios porque carecen de la infraestructura y el apoyo interno necesarios para escalarlas, haciendo referencia a un informe reciente del MIT.
El informe ” La brecha de la IA generativa: Estado de la IA en los negocios 2025″ reveló que, a pesar de las inversiones empresariales de entre 30.000 y 40.000 millones de dólares en IA generativa, la mayoría de las organizaciones no están viendo un retorno empresarial cuantificable, mientras que solo alrededor del 5 % de los proyectos piloto de IA integrada generan un valor significativo.
El debate puso de relieve un cambio más amplio que se está produciendo en todo el sector, a medida que las empresas pasan de analizar datos históricos sobre seguridad alimentaria a utilizar herramientas digitales que pueden identificar riesgos emergentes con mayor antelación y facilitar una toma de decisiones más rápida en cadenas de suministro globales complejas.
Fuente: inocuidadhoy.com
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