La inteligencia artificial (IA) es un tema que esta en voga en muchas industrias, pero sus aplicaciones en la alimentación tienen el potencial de mejorar la eficiencia operativa, revolucionar la inocuidad alimentaria y el control de calidad, prevenir el fraude y mitigar los riesgos en toda la cadena de suministro de alimentos.

En la industria alimentaria, tiene el potencial de superar los límites en el desarrollo de productos, refinar los procesos operativos, forjar conexiones más profundas con los consumidores y desarrollar soluciones innovadoras para la sostenibilidad y la nutrición. En la agricultura, los sistemas de IA pueden mejorar la calidad, la precisión y la sostenibilidad generales de las cosechas. Literalmente, están sentando las bases para un futuro más innovador y seguro.

IA EN ALIMENTOS Y ANÁLISIS DE DATOS

En 2017, The Economist anunció que los datos se han convertido en el recurso más valioso del mundo. Para los profesionales de la alimentación, los datos son necesarios para la toma de decisiones en los procesos de seguridad y calidad de procesos.

 Para seguir siendo competitivo, es esencial capacitar y recapacitar a los empleados, permitiéndoles prosperar en roles que la IA no puede replicar fácilmente.

Todos los actores del sistema alimentario, desde los productores primarios hasta el consumidor, y todos los actores intermedios, incluidos los evaluadores de riesgos, los encargados de la formulación de políticas y los comunicadores dependen de los datos.

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De ello se desprende que cuanto más relevantes y precisos sean los datos que tenga la industria, mejor podrá predecir, evaluar y gestionar los riesgos para la inocuidad alimentaria y la nutrición. La nueva era de Internet, el internet de las cosas (IdC) y la inteligencia artificial con el poder de interpretar los macrodatos podrían desempeñar un papel decisivo para abordar estos desafíos.

En una planta de producción, los sensores no solo pueden controlar la temperatura, la humedad, la presión y el tiempo, sino que también registran otros datos, resaltando áreas de mejora y, en algunos casos, tomando decisiones críticas para garantizar que no se comprometa la seguridad de los productos. Por ejemplo, la IA podría ayudar a gestionar los análisis de peligros y los controles preventivos basados ​​en riesgos. En un futuro próximo, la IA podría superar a los humanos en algunas tareas de inocuidad alimentaria.

Para las empresas con varias instalaciones, una plataforma colectiva para la recopilación y el intercambio de datos aceleraría significativamente el acceso a los datos globales, incluidas las quejas de los consumidores.

Esto podría ayudar a las empresas a tomar decisiones tempranas y basadas en evidencia sobre la provisión de alertas críticas y brindar a los empleados retroalimentación en tiempo real para ayudarlos a anticipar los riesgos potenciales.

IA Y COMPARTICIÓN DE DATOS

El concepto puede llevarse un paso más allá: la industria alimentaria genera miles de millones de análisis, pero estos datos no se comparten como debería. La industria podría establecer redes de inteligencia simples donde las partes interesadas en el sector alimentario pudieran compartir información e inteligencia sobre cuestiones de inocuidad alimentaria en un entorno seguro y protegido.

Por ejemplo, una de las aplicaciones de IA de mayor impacto en Nestlé es el mantenimiento predictivo. El proyecto aprovecha los sensores y el aprendizaje automático para anticipar las fallas de los equipos. En última instancia, este enfoque mejora la eficiencia general, minimiza el tiempo de inactividad y reduce el costo de mantenimiento.

La mejor comprensión de los factores que contribuyen a la aparición, supervivencia y transmisión de peligros transmitidos por los alimentos hace posible el desarrollo de intervenciones de mitigación de riesgos nuevas, más rápidas y efectivas.

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Ya se han desarrollado plataformas para compartir información relevante sobre inocuidad alimentaria entre tres productores de alimentos para bebés en Asia, lo cual es muy prometedor.

IA Y FRAUDE ALIMENTARIO

Otro tema importante en el que la recopilación y el intercambio de datos pueden ayudar a lograr enormes mejoras es la mitigación del fraude alimentario. Un análisis de datos a gran escala con el apoyo de la IA puede revelar patrones relacionados con la forma en que las personas modifican los productos alimenticios, los ingredientes o los envases para obtener beneficios económicos.

“El fraude alimentario no es solo un problema económico, dependiendo del incidente específico, también puede generar riesgos para la inocuidad alimentaria”, dijo el Dr. Yinqing Ma, Director del Personal de Política de Cumplimiento, de la Oficina de Cumplimiento, CFSAN FDA, durante el segundo día de la Conferencia GFSI 2024.

Una base de datos completa de incidentes relacionados con el fraude podría incluir, entre otros:

• Incidentes de fraude alimentario que hayan sido anunciados oficialmente por una agencia gubernamental o autoridad de inspección.

• Rechazos de productos o ingredientes en las fronteras debido a adulteraciones detectadas durante una inspección.

• Análisis de pruebas de laboratorio que indiquen que se ha producido una sustitución o que se ha mejorado un alimento con un fin económico.

Las empresas pueden entonces añadir más datos a la combinación. Por ejemplo, los cambios de precios afectan a los incidentes de fraude, y la probabilidad de fraude aumenta para los proveedores que se encuentran en países con altos índices de corrupción. El mal tiempo también puede estar vinculado a un aumento de los incidentes de adulteración de alimentos en una zona.

Con esta base de datos de fraude alimentario internacional, los líderes de las empresas pueden predecir lo que sucederá en el futuro. Pueden examinar las categorías de productos o ingredientes e identificar los tipos de fraude emergentes antes de que realmente ocurran, o calcular la probabilidad de tener incidentes de fraude dentro de una cadena de suministro en particular. Incluso es posible predecir el período específico durante el cual esta probabilidad es muy alta para poder tomar medidas preventivas.

Algunos actores de la industria alimentaria están avanzando en esta dirección mediante la creación de plataformas colaborativas que proporcionan información sobre el fraude alimentario, pero queda un largo camino por recorrer antes de conseguir una masa crítica de usuarios y quedan preguntas sin respuesta, como:

• ¿Quién asumirá el coste de las plataformas colaborativas relacionadas con el fraude alimentario?

• ¿Cuáles son los rendimientos reales y percibidos de esta inversión en cada sector?

• ¿Quién se beneficia de este enfoque centralizado? Por ejemplo, los intereses de las empresas agropecuarias pueden ser diferentes de los de los reguladores u otras partes interesadas, como el público.

• ¿Cómo se pueden desarrollar incentivos económicos alineados para alentar a las partes interesadas a compartir datos sobre el fraude alimentario?

• ¿Qué organización debería gestionar estas plataformas colaborativas?

QUÉ SIGNIFICA AI PARA NUESTRAS PROFESIONALES DE LA INDUSTRIA

El futuro de la IA en la alimentación debe comenzar por fomentar, apoyar y fortalecer la experiencia de nuestros empleados. La inteligencia artificial (IA) ya ha tenido un impacto significativo en los últimos años y podría tener un impacto aún mayor en la próxima generación de trabajadores a medida que siga avanzando.

Los operadores del sector alimentario deben estar preparados para hacer frente a la obsolescencia de los conocimientos y las habilidades de su fuerza laboral. Las brechas de habilidades se están volviendo cada vez más agudas y las habilidades requeridas para una amplia variedad de trabajos están cambiando radicalmente con el desarrollo de la IA.

Para seguir siendo competitivos en el mundo empresarial actual, es esencial mejorar y reciclar a los empleados, lo que les permite prosperar en roles que la IA no puede replicar fácilmente. Esto podría implicar capacitación en áreas como análisis de datos, gestión de sistemas de IA y toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo, los trabajadores podrían necesitar aprender a interpretar los datos generados por herramientas de IA para tomar decisiones informadas sobre procesos de producción o protocolos de inocuidad alimentaria. Además, la capacitación en ética de la IA, ciberseguridad y colaboración hombre-máquina será cada vez más importante a medida que la IA se integre más en las operaciones diarias.

La integración de la IA en la industria alimentaria no es solo una opción, es esencial. La capacidad de la IA para mejorar la eficiencia operativa, mejorar la inocuidad alimentaria y prevenir el fraude está transformando la forma en que se gestiona el suministro de alimentos. Al adoptar la IA e invertir en las personas, los líderes de la industria alimentaria pueden construir un sistema alimentario más seguro, más inteligente y más sostenible. El futuro de los alimentos está en nuestras manos y, con la IA como nuestro socio, las posibilidades son infinitas.

Por: Yves Rey

Sobre el Autor:

Yves Rey Rey ha tenido una destacada trayectoria profesional centrada en la inocuidad alimentaria, la calidad y la gestión de la cadena de suministro. Como exdirector global de calidad y seguridad alimentaria de Danone, desempeñó un papel crucial en la mejora de los estándares de inocuidad y calidad alimentaria en todas las operaciones internacionales de la empresa. Rey sigue influyendo en el sector alimentario a través de su liderazgo y su participación activa en varias organizaciones.