La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado nuestra forma de vivir, de entender el mundo y, por supuesto, de trabajar. Una tecnología que está cambiando por completo los procesos de todas las industrias y, como no podía ser de otro modo, la alimentaria no es una excepción.
Para que te hagas una idea, desde la recepción de las materias primas, hasta la distribución, pasando por todo el proceso productivo, el uso de Inteligencia Artificial puede optimizar cada tarea y cada flujo, mejorando la seguridad alimentaria, la calidad del producto final y la eficiencia de todo el proceso.
Inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria
En este artículo intentaremos darte los principales titulares (es un tema muy profundo) de cómo, mediante IA, puedes optimizar todo tu proceso productivo, resolviendo grandes desafíos y sin perder de vista la seguridad alimentaria.
Índice de Contenidos
- IA en Seguridad Alimentaria
- Principales usos de la Inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria
- Beneficios de la Inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria
- Desafíos y consideraciones para tener en cuenta
- Inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria: Una gran aliada de presente y futuro
Inteligencia Artificial en Seguridad Alimentaria
En este artículo, de octubre del 2021, ya te contamos la relación directa que hay entre la Inteligencia Artificial y la Seguridad Alimentaria. Hoy, por eso, vamos a desgranar un poco más las nuevas oportunidades que se presentan con el uso de Inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria.
Principales usos de la inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria
A continuación, vamos a presentarte las principales pinceladas que la IA puede aportar en la industria alimentaria. Aquí es muy importante considerar que, para aprovechar la potencia de la Inteligencia Artificial, la empresa debe haber realizado previamente un proceso de transformación digital (o esté en ello), contar con tecnología preparada para captar datos y, por supuesto, disponer de personal especializado en la recogida, tratamiento, transformación, limpieza y modelado de datos.
Siendo una empresa “Data Driven” podrás reducir la toma de decisiones por sensaciones, sacar conclusiones reales que te permitan minimizar los errores y, por supuesto, crear tus propios modelos predictivos ajustados a los datos de tu proyecto.
Aquí tienes algunos aplicativos interesantes (que ya se utilizan hoy en día) de la Inteligencia Artificial, que pueden ayudarte a ser más eficiente durante todo tu proceso productivo, sin comprometer la seguridad alimentaria y garantizando la calidad:
- Control automático de Calidad e Inspección:
- Gracias al uso de cámaras y sensores impulsados por IA, podrás detectar defectos, contaminantes y productos deteriorados durante la producción, manipulación y envasado.
- Gracias al Deep Learning podrás crear tus propios algoritmos de aprendizaje automático, para analizar todas las imágenes que capten tus cámaras y sensores, identificando sin fallo cualquier irregularidad, garantizando que solo los productos seguros lleguen a los consumidores.
- Análisis Predictivo
- Los modelos predictivos pueden ayudarte, en función de todo tu histórico de datos, a predecir diferentes patrones internos y externos a tu empresa.
- De este modo, podrás actuar de una forma más precisa y tomar medidas preventivas para reducir el impacto negativo del proceso analizado, en una situación habitual.
- Es muy importante tener en cuenta que los modelos predictivos utilizan la información del pasado para, en una situación similar, predecir el futuro. De este modo, cuando haya situaciones excepcionales (por ejemplo, una pandemia mundial o una guerra o una crisis de suministro) el “output” del modelo no se ajustará a esa nueva realidad.
- Gestión óptima de la Cadena de Suministro:
- Muy ligado al punto anterior, el uso de estos modelos predictivos, siempre que sea una situación (interna y externa al negocio) habitual, te va a permitir optimizar las cadenas de suministro, gracias a la predicción de la demanda, el monitoreo de los niveles de inventario y la garantía en todas tus entregas, sin caer en el “sobrestock”.
- Otro punto muy importante es la trazabilidad e inalterabilidad de la información (en este caso, gracias al blockchain), permitiendo retiradas rápidas de producto en caso de contaminaciones o lotes de productos en mal estado.
- Detección de Fraudes Alimentarios:
- Otro punto muy interesante es que, gracias al uso de diferentes algoritmos de análisis de patrones, es más fácil identificar y detectar ingredientes falsificados o mal etiquetados. Hoy en día, vivimos en una sociedad globalizada que nos permite contar con proveedores alrededor de todo el mundo y puede llegar a ser un riego. Una herramienta automática y tecnológica de detección y control del fraude alimentario debería ayudarnos a reducir el riesgo de adquirir materias primas fraudulentas.
- De este modo, además de prevenir pérdidas económicas importantes, podrás reforzar la confianza en tus clientes y, sobre todo, en las personas consumidoras.
Evidentemente esto solo son 4 pinceladas importantes que, gracias al uso de inteligencia artificial, podrás introducir en tu proceso productivo y te ayudarán a trabajar de una forma más efectiva. Los avances tecnológicos de nuestra era van a pasos agigantados y, por eso, es importante ir impregnando la cultura de la empresa de innovación y tecnología para que, poco a poco, todas las personas puedan familiarizarse y trabajar de forma habitual y normalizada con ello.
Beneficios de la Inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria
El uso de estas nuevas tecnologías supone grandes beneficios para las empresas agroalimentarias (y de cualquier otro sector). A continuación, vamos a explicarte 3 de los beneficios más potentes que pone a nuestro alcance:
- Trabajar de una forma mucho más eficiente:
- El uso de la IA permite automatizar tareas repetitivas, reduciendo errores humanos y ahorrando gran cantidad de tiempo al equipo, pudiendo destinar todo el talento humano a tareas que aporten valor directo al negocio.
- Además, permite que la empresa en su totalidad sea mucho más ágil, optimizando todas las partes del proceso productivo, siendo mucho más rápida y estando monitoreada en todo momento y en tiempo real.
- Ahorrar recursos (económicos, temporales y de personal):
- Esta mejora de la eficiencia y agilidad del proceso de producción, además de prevenir posibles retiradas y reducir el desperdicio, supone una reducción de los costes asociados a la producción, almacenaje y posibles alertas alimentarias.
- Si lo piensas, cualquier cadena de suministro más eficiente produce de una forma más eficiente y esto supone, siempre, grandes ahorros.
- Incrementar la confianza:
- Y, lo más importante, mantener e incrementar la confianza de las personas consumidoras. Una marca que vela por la seguridad, es más eficiente y reduce el consumo de recursos, tiende a ser una opción clara e inequívoca a ojos de cualquier persona que tenga la necesidad de consumir sus productos.
- Al final, contar, por ejemplo, con controles de calidad vitaminados con la Inteligencia Artificial llama la atención y garantiza la seguridad del producto, algo que valoran mucho las personas que los consumen.
Desafíos y Consideraciones a tener en cuenta
Pero claro, como dicen por ahí, un gran poder conlleva una gran responsabilidad.
Y, el uso de Inteligencia Artificial y de grandes cantidades de datos (Big Data) no iba a ser menos. Trabajar con datos, significa trabajar con información propia y externa al negocio y, muchas veces, si no se hace un uso cauteloso de los mismos, puede conllevar un gran riesgo, por ejemplo, de fuga de información confidencial.
- Privacidad y Seguridad de Datos:
- La privacidad y la seguridad en el almacenamiento de datos son dos nuevas asignaturas en el debe de empresas que quieren trabajar con grandes cantidades de datos, porque la gran mayoría de veces incluyen información sensible de clientes, proveedores, personas del equipo, productos, pedidos etc.
- Por eso, garantizar la ciberseguridad, la privacidad de los datos y la protección de todo el sistema informático es imprescindible frente a los ciberataques.
- Ética de los datos: Prejuicios y Equidad
- Otro de los desafíos más importantes que hay sobre la mesa, en este momento actual y con el uso de estas nuevas tecnologías, son los sesgos que pueden heredar los modelos predictivos por datos utilizados durante el entrenamiento.
- Este tipo de sesgos ha potenciado el crecimiento del campo Ética de Datos que, muy resumidamente, consiste en hacer esfuerzos para garantizar la equidad y transparencia en la toma de decisiones y la elección de variables “justas” que no sean discriminatorias.
- Interpretabilidad:
- Un punto muy importante (y a la vez curioso) es que los modelos de IA a menudo se consideran “cajas negras”. O lo que es lo mismo, los modelos predictivos dan como resultado un “output” que no se sabe estadística y matemáticamente cómo se ha llegado hasta ahí. Solo el algoritmo es conocedor de las decisiones tomadas para llegar a esa conclusión.
- Además, cada vez que se utiliza el modelo da un resultado similar, pero no idéntico (aunque la fuente de datos sea la misma), por lo que recorre siempre “caminos diferentes” para llegar a la solución. Centrados en este punto, existen ya proyectos que centran su foco en hacer que la IA sea más interpretable y explicativa a ojos del ser humano.
- Cumplimiento Regulatorio:
- Es el punto clave que todas las personas que trabajan en Compliance estaban esperando. Igual que es imprescindible cumplir con la regulación para poder sacar un alimento al mercado, es imprescindible cumplir con la legislación a nivel de datos. Es verdad que, al menos hoy en día, la velocidad de los avances tecnológicos no tiene nada que ver con la velocidad gubernamental, en temas de creación y aplicación de leyes y marcos regulatorios. Pero de igual forma, hay que cumplir con ellos.
- Cualquier uso de Inteligencia Artificial debe estar alineado con estándares y directrices existentes.
Inteligencia Artificial en la Industria Alimentaria: Una gran aliada de presente y futuro
A día de hoy, la Inteligencia Artificial promete mejorar cualquier proceso productivo, dentro de la industria alimentaria, sin comprometer la seguridad y la calidad, pero su implementación debe ser cuidadosa, consciente y, por supuesto, segura.
Ya no es noticia que la evolución de estas nuevas tecnologías desarrollará un papel crucial en el futuro de nuestra sociedad (y contribuirá a seguir ofreciendo alimentos seguros y nutritivos a cada vez más personas), pero es imprescindible colaborar entre empresas del sector, administración y centros de investigación tecnológicos para poder hacer un uso responsable, consecuente y justo de las mismas.
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