La aplicación de herramientas de IA para el desarrollo de modelos predictivos mucho más eficientes para la inocuidad alimentaria revalorizan la industria. Con la extensión de este modelo es posible reducir el desperdicio de alimentos.
Desde el primer viaje a la luna, y hasta en cada producto alimenticio que encontramos en las góndolas, el sistema de Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control (HACCP por sus siglas en inglés) continúa siendo la herramienta para garantizar la inocuidad de los alimentos y sus materias primas en cada eslabón de la cadena de valor. Hoy, 55 años después, la IA está rompiendo con el viejo paradigma del control de calidad, reactivo y correctivo, y avanzando hacia un nuevo paradigma predictivo.
“Lo que lleva meses con un enfoque tradicional, aplicando herramientas de inteligencia artificial como el Chat GPT o el AI Studio de Google no toma más que unos días”, comenta el Ing. Pablo Barbuto, experto en Calidad e Inocuidad Alimentaria, Director de QCS y profesor de Gestión de Calidad en la Universidad Nacional de Luján. Y agrega que la capacidad de la IA para recopilar información relevante permite generar un sistema HACCP mucho más efectivo.
Actualmente, el tamaño del mercado de IA en alimentos y bebidas se estima en 9,68 mil millones, pero se espera que alcance los 48,99 mil millones de dólares en 2029; aunque su aplicación en Argentina sigue siendo baja, datos de Mordor Intelligence. Esto demuestra la importancia de la profesionalización y capacitación del sector en las nuevas tecnologías, en espacios como Tecno Fidta 2024 donde, del 17 al 20 de septiembre, se presentarán casos de éxito y cómo aplicarla. “Entrenar a las herramientas de IA nos obtener información en tiempo real, en cada etapa del proceso productivo para predecir la calidad del alimento y actuar en consecuencia”, explica Barbuto, disertante de Tecno Fidta donde contará su experiencia.
Avanzar en la transición hacia modelos de predicción es determinante para lograr el ahorro en recursos y el rendimiento económico potencial. Anticipar los riesgos y los puntos críticos de control con base en una red de datos mucho más amplia, puede reducir el desperdicio de alimentos, que es una problemática de gran impacto a nivel mundial, con un ahorro estimado en u$s 127 mil millones anuales para 2030, según estudios de McKinsey & Company.
Por su parte, la aplicación de sistemas de control con IA para automatizar procesos puede aumentar la productividad, reducir tiempos de espera y concentrar el talento humano en la ejecución de tareas clave. En tal sentido, las estimaciones indican que se pueden generar rendimientos por u$s 150 mil millones en la etapa de procesamiento de los alimentos, a través de un mayor crecimiento de las ventas, la productividad y la eficiencia operativa.