6 de Diciembre de 2024

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El uso de la inteligencia artificial como herramienta de apoyo en los SGI

La inteligencia artificial es un soporte para el fortalecimiento de sistemas de gestión de inocuidad
Emiliano Dorantes

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La inteligencia artificial (IA) sin duda ha dado mucho de qué hablar en los últimos meses, convirtiéndose en una herramienta más que se suma a nuestras vidas y que puede ayudar a facilitar algunas tareas.

Desde el punto de vista de la industria alimentaria existen numerosas aplicaciones que se le pueden dar con el objetivo de fortalecer nuestros Sistemas de Gestión de Inocuidad (SGI).

1. Seguimiento en tiempo real

El uso de esta herramienta tecnológica permite hacer un seguimiento de las condiciones de los alimentos en tiempo real.

De esta forma, contribuye a detectar rápidamente cualquier problema potencial en distintas instancias de la producción de alimentos y bebidas.

Por ejemplo, se pueden utilizar sensores y cámaras para hacer un seguimiento de parámetros alimentarios críticos como la temperatura, la humedad entre otros.

Seguro te interesa: Inteligencia artificial, avances y desafíos

2. Análisis de datos

La IA es capaz de analizar una gran cantidad de datos, lo que facilita la detección de patrones y tendencias que pueden ser útiles para mejorar los SGI.

Por ejemplo, hacen posible identificar puntos críticos de control y mejorar procesos analizando datos de los registros de inspecciones, auditorías internas o de producción.

3. Predicción de riesgos

La inteligencia artificial también se puede utilizar para predecir riesgos en calidad e inocuidad alimentaria. Por ejemplo, pueden utilizarse modelos de aprendizaje automático para determinar las circunstancias que pueden provocar la contaminación de los alimentos, basándose en los datos de hallazgos de las inspecciones en piso, conductas del personal, condiciones ambientales, resultados de microbiología y otras variantes.

Te invitamos a leer: Inteligencia artificial y su trascendencia en la industria alimentaria

4. Control de calidad

De igual manera, este avance tecnológico puede utilizarse para controlar la calidad de los alimentos.
En este caso, se pueden utilizar algoritmos para detectar defectos en los productos y separar a los alimentos que no cumplan las normas de calidad establecida, con una eficiencia superior a las inspecciones realizadas por personal operativo.

5. Capacitación

Por si fuera poco, la IA también tiene la habilidad de identificar patrones de aprendizaje, por lo que puede aprovecharse para generar planes de capacitación específicos que ayuden a reforzar competencias técnicas y de comportamiento adecuados para el cuidado de los productos.

La inteligencia artificial no se hace presente de una sola forma en el sector de alimentos; hoy en día tiene múltiples aplicaciones. Foto: Freepik

¿Estas herramientas son de acceso abierto?

Puede que todas estas aplicaciones aún no sean viables para algunas organizaciones, pero existen algunos tipos de inteligencia artificial de mayor acceso y con capacidades avanzadas de análisis y búsqueda de información.

Estas herramientas pueden utilizarse para mantener actualizados los SGI en temas de requerimientos legales e incluso de normativas internacionales; recordemos que la IA puede utilizarse para analizar grandes volúmenes de documentos científicos, legales y regulaciones alimentarias.

Uso de la IA en favor del apego a las normativas

Y ya que los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (PNL) pueden extraer información relevante y categorizarla de acuerdo con los diferentes aspectos del sistema de gestión de la organización, se puede facilitar la identificación de las áreas que requieran actualización de los cambios normativos, legales o científicos.

Utilizar herramientas de inteligencia artificial, ayuda a hacer más eficiente el trabajo de nuestros equipos en actividades como:

  • Validación de los planes HACCP: Las referencias científicas pueden resultar laboriosas de identificar dado la inmensidad de información en la red. Al utilizar algoritmos de procesamiento de lenguaje natural es posible filtrar esta información para que sea revisada e interpretada por equipos HACCP.
  • Análisis de riesgos: Los avances de investigaciones sobre peligros potenciales en los alimentos desde ingredientes, aditivos y materiales, son actualizados constantemente por muchas instituciones al rededor del mundo. En estos casos, la IA puede usarse para interpretar de manera clara los datos obtenidos en los estudios y medir el alcance de los SGI que se empleen.
  • Actualización de materiales de capacitación: El uso de estos algoritmos no solo ayuda a mejorar la búsqueda e interpretación de la información, sino también a generar mensajes adecuados para los diferentes estilos de aprendizaje que existen entre los colaboradores de la organización.
    Usar a la IA como herramienta para mejorar los materiales de capacitación, puede traer cambios significativos en el aprovechamiento de los aprendizajes de los colaboradores al dirigirse a ellos con materiales adecuados a sus necesidades didácticas.
Desde la recopilación de datos, hasta la seguridad alimentaria y la mejora de calidad se hacen presentes en las empresas que han incorporado a la IA en sus procesos. Foto: Freepik

El uso de estas tecnologías podrá ayudar a los equipos aprovechar de mejor manera los tiempos de estas actividades, y permitirse compartir conocimientos, experiencias, discutir interpretaciones legales y brindarse retroalimentación para que con ello sea posible fomentar una mejora continua y actualización más eficiente del SGI.

Sin duda, las organizaciones deberán de analizar cómo aprovechar la inteligencia artificial para sus SG, sin olvidar que estas herramientas deberán ser documentas para su uso con el fin de asegurar que son gestionadas de manera adecuada, recordando que aun requieren el juicio humano para validar la información obtenida.


Emiliano Dorantes

Ingeniero Bioquímico con especialidad en Biotecnología y Tecnología en alimento, con más de 6 años experiencia en la industria de alimentos. Cuenta con amplio conocimiento en esquemas GFSI, auditoria a proveedores, desarrollo de programas de cultura de inocuidad y uso de Análisis de datos e Inteligencia Artificial en la industria de alimentos.

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