Genómica y ciencia de datos, aliadas para reducir costos y elevar la seguridad alimentaria en LATAM

La industria alimentaria enfrenta el reto de proveer alimentos seguros y de alta calidad a una población creciente, al mismo tiempo que debe optimizar costos en un entorno competitivo.

En México y América Latina, donde el sector de alimentos y bebidas es pilar económico, se buscan soluciones innovadoras para mejorar la eficiencia sin comprometer la inocuidad alimentaria. Bajo este contexto, emergen la genómica y la ciencia de datos como herramientas estratégicas.

La genómica permite entender y manipular la información genética de plantas, animales y microorganismos, mientras que la ciencia de datos, incluyendo Big Data e Inteligencia Artificial (IA) facilita analizar grandes volúmenes de información para tomar decisiones informadas.

Estas disciplinas están convergiendo para impulsar una transformación tecnológica en la cadena alimentaria.

La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) y la Organización Mundial de la Salud (OMS) destacan que la seguridad alimentaria es un componente “indivisible” de la seguridad alimentaria global, y han promovido la adopción de tecnologías de secuenciación genómica y análisis de datos para mejorar la gestión de riesgos sanitarios.

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Fundamentos de la genómica aplicada a la alimentación

La genómica es la rama de la biología molecular que estudia el genoma completo de los organismos, es decir, la totalidad de su material genético (ADN/ARN).

A diferencia de la genética clásica, que puede analizar gen por gen, la genómica utiliza técnicas de secuenciación de nueva generación para leer de forma masiva las secuencias de ADN y potentes herramientas computacionales para ensamblar y analizar esa información.

En términos prácticos, la genómica busca comprender la función y regulación de los genes de un organismo en su conjunto, identificando variaciones genéticas y cómo estas se relacionan con características observables (fenotipo).

En el sector alimentario, la genómica tiene varias facetas:

• genómica de cultivos y animales, aplicada a mejoramiento genético
• genómica microbiana, aplicada a la inocuidad (identificación de bacterias, virus, hongos en alimentos) y a procesos fermentativos
• genómica nutricional, que estudia cómo los nutrientes interactúan con los genes humanos

Herramientas como la secuenciación completa de genomas (WGS) son fundamentales; esta técnica identifica la secuencia de ADN de un organismo con enorme precisión y flexibilidad, ofreciendo ventajas sobre métodos tradicionales de identificación y tipificación combinados.

Gracias a la reducción de costos de secuenciación en las últimas décadas, la genómica se ha vuelto accesible para aplicaciones industriales. Por ejemplo, secuenciar el genoma de una bacteria patógena en un laboratorio de control de calidad ahora puede tomar apenas horas y unos cuantos cientos de dólares, proporcionando información detallada para su trazabilidad.

En suma, la genómica aporta una visión integral del código de la vida que, bien aplicada, permite intervenir y mejorar distintos eslabones de la cadena alimentaria con base científica sólida.

Ciencia de datos en la industria alimentaria

La ciencia de datos se refiere al campo interdisciplinario que extrae conocimiento de conjuntos masivos de datos, empleando técnicas de estadística, computación y aprendizaje automático.

En la industria alimentaria, la ciencia de datos abarca desde el análisis de datos de producción (sensores de maquinaria, parámetros de proceso, volúmenes de inventario), hasta datos de mercado (ventas, preferencias de consumidores) y datos externos (clima, demografía, redes sociales).

El objetivo es convertir datos en decisiones: identificar patrones ocultos, predecir comportamientos futuros y optimizar operaciones de negocio.

Entre las herramientas clave de la ciencia de datos aplicada a alimentos están:

• Big Data Analytics: plataformas y software capaces de manejar y procesar enormes cantidades de datos variados, a gran velocidad. Por ejemplo, sistemas que integran en tiempo real datos de decenas de fábricas, flotas de transporte y puntos de venta, para proporcionar una vista global de la cadena de suministro.
• Inteligencia Artificial (IA): algoritmos avanzados que pueden simular ciertas capacidades humanas. En alimentos se usan IA para inspección visual automática, chatbots o asistentes virtuales para atender dudas de clientes, e incluso para generar nuevas recetas o fórmulas optimizadas.
• Aprendizaje automático (machine learning): subconjunto de la IA donde los algoritmos “aprenden” de datos históricos. Se aplica para construir modelos predictivos, por ejemplo, que anticipen la demanda estacional de ciertos alimentos, o que pronostiquen la probabilidad de un fallo en una máquina dado su historial de mediciones. Hay variantes como deep learning y técnicas como árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de soporte vectorial, entre otros.
• IoT y sensores inteligentes: la Internet de las Cosas permite desplegar sensores conectados en campos, granjas, fábricas, camiones refrigerados, supermercados, etc., que recaban datos (temperaturas, humedad, pH, geolocalización, etcétera.) y los envían a la nube para su análisis. Este flujo constante de datos enriquece los modelos de ciencia de datos con información granular en tiempo real.
• Infraestructura de datos y computación en la nube: para soportar Big Data e IA, las empresas se apoyan en bases de datos robustas, servicios en la nube para almacenamiento y cómputo escalable, así como arquitecturas de data lakes y data warehouses que organizan la información de forma accesible y segura.

En suma, la ciencia de datos provee el andamiaje tecnológico para aprovechar la gran cantidad de información disponible en la industria alimentaria. Su implementación efectiva requiere no solo de software y hardware, sino de personal capacitado y de una cultura organizacional orientada a la toma de decisiones basada en evidencia.

Reducción de costos a través de la genómica y la ciencia de datos

Una de las contribuciones más directas de la genómica y la ciencia de datos a la rentabilidad de las empresas alimentarias es la optimización de procesos, eliminando ineficiencias y mejorando la productividad en cada etapa.

Gracias a la ciencia de datos, muchas operaciones que antes se basaban en la intuición o en promedios ahora pueden ajustarse dinámicamente con base en datos en tiempo real. Algunos ejemplos claros de optimización y ahorro de costos son:

• Cadenas de suministro más eficientes: Los algoritmos de IA permiten predecir la demanda de productos con mayor precisión, evitando producir o almacenar excedentes que luego se desperdicien. También optimizan las rutas de transporte para reducir kilómetros recorridos y gastos de combustible, e incluso ajustan la logística de almacenes.
• Reducción del desperdicio y reprocesos: En las plantas procesadoras, monitorear continuamente parámetros de calidad con ayuda de sensores e IA permite detectar desviaciones antes de que generen un lote fuera de especificación. Así, se pueden ajustar condiciones (temperatura, pH, tiempo de cocción) en tiempo real para asegurar que la producción cumpla con estándares, evitando re-trabajos costosos.
• Mantenimiento predictivo: La ciencia de datos aplicada al mantenimiento de equipos, optimiza la vida útil de los activos y previene paros. Al analizar vibraciones, temperaturas, consumos eléctricos y otros indicadores, un modelo puede anticipar cuándo una máquina muestra signos de fallo inminente.
• Uso eficiente de insumos: En agricultura, combinar datos genómicos y ambientales con IA resulta en agricultura de precisión que ahorra insumos. Por ejemplo, algoritmos que indican dosis óptimas de fertilizante para cada sección de un lote agrícola, en función de las necesidades reales del cultivo detectadas vía satélite, evitan gastar fertilizante de más.

En conjunto, estas mejoras impulsadas por la genómica y la ciencia de datos contribuyen a un menor costo unitario de producción. Cada punto porcentual de eficiencia ganado, ya sea menos merma, menos combustible, menos insumo o más producto final por lote , mejora los márgenes de la empresa.

Mejora de la seguridad alimentaria

En el Webinar Genómica y ciencia de datos: Claves para reducir costos y mejorar la seguridad en la industria alimentaria, destaca que lograr una seguridad alimentaria robusta requiere no solo reaccionar ante problemas, sino anticiparse a ellos.

Las nuevas tecnologías permiten montar sistemas de monitoreo en tiempo real a lo largo de la cadena y modelos de predicción de riesgos que alertan antes de que ocurra un incidente. Esto está cambiando la gestión de inocuidad, de un enfoque reactivo a uno proactivo.

En plantas de producción modernas, una amplia red de sensores IoT monitorea variables críticas: temperaturas en cámaras de refrigeración, niveles de pH en lavados, velocidad de flujo en pasteurizadores, etcétera.

Estos datos alimentan dashboards en tiempo real que permiten a los encargados de calidad ver el “latido” del proceso momento a momento. Pero más allá de la visualización, la IA entra para detectar patrones sutiles en esos datos.

Por ejemplo, un algoritmo puede aprender el comportamiento normal de las temperaturas y alertar si detecta una desviación anómala (aunque siga dentro de especificaciones) que podría presagiar un problema, como un compresor funcionando mal.

Este tipo de sistemas de alerta temprana basados en IA ya existen, integrando múltiples fuentes: datos de sensores industriales, reportes de inspecciones sanitarias, e incluso señales externas como menciones en plataformas digitales.

Un caso concreto es el uso de análisis de tendencias de salud pública. Gracias al acceso a datos abiertos de hospitales y a herramientas de minería de datos, se puede monitorear en tiempo casi real la incidencia de ciertas enfermedades gastrointestinales en una región.

Algoritmos predictivos correlacionan esas incidencias con factores como la temporada, distribución geográfica y potencialmente ciertos alimentos de alto riesgo, para “predecir futuros eventos” de brotes alimentarios.

Innovaciones emergentes

La genómica y ciencia de datos representan un doble eje de innovación que está transformando la industria alimentaria con beneficios contundentes: permiten reducir costos a la par que mejoran la seguridad alimentaria.

A lo largo de este artículo hemos explorado cómo la aplicación de la secuenciación genómica, la inteligencia artificial, el Big Data y herramientas afines se traduce en optimización de procesos, prevención proactiva de riesgos sanitarios, mejora de la calidad y creación de valor agregado.

Los ejemplos van desde ganaderías que, gracias a la genómica, duplicaron su progreso genético, hasta sistemas de IA que disminuyeron significativamente el desperdicio y los costos logísticos en retail, pasando por laboratorios que esclarecieron brotes en días usando WGS donde antes tomaba semanas.

Finalmente, se observan avances en México y Latinoamérica con centros de referencia genómica, adopción de redes de datos, y casos exitosos en varios rubros, lo que demuestra que la región está dando pasos firmes hacia la adopción tecnológica.

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