La IA puede revalorizar la industria alimentaria en más de US$ 127 mil millones

La aplicación de herramientas de IA para el desarrollo de modelos predictivos mucho más eficientes para la inocuidad alimentaria permitiría revalorizar la industria. Con la extensión de este modelo es posible reducir el desperdicio de alimentos, generando hasta U$S 127 mil millones al año para 2030, según estudios de McKinsey & Company.

El informe puntualiza que, desde el primer viaje a la luna, y 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, hoy en día, 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, profesor de Gestión de Calidad en la Universidad Nacional de Luján. Y agrega que, la capacidad de la IA para recopilar una enorme cantidad de información relevante permite generar un sistema HACCP mucho más efectivo.

El mercado de IA en alimentos podría alcanzar los US$ 48,99 mil millones en 2029

Actualmente, el tamaño del mercado de IA en alimentos y bebidas se estima en US$ 9,68 mil millones, pero se espera que alcance los US$ 48,99 mil millones en 2029, aunque su aplicación en Argentina sigue siendo baja, según datos de Mordor Intelligence. Esto demuestra la importancia de la profesionalización y capacitación del sector en las nuevas tecnologías.

“Entrenar a las herramientas de IA nos permitiría pasar de lo que era el modelo tradicional, esperar a tener un producto terminado, recolectar muestras y analizar los parámetros establecidos, a obtener información en tiempo real, segundo a segundo y en cada etapa del proceso productivo para predecir la calidad del alimento y actuar en consecuencia. El ahorro en tiempo y recursos es inmenso. También lo es la capacidad de proteger al consumidor”, explica Barbuto.

Avanzar en la transición hacia modelos de predicción es determinante para lograr el ahorro en recursos y el rendimiento económico potencial que ya está demostrando en todo el mundo. Poder 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.

Por su parte, la aplicación de sistemas de control con IA para automatizar procesos puede aumentar la productividad, al reducir tiempos de espera, tareas repetitivas y concentrando el talento humano en la ejecución de tareas clave. “Por ejemplo, con un sistema de sensores que miden variables como temperatura, presión y caudal en tiempo real, se puede predecir la calidad/inocuidad de un producto terminado, adelantando la toma de acciones y evitando la pérdida o el reproceso de lotes enteros de alimentos”, ejemplifica Barbuto.

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.