Inteligencia artificial, adelantando la industria alimentaria al futuro

La inteligencia artificial se revela como el mejor camino hacia la eficiencia de una industria alimentaria más sostenible. Entre los retos más próximos, se hace necesario digitalizar de punta a punta el sector y acelerar soluciones que permitan el cumplimiento de los ODS, para lo que van a resultar una oportunidad única los fondos de recuperación europeos.

Fecha: 04-May-2021

Son algunas de las conclusiones que se extraen de la mesa redonda virtual Inteligencia Artificial, adelantando la industria al futuro, un encuentro virtual organizado ayer miércoles por el Centro Tecnológico por AINIA en el que se constató que la inteligencia artificial (IA) permite producir de forma ágil y flexible, mejorar la planificación, analizar datos y predecir el comportamiento de un consumidor cada vez más digital, entre otras ventajas, pero es necesario digitalizar de punta a punta la industria, aunque para ello aún existen algunas barreras, como la brecha digital, la resistencia inicial al cambio o el desconocimiento de muchas nuevas tecnologías.

La industria alimentaria del futuro

Entre las principales aportaciones de los participantes en el encuentro destacan:

  • Para Cristina del Campo, directora de AINIA, “la aceleración y el cambio que se ha producido en la sociedad y en el mercado con la irrupción de las tecnologías digitales en general, y la inteligencia artificial en particular, supone un reto enorme. Para las empresas es absolutamente necesario adoptar una posición y una estrategia al respecto”. En este sentido, “cada vez se están capilarizando más los avances tecnológicos, lo que unido también a que los fondos de recuperación europeos van a ser el impulso a la digitalización de las empresas, se traduce en una oportunidad única para todas las organizaciones, y de forma específica, para el sector agroalimentario”. Del Campo añadía que “la IA es una de las disciplinas que más puede influir en la rápida transición hacía una economía nueva y una nueva sociedad por su carácter interdisciplinar, así como por su capacidad de acelerar soluciones económicas globales que permitan acercar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y la Agenda 2030”.
  • Por su parte, Susana Martínez, directora de Innovación de Aldelís, apuntaba que “la inteligencia artificial y la digitalización del proceso productivo, tienen como reto disponer de procesos cada vez más flexibles. La digitalización y herramientas como la IA nos ayudan a ser más sostenibles desde un punto de vista económico y medioambiental. Desde la sostenibilidad económica, la IA en determinados procesos nos permite aprovechar la economía de escala pero, además, generar de forma ágil y flexible productos especializados que nos pide el mercado. Por otro lado, la IA nos está ayudando a ser una industria mucho más responsable, y alineada con los objetivos de desarrollo sostenible, facilitando así el cumpliendo de los objetivos que se plantean en la Agenda 2030”.
  • Para el director financiero del Grupo Perichán, Santiago Rodríguez, “las empresas tenemos multitud de datos, la cuestión está en cuáles interesan, cuáles no, y cómo combinan entre si. La IA nos está permitiendo obtener datos antes y adaptarnos a lo que nos pide el mercado”. En el caso concreto de su compañía, la IA está ayudando en la planificación de cultivos de recolección, para adaptarse a la fecha que el cliente quiere el producto. Un producto que hay que plantarlo, criar la semilla, desarrollar el proceso de invernadero, etc. “Toda esta cadena se ha ido organizado con la experiencia, ahora tendremos sistemas que nos puedan ayudar en la planificación”.
  • Un tema sobre el que el director de innovación de Vicky Foods, Joaquín del Río, añadía: “la IA es una herramienta muy potente, permite analizar datos y establecer relaciones entre ellos, así como entre distintas variables que puedan afectar a un proceso. Su aplicación hacia fuera de la empresa se dirige al análisis de tendencias, nos permite ver cosas que el ojo humano no ve o no puede ver. Su aplicación para hacernos más eficientes, corregir procesos en tiempo real, incluso, predecir si el producto va o no ser apto, son algunos ejemplos”.