Avances en Inteligencia Artificial aplicados al desarrollo inocuo de la industria

Foto generada mediante IA

a Inteligencia Artificial o IA ha alcanzado un posicionamiento estratégico cada vez más relevante en diversos sectores estratégicos de la economía, especialmente en la industria de alimentos.

Por ejemplo, hoy es cada vez más común utilizar sus algoritmos para impulsar análisis de datos en tiempo real que ayudan a tomar decisiones estratégicas cada vez más eficientes y mejor informadas.
 
Uno de los campos donde esta tecnología ha prestado apoyo relevante, es la inocuidad, pues no solo ayuda a automatizar acciones o a agilizar la capacidad de respuesta ante contingencias (como los brotes de ETA, por ejemplo), sino que también contribuye al diseño de estrategias tendientes a crear una auténtica cultura de seguridad alimentaria.
 
Así lo asegura, por ejemplo, María Teresa Pino, subdirectora nacional de I+D del Instituto de Investigaciones Agropecuarias, INIA, quien enfatiza que la aplicación de IA en seguridad agroalimentaria constituye una transformación fundamental en gestión de riesgos, trazabilidad y toma de decisiones en sistemas productivos complejos. “En Chile -precisa-, este avance está estrechamente vinculado con la vigilancia fitosanitaria, la trazabilidad en la cadena de valor, la calidad de los alimentos, el acceso a mercados de exportación y la reputación nacional”.
 
Una visión que también comparte Miguel Ulloa, CEO de la startup tecnológica chilena Techmark-IA, para quien la IA generativa representa un cambio de paradigmas sectorial de enorme impacto, pues permitió pasar de modelos reactivos a sistemas predictivos y autónomos. “Tradicionalmente -explica Miguel-, la inocuidad alimentaria se gestionaba a base de controles posteriores o auditorías periódicas; hoy, en cambio, con IA es posible anticipar riesgos antes de que ocurran”.
 
“Por ejemplo, mediante nuestro ecosistema ION (Inteligencia Operativa Neuronal), integramos múltiples fuentes de datos en tiempo real, como temperatura, trazabilidad, condiciones logísticas, comportamiento de la cadena de frío, variables ambientales y operativas, para detectar patrones invisibles al ojo humano. Esto permite identificar desviaciones críticas que podrían derivar en contaminación por patógenos, fallas químicas o alteraciones del producto, entre otras variables”, destaca Miguel.
 
Consecuentemente, la IA ayuda a que la inocuidad deje de ser un simple protocolo estático y se transforme en un sistema vivo, dinámico y autoajustable, capaz de prevenir brotes antes de que escalen, protegiendo al consumidor y resguardando la reputación de las empresas y sus respectivas marcas.
 
Quien también comparte este entusiasta diagnóstico es Solange Brevis, ingeniera en Alimentos de la UBB; aspirante a doctora en Biomedicina y Ciencias de la Salud de la Universidad Europea; expresidenta del Colegio de Ingenieros Alimentos de Chile, CIACh; y actual coordinadora y docente de la carrera de Nutrición y Dietética de la Facultad de Medicina de la Universidad del Desarrollo, UDD. Brevis considera por ejemplo que, en el actual escenario evolutivo impulsado por la IA, los algoritmos de machine learning aplicados a datos de parámetros de proceso, condiciones ambientales, trazabilidad y reportes sanitarios internacionales, permiten anticipar desviaciones en puntos críticos de control (PCC), modelar el crecimiento microbiano en función de variables como temperatura, pH y actividad de agua, y detectar señales tempranas de contaminación cruzada, entre otras múltiples ventajas operativas estratégicas.
 
“A esto se suman los sistemas de visión computacional y sensores hiperespectrales que realizan inspección en línea con una sensibilidad superior al control muestral convencional, identificando cuerpos extraños, micotoxinas o defectos en tiempo real. En la práctica, esto se traduce en planes HACCP dinámicos, sistemas de alerta temprana más robustos y una gestión del riesgo respaldada por evidencia cuantitativa, lo que fortalece tanto la protección del consumidor como la eficiencia operacional de la industria”, precisa la docente e investigadora.

---

Hoy la IA ayuda a que la inocuidad deje de ser un simple protocolo estático y se transforme en un sistema vivo, dinámico y autoajustable, capaz de prevenir brotes antes de que escalen. Foto: ChatGPT.

​VENTAJAS DECISIVAS
 
Junto con impulsar un cambio trascendental en los paradigmas, la tecnología de IA está impulsando avances decisivos en diversos puntos de la cadena alimentaria productiva, logística y comercial. Tal como indica María Teresa Pino, de INIA, esto se refleja, por ejemplo en acciones concretas como:
 
1. Reducción de riesgos sanitarios: Los modelos predictivos a base de IA permiten disminuir entre 20 y 40% la incidencia de eventos críticos en las cadenas alimentarias, según experiencias internacionales.
2. Optimización de procesos productivos: Los sistemas de monitoreo inteligente incrementan la eficiencia operacional en aproximadamente 10–15 %, minimizando pérdidas y mermas.
3. Mejora en trazabilidad: Las tecnologías basadas en análisis de datos agilizan considerablemente los tiempos de respuesta ante incidentes de inocuidad, pasando de días a horas.
Fortalecimiento del cumplimiento normativo: La automatización de controles y registros simplifica los procesos de auditoría y certificación para exportación.
 
Miguel Ulloa, CEO de Techmark-IA, comenta a su vez que este aporte tecnológico potencia constantemente toda la cadena de valor, desde el campo a la mesa, impactando en forma directa e inmediata en procesos clave como:
 
Monitoreo de cadena de frío en tiempo real: mediante la detección anticipada de quiebres que comprometan la calidad del producto.
Trazabilidad inteligente: a través del seguimiento automatizado y preciso desde el origen hasta el consumidor final, facilitando retiros selectivos y eficientes.
Control de calidad integral automatizado: a partir del análisis mediante visión computacional, para detectar anomalías en productos o envases.
Gestión predictiva de riesgos sanitarios: gracias a la identificación de condiciones propicias para proliferación de bacterias o contaminantes.
Optimización logística: mediante uso de rutas inteligentes y adaptativas que reducen los tiempos y la exposición a riesgos.
Cumplimiento normativo dinámico: aplicando sistemas que se ajustan automáticamente a estándares sanitarios locales e internacionales.
 
“En este contexto -puntualiza el emprendedor-, la IA no solo mejora procesos, sino que redefine el estándar operativo, elevando la precisión, reduciendo pérdidas y fortaleciendo la confianza del consumidor”.
 
Solange Brevis, por su parte, pone énfasis en el salto cuántico que la IA impulsa en los distintos procesos de control sanitario preventivo, los cuales pueden adaptarse en forma ágil, y precisa a los distintos requerimientos de los múltiples actores de la cadena alimentaria. En tal sentido, separa estos aportes en dos áreas centrales de aplicación diferenciada:
 
En el eslabón agroindustrial, destacan los modelos predictivos de riesgo de contaminación por Salmonella o E. coli en cultivos frescos, que integran datos satelitales, climáticos y de manejo agronómico para orientar decisiones de cosecha; a estos se suman también los sistemas de visión artificial montados en líneas de selección que detectan daño mecánico, residuos o presencia de micotoxinas en granos y frutas.
 
En el trabajo de planta, en tanto, Brevis comenta que los ejemplos más disruptivos incluyen la propuesta de Nestlé, que mediante su departamento de inocuidad alimentaria digital usa IA para dilucidar en tiempo real la vida útil de los productos; y plataformas como HorizonScan o el sistema FOODAKAI, que rastrean miles de fuentes globales; alertas RASFF, retiros de producto, literatura científica; para anticipar riesgos emergentes.
 
“También destacan los gemelos digitales de procesos térmicos, la espectroscopía NIR acoplada a redes neuronales para detección de fraude, y la analítica predictiva del microbioma ambiental de las salas de producción, que identifica nichos persistentes de Listeria antes de que generen un brote”, añade la ingeniera, investigadora y docente universitaria.

Hoy existen diversas aplicaciones de IA aplicadas al desarrollo del sector agroalimentario como monitoreo de cultivos, detección de plagas, optimización de riego, clasificación y trazabilidad, Foto: ChatGPT.

VALOR AGREGADO NACIONAL

Y aunque un observador externo podría suponer que todos estos logros provienen del exterior, lo cierto es que el talento nacional ha impulsado un alto porcentaje de cambios disruptivos, gracias al conocimiento aportado por la academia y las instituciones de investigación especializada, y al vigor creativo del ecosistema emprendedor interno.
 
En tal sentido, María Teresa Pino destaca que Chile cuenta con capacidades avanzadas en áreas específicas de esta tecnología, que le permiten posicionarse en un sitial de liderazgo regional e, incluso, superar a otro países más desarrollados desde el punto de vista técnico, aunque todavía falta para alcanzar un desarrollo más integral y colaborativo.

“Hay aplicaciones de inteligencia artificial en el sector agroalimentario como monitoreo de cultivos, detección de plagas, optimización de riego, clasificación y trazabilidad, además de plataformas emergentes como Agrinexus -comenta-, pero estas soluciones varían en madurez y aún no forman un sistema nacional integrado basado en IA, por lo que el principal reto hoy consiste en integrar, escalar y gestionar estas tecnologías para mantener el posicionamiento de nuestro país como proveedor confiable de alimentos”.
 
En ese contexto, la investigadora destaca las capacidades alcanzadas por INIA en sistemas inteligentes de vigilancia fitosanitaria, plataformas agroclimáticas, agricultura de precisión, biotecnología y tecnologías postcosecha, entre otros desarrollos destacados. Algunos de estos, son los siguientes:
 
OST LAB AGRO: laboratorio digital portátil que integra sensores, análisis espectral y modelos predictivos para evaluar en tiempo real la calidad de la fruta en terreno.
 
Sistema de alerta temprana para el Tizón Tardío: aplicación de modelos predictivos en sanidad vegetal, basado en la integración de variables agroclimáticas, que permite anticipar, por ejemplo, riesgos de infección causados por el hongo que afecta la producción de papa.
 
Espectroscopía (NIRS): tecnología que, en combinación con técnicas como la espectroscopia Raman o NIR, permite detectar adulteraciones en la composición de los alimentos (incluyendo fraudes).
 
Envases Activos: alternativa complementaria y sustentable desarrollada para interactuar con los alimentos y prolongar su vida útil mediante la creación de dispositivos a base de biopolímeros obtenidos a partir de aceites esenciales de mostaza e hinojo.
 
Solange Brevis, por su parte, también considera que Chile se encuentra en una etapa intermedia de desarrollo en el campo de la IA, pues existe conciencia institucional y casos pioneros, aunque estos esfuerzos aún no se reflejan en una adopción sistémica.

La investigadora y docente reconoce que ACHIPIA ha posicionado el tema en la agenda pública, con seminarios dedicados a la IA aplicada a la inocuidad, que convocan a academia, industria y sector público. Además, puntualiza que la recientemente aprobada “Política Nacional de Inocuidad y Calidad Alimentaria 2026–2036” incorpora como ejes la anticipación de riesgos, el avance en trazabilidad y control del fraude alimentario, así como la modernización de la red de laboratorios con diversas tecnologías (incluyendo IA), pero que todos estos avances no ocultan el hecho de que aún persisten brechas estructurales complejas y que ralentizan el logro de los objetivos de largo plazo.
 
Para Brevis, una de las dificultades más evidentes radica en que el Sistema Nacional de Vigilancia en Inocuidad Alimentaria es fragmentado, debido a la presencia de múltiples entidades responsables como MINSAL, SAG, ACHIPIA, SERNAPESCA, ISP y SEREMIS, que carecen de interoperabilidad, lo que dificulta la trazabilidad y la respuesta ante brotes de ETA.
 
Al mismo tiempo, precisa que la adopción de IA en planta es liderada principalmente por grandes exportadoras del sector frutícola, salmonero y lácteo, mientras que las PYMES; que concentran buena parte del abastecimiento interno; siguen limitadas por brechas de digitalización, costos y capital humano especializado. Por ende, Brevis concluye que el desafío país es claro: “transformar esos casos aislados en una capacidad sistémica, interoperable y equitativa”.
 
Por ello, y aun cuando se espera que en el corto a mediano plazo se consolide la convergencia entre IA y otras tecnologías de punta como genómica, IoT y blockchain como infraestructura integrada de inocuidad, para avanzar tanto en estrategias de inocuidad preventiva como en detección de fraudes alimentarios, también se requiere una mejor integración entre los sistemas que hoy operan de manera fragmentada, para así estructurar una nueva arquitectura de datos interoperable y capaz de optimizar la interacción positiva entre academia, mundo público, empresas privadas y ecosistema emprendedor.
 
Claro que para Solange Brevis esto requiere de acciones urgentes, como formar capital humano en ciencia de datos aplicada a alimentos, y construir marcos regulatorios que equilibren innovación con protección del consumidor; incluyendo consideraciones éticas sobre sesgos algorítmicos y gobernanza de datos.  “Desde mi mirada como investigadora -concluye-, el mayor desafío no será tecnológico sino institucional. Es decir, lograr que la IA sea una herramienta al servicio de la salud pública, la soberanía alimentaria y los sistemas agroalimentarios sostenibles, y no solo un atributo de competitividad exportadora”.
 
Desde el ecosistema emprendedor, en tanto, Miguel Ulloa plantea que Chile de todo modos ya tiene la ventaja estratégica de combinar talento técnico con alta capacidad de adaptación e innovación en contextos complejos, lo que permite desarrollar soluciones altamente eficientes, escalables y competitivas a nivel global, abriendo oportunidades valiosas para escalar tanto a nivel interno como externo. “En Techmark-AI esto se materializa en ION, nuestro ecosistema de Inteligencia Operativa Neuronal, que no es solo una herramienta tecnológica, sino una arquitectura completa que integra analítica avanzada, automatización, aprendizaje continuo y toma de decisiones autónoma”, detalla.
 
Ulloa también considera que el valor del talento chileno radica en la forma cómo los emprendedores abordan los problemas, pues no lo hacen simplemente desde la teoría, sino desde la operación real, para lo cual diseñan soluciones que entienden la dinámica del negocio, la logística latinoamericana, las brechas de infraestructura y los desafíos regulatorios. “Eso permite que nuestras tecnologías no solo funcionen en Chile, sino que sean exportables y adaptables a distintos mercados. Además, incorporamos una mirada creativa que cruza tecnología con estrategia, permitiendo mejorar la eficiencia e inocuidad, y al mismo tiempo avanzar en sostenibilidad, reduciendo desperdicios, optimizando recursos y disminuyendo la huella operativa”.
 
Ejemplos concretos de cómo el talento chileno está aportando soluciones de clase mundial, posicionándose como actor relevante en esta nueva etapa de transformación industrial, y donde, tal como enfatiza Miguel Ulloa, la IA deja de ser una promesa y se convierte en infraestructura crítica capaz de aportar a procesos trascendentales para el desarrollo tanto de Chile como de toda la humanidad.

GALERÍA

OTROS REPORTAJES

MÁS REPORTAJES