La inteligencia artificial: una aliada para la calidad e inocuidad alimentaria

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) representa un avance revolucionario en el paradigma global de la seguridad alimentaria, facilitando una transición crucial desde medidas históricamente reactivas hacia metodologías predictivas y preventivas. Esta evolución se basa en una larga historia de regulaciones, que se remonta a documentos como el Código de Hammurabi (1700 a.C.) y el sistema organizado de control estatal en la antigua Roma, diseñado para proteger a los consumidores de productos fraudulentos o inferiores. Las autoridades locales europeas, durante la Edad Media, establecieron regulaciones y sistemas de inspección de mercados, como la Ley de Pan (Assize of Bread) de 1202, para estandarizar productos y prevenir el fraude. La Era Industrial impulsó un cambio drástico gracias al descubrimiento del microscopio por Antonie van Leeuwenhoek y la Teoría de la Enfermedad de Louis Pasteur y Robert Koch, que vincularon científicamente los agentes microbianos con las enfermedades.

Hoy en día, la IA y las tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial se aplican en toda la cadena alimentaria "de la granja a la mesa". En la fase agrícola, los drones (vehículos aéreos no tripulados o VANT) se han consolidado como una herramienta fundamental para la agricultura de precisión. Los drones, cuyos tipos más utilizados son el multirrotor-cuadricóptero y el de ala fija, permiten realizar diversas acciones como la estimación de la evapotranspiración (ET) y el contenido de humedad del suelo (SM). También son cruciales para evaluar la salud de los cultivos utilizando el Índice Normalizado de Vegetación Diferencial (NDVI), y para monitorear los nutrientes.

En la seguridad alimentaria, los algoritmos de Machine Learning (ML) analizan datos complejos para mejorar la precisión y velocidad en la detección de patógenos, toxinas y contaminantes químicos. La identificación de bacterias como E. coli o Salmonella puede lograrse en horas en lugar de días mediante la combinación de modelos ML y biosensores. La IA también facilita el análisis predictivo para pronosticar la probabilidad de eventos de contaminación. En la cadena de suministro, la IA se integra con la tecnología blockchain para garantizar un intercambio de datos seguro, descentralizado e inmutable, fortaleciendo la trazabilidad y la lucha contra el fraude alimentario.

A nivel regulatorio, la IA potencia la toma de decisiones. Por ejemplo, la FDA de EE. UU. utiliza modelos ML para priorizar la inspección de mariscos importados, identificando patrones de mayor riesgo de violaciones.

Pese a los beneficios, la implementación de la IA enfrenta obstáculos significativos, siendo las principales debilidades la disponibilidad limitada de datos limpios y anotados, la opacidad de los algoritmos (el problema de la "caja negra"), y los altos costos iniciales y de mantenimiento. La IA tiene el potencial de llevar la inocuidad alimentaria hacia un paradigma de "cero contaminación" a través del monitoreo continuo y en tiempo real.

Fuentes:

- Balta, I., Lemon, J., Popescu, C. A., McCleery, D., Iancu, T., Pet, I., Stef, L., Douglas, A., & Corcionivoschi, N. (2025). Food safety – the transition to artificial intelligence (AI) modus operandi. In Trends in Food Science and Technology (Vol. 165). Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2025.105278

-Pino V., E. (2019). Los drones una herramienta para una agricultura eficiente: un futuro de alta tecnología. Idesia (Arica), ahead, 0–0. https://doi.org/10.4067/s0718-34292019005000402