17 marzo 2025. Plataforma Tierra, Fundación Cajamar
La adopción de soluciones basadas en esta tecnología permite aumentar la precisión y eficacia en los procesos de control, a la vez que reducen costes materiales y temporales, además de mejorar los sistemas de trazabilidad de la cadena de suministro
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En el sector agroalimentario, los procesos de control de calidad han sido tradicionalmente muy complejos y laboriosos, dependiendo de técnicas que requerían la destrucción de muestras y una gran cantidad de pérdidas de productos. Sin embargo, cada vez existe una mayor concienciación sobre la necesidad de perfeccionar estos sistemas de inspección y la industria está buscando métodos para poder hacer más eficiente el proceso.
La llegada de la inteligencia artificial ha supuesto un revulsivo para la tendencia, ya que los modelos algorítmicos pueden emplearse con multitud de funcionalidades, de forma no destructiva, desde el control de la salud y el bienestar animal, el análisis de la calidad de los productos, pasando por el control del estado de los cultivos, la monitorización de los sistemas de riego o la identificación de los momentos óptimos para la cosecha.
Ventajas con respecto a los métodos tradicionales
– Mayor precisión y eficacia
Una de las ventajas más importantes que aportan los algoritmos de IA a los controles de calidad es que permiten detectar irregularidades o variaciones en los procesos con mucha más precisión que una inspección manual, lo cual resulta especialmente útil en procedimientos que requieren de supervisión constante, como es la gestión de cultivos o el control de la producción de alimentos de origen animal.
Estos procedimientos, que anteriormente se veían muy afectados por la alta probabilidad de error humano, ahora pueden realizarse con mucha más rapidez y seguridad.
– Detección temprana de anomalías
Los algoritmos de IA pueden entrenarse para que identifiquen patrones inadecuados en etapas tempranas del proceso de producción, de forma automática. Esto permite ofrecer una respuesta rápida o anticiparse a potenciales problemas de calidad y seguridad alimentaria, reduciendo el riesgo de tener que hacer frente a los costes derivados de la comercialización de productos defectuosos o contaminados.
De igual forma, es una herramienta de gran utilidad para ayudar a las empresas del sector a cumplir con los requisitos regulatorios de gestión de calidad.
– Optimización del tiempo
La gran cantidad de recursos de tiempo y trabajo que anteriormente se necesitaban para realizar las evaluaciones ahora puede verse reducida a través de la automatización mediante IA, evitando, en algunos casos, la necesidad de realizar inspecciones físicas presenciales, ya que los sistemas equipados con cámaras inteligentes pueden encargarse de supervisar los procesos en tiempo real sin la necesidad de presencia humana in situ.
Todo este tiempo liberado permite a los profesionales de la gestión de calidad dedicar su trabajo a actividades de mayor valor añadido, dejando en manos de la IA los procesos de supervisión más rutinarios que ahora tan sólo requieren una monitorización de forma remota.
– Reducción de costes
Los sistemas de IA minimizan la necesidad de mano de obra especializada en determinadas etapas del control de calidad, disminuyendo significativamente los costes operativos a largo plazo. Por otro lado, ofrecen una mayor escalabilidad a las empresas del sector ya que, los sistemas inteligentes pueden adaptarse más fácilmente a distintos volúmenes de producción y requisitos de calidad, lo cual es crucial para aquellas compañías que buscan expandir sus operaciones sin necesidad de incrementar proporcionalmente el gasto.
– Análisis predictivo y preventivo
Gracias a que la IA facilita la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos provenientes de múltiples puntos de la cadena de suministro, se puede obtener una visión más detallada de la calidad del producto a lo largo de todo el proceso.
Los algoritmos de aprendizaje automático permiten aprovechar después toda esa experiencia previa, y combinarla con datos históricos, para predecir posibles incidencias o fallos en los antes de que ocurran, anticipando cuellos de botella o retrasos en la producción sin que afecten a la fabricación del producto final.
Por ejemplo, el aprendizaje automático sirve para identificar patrones en variables como la humedad, la temperatura o las condiciones del suelo para predecir el riesgo de enfermedades en cultivos o determinar el momento óptimo de cosecha. Además, pueden monitorizar factores como las condiciones de refrigeración y los tiempos de transporte, alertando sobre posibles desviaciones que puedan afectar la frescura y seguridad de los productos.
Al anticipar estas situaciones, los agricultores y ganaderos pueden tomar decisiones preventivas, como ajustar el riego o aplicar medidas específicas para el transporte de los alimentos.
– Trazabilidad en tiempo real
Combinada con sensores y dispositivos conectados, la IA permite realizar un seguimiento continuo de los productos desde su origen hasta la puesta a disposición del consumidor final. Esto mejora el control de la cadena de suministro y permite identificar rápidamente la fuente de cualquier problema de calidad o seguridad.
La IA facilita, además, el cumplimiento de normativas de seguridad alimentaria al registrar y analizar datos en tiempo real, generando automáticamente los informes requeridos por los organismos reguladores.
Un mercado en expansión
Investigaciones recientes revelan que el 77 % de las empresas a nivel global ya está invirtiendo en soluciones de inteligencia artificial para mejorar sus prácticas de ingeniería de calidad, es decir, todo el conjunto de prácticas enfocadas a garantizar que los productos y servicios cumplan con estándares desde la fase de diseño hasta la entrega final.
Estas posibilidades que ofrece la IA para la mejora de los procesos de calidad es uno de los principales drivers impulsores del crecimiento que se espera que experimente el mercado de soluciones de IA específicas para el sector agroalimentario en los próximos años.
Todo este potencial de crecimiento va unido también a los avances que se están produciendo en otras tecnologías avanzadas como la robótica, los drones, las redes de sensores inteligentes (Internet de las Cosas o IoT) o la visión computacional, las cuales, en conjunto, van a hacer cada vez más accesible y escalable la aplicación de IA en dichos procesos de calidad.
Se estima que el mercado global de inteligencia artificial para el sector agrícola crecerá a un ritmo del 23,3 % interanual hasta el año 2034, alcanzando un volumen de 16.920 millones de euros frente a los 2.080 que generaría actualmente.
Este crecimiento estará dirigido especialmente por el desarrollo de herramientas de control de la calidad de alimentos, soluciones de monitorización en tiempo real y análisis para la mejora en la calidad de la cosecha, la implementación de sistemas de riego automatizados, el mejor control sobre los resultados, la reducción de riesgos de tratamientos innecesarios o las aplicaciones automatizadas de gestión de la cadena de suministro.
Por su parte, en lo que respecta a la ganadería, también se espera un crecimiento interanual del 28,2 % hasta el año 2028 en el que la inteligencia artificial aplicada a la ganadería de precisión generará un volumen de negocio de 5.710 millones de dólares a escala global, frente a los 2.110 actuales.
Principales prestaciones
– Optimización de procesos de producción
En la cadena de producción, la IA ayuda a optimizar los procesos, ajustando parámetros automáticamente para garantizar que se mantengan los estándares de calidad. Desde la mezcla de ingredientes hasta la cocción, secado y envasado, los sistemas basados en IA pueden hacer ajustes dinámicos para mantener la consistencia en el producto final.
Por ejemplo, en el ámbito del sector agrícola, mediante el uso de sensores conectados, drones y cámaras equipadas con visión computacional, la IA puede analizar imágenes y datos en tiempo real para detectar las condiciones del suelo y alertar sobre indicios de plagas o enfermedades.
Algunas empresas del sector ya están implementando soluciones de IA que analizan imágenes para prever el estado de los cultivos, ayudando a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre cuándo plantar, regar o cosechar.
– Detección de contaminantes y seguridad alimentaria
La seguridad alimentaria es uno de los problemas que ha generado más preocupación entre los consumidores en los últimos años. A través de un análisis automático de datos, la IA permite detectar con mayor rapidez y precisión la presencia de contaminantes químicos y biológicos, como bacterias o pesticidas dentro de los productos.
De esta forma, los sistemas de monitorización continua permiten a las empresas analizar el contenido en tiempo real e identificar cualquier riesgo antes de que los productos lleguen al consumidor final.
– Monitorización de la salud de animales y cultivos
La inteligencia artificial se puede utilizar para monitorizar la salud de los cultivos en el sector agrícola y de los animales en el ganadero. En este segundo caso, tecnologías como los sensores inteligentes y los sistemas de visión artificial están ayudando a los productores a monitorizar el estado de los animales en tiempo real.
Un ejemplo es el uso de collares inteligentes en ganado, que utilizan IA para analizar el comportamiento y la salud del animal, detectando signos tempranos de enfermedad o estrés.
– Análisis preventivo de frescura y vida útil de los alimentos
Mediante el uso de algoritmos de IA y sistemas de visión artificial, las empresas agrícolas pueden predecir la capacidad de conservación de los productos basándose en datos como el tiempo de cosecha, las condiciones de almacenamiento y el transporte. Esto ayuda a optimizar el inventario, reduciendo desperdicios y asegurando que los alimentos lleguen frescos al consumidor final.
– Inspección visual automatizada
A través de sistemas de visión computacional se pueden inspeccionar y clasificar productos de manera eficiente, por ejemplo, para clasificar frutas y verduras en función de su calidad, tamaño, color y madurez.
En la industria ganadera y cárnica, esta tecnología se está empleando para examinar cortes de carne en busca de defectos como contusiones, roturas o problemas de grasa y algunas empresas ya han integrado sistemas de visión artificial que inspeccionan la carne a medida que pasa por la línea de producción.
De igual forma, estas soluciones ya están empezando a aplicarse de forma extendida para el control de la calidad de productos frescos (frutas y verduras).
– Análisis de componentes y propiedades nutricionales
Mediante espectroscopía y análisis de imágenes avanzadas, los sistemas de IA se pueden emplear para identificar y medir la composición nutricional de cada alimento, garantizando que cumplan con los requisitos especificados. Esto es especialmente útil en productos que requieren estándares específicos de nutrientes, como, por ejemplo, los alimentos fortificados o funcionales.
– Monitorización del proceso de empaquetamiento
Además de para evaluar la calidad del empaque de los productos, la IA sirve para verificar que los procedimientos para realizarlo han sido los adecuados. Los modelos de IA equipados con visión artificial pueden entrenarse para garantizar que se han seguido todos los pasos necesarios para un correcto empaquetamiento, detectando posibles defectos, fugas o errores o patrones anómalos en el etiquetado.
Este sistema ayuda también a cumplir con los requisitos regulatorios que cada vez son más numerosos en el ámbito del empaquetamiento sostenible y la reducción de residuos tóxicos.
– Control de la cadena de suministro
De gran importancia, por ejemplo, para la producción de alimentos orgánicos y ecológicos, la IA puede aplicarse para garantizar el punto en el que se encuentra cada alimento dentro de la cadena de suministro y abastecimiento, así como para hacer un seguimiento continuo de las etapas de procesamiento por la que han pasado los alimentos y certificar que los productos finales cumplen con ciertas características.
En este punto, se está experimentando con la combinación de la IA y tecnologías basadas en blockchain para rastrear el recorrido de los productos agroalimentarios desde el campo hasta la mesa. Esta combinación permite verificar la autenticidad de los productos, controlar su origen y garantizar que los estándares de calidad y seguridad se cumplen en cada etapa del proceso.
Casos de éxito
– Qualityc
Qualityc es una solución, desarrollada por una empresa valenciana, que aplica inteligencia artificial para el control de calidad de productos frescos, en especial frutas y verduras. Esta plataforma integra un sistema de visión artificial y algoritmos de aprendizaje automático que, a través de tecnología de infrarrojo cercano, analiza la calidad de los productos de forma no destructiva.
La herramienta de Qualityc automatiza la inspección de los alimentos, evaluando características clave como el color, tamaño, textura y la presencia de defectos en las verduras y frutas. Además, permite eliminar la subjetividad de los inspectores humanos y reducir los desperdicios al no tener que malgastar piezas en las pruebas.
En conjunto, el objetivo último de la solución es contribuir a la mejora general de la productividad de las empresas con las que trabajan y ayudar a cumplir con los estándares de calidad requeridos en distintos mercados. Los clientes consiguen reducir la probabilidad de que sus productos sean rechazados en los establecimientos minoristas de alimentación y reciben la solución más adecuada en función del tipo de fruta o verdura que comercialicen.
– Clarifresh
Otra de las soluciones líderes en el mercado del control de calidad de alimentos frescos ha sido desarrollada por la startup de origen israelí Clarifresh y consiste en diferentes herramientas automatizadas, y basadas en la nube, que facilitan que los inspectores la evaluación rápida y precisa de la calidad de las frutas y verduras.
Las herramientas de Carifresh también emplean tecnología de visión por computadora y aprendizaje automático para automatizar los procesos, mejorando la productividad de las empresas que la aplican. A través de una app móvil de fácil integración en los equipos de terceros, como los refractómetros y durómetros, permiten realizar inspecciones más profundas, evaluando parámetros como los grados Brix, el pH y la firmeza de los productos.
De esta forma, Carifresh libera a los profesionales del control de calidad de algunas de las tareas manuales más tediosas y propensas a errores, permitiendo que ahora puedan emplear ese tiempo a otras labores especializadas como, por ejemplo, la atención de las necesidades personalizadas de los clientes, contribuyendo a incrementar la rentabilidad y el crecimiento a largo plazo de sus clientes.
– Honey.Al
Por último, otro ejemplo de solución innovadora es Honey.AI, desarrollada por la empresa barcelonesa Microfy. Esta herramienta emplea un microscopio automatizado con IA para realizar análisis rápidos y económicos de calidad de la miel, incluyendo análisis polínico y de cristalización.
El módulo de inteligencia artificial de Honey.AI está alojado en la nube donde procesa miles de imágenes recibidas en cada análisis a través de un modelo algorítmico que ha sido entrenado con una gran base de datos que incluye miles de imágenes de cientos de mieles procedentes de diferentes lugares de Europa.
Bibliografía
Mohd Ali, M et al. «Quality Inspection of Food and Agricultural Products using Artificial Intelligence.» Agosto de 2021. https://www.researchgate.net/publication/356178569_Quality_Inspection_of_Food_and_Agricultural_Products_using_Artificial_Intelligence
