IA revoluciona la inocuidad alimentaria: las 10 claves del nuevo informe de la FAO 2025
Servicios y Actualidad
14 nov 2025
La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) publicó en 2025 el informe Artificial Intelligence for Food Safety, un análisis exhaustivo que revisa más de 130 estudios científicos, casos reales de agencias regulatorias y experiencias piloto en distintos países.
El documento confirma que la Inteligencia Artificial (IA) ya está influyendo de manera decisiva en la forma en que se gestionan los riesgos de inocuidad, y que en los próximos años será clave para fortalecer la capacidad preventiva, la eficiencia y la resiliencia de los sistemas alimentarios.
A continuación, se presentan las principales líneas de aplicación identificadas por FAO.
Descarga el informe aquí.
Artificial intelligence for food safety – A literature synthesis, real-world applications and regulatory frameworks
Principales líneas de aplicación identificadas por FAO.
1. Análisis predictivo de patógenos y contaminantes
Los modelos de machine learning (Random Forest, XGBoost, ANN, Deep Learning) permiten:
predecir brotes de Listeria o Salmonella,
estimar niveles de micotoxinas o metales pesados,
anticipar condiciones ambientales que favorecen la contaminación,
modelar el comportamiento de cepas de mayor virulencia.
Estos sistemas habilitan decisiones preventivas antes de que aparezcan desviaciones en planta o laboratorio.
2. Inspecciones y control fronterizo basados en riesgo
Agencias como FDA, FSAI (Irlanda) y la Autoridad de Singapur aplican IA para:
priorizar cargamentos en importación,
optimizar la asignación de inspecciones,}
reducir muestreos aleatorios,
aumentar la efectividad de vigilancia en puntos de mayor riesgo.
La IA permite inspecciones más inteligentes, enfocadas en probabilidad real de incumplimiento.
3. Automatización de laboratorio y análisis espectral avanzado
La FAO destaca la rapidez y precisión de tecnologías como:
imágenes hiperespectrales,
espectroscopía Raman,
visión computacional,
sensores electrónicos (e-nose).
Estas herramientas permiten un screening temprano de adulteración, residuos químicos o deterioro sin necesidad de análisis invasivos.
4. Minería de texto y análisis de datos abiertos (NLP)
Modelos como BERT, GPT y clasificadores avanzados permiten:
analizar alertas globales (RASFF, FDA, INFOSAN),
detectar incidentes mediante redes sociales o medios digitales,
clasificar grandes volúmenes de documentos regulatorios,
resumir evidencia científica y normativa.
Esto amplía la cobertura de vigilancia y mejora los tiempos de respuesta.
5. IA explicable (XAI) para decisiones regulatorias
FAO destaca la importancia de modelos transparentes mediante:
SHAP
LIME,
What-If Tool (WIT).
La interpretabilidad es fundamental para justificar acciones regulatorias, priorización de riesgos e inspecciones basadas en algoritmos.
Gobernanza y ética de datos
La calidad y trazabilidad de los datos es crítica para el uso seguro de IA.
FAO recomienda:
principios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable),
mecanismos de protección de datos personales,
estandarización de estructuras de datos,
transparencia en los modelos,
supervisión humana activa.
Un ecosistema robusto de datos es el requisito base para cualquier aplicación de IA.
Formación técnica y “AI Literacy”
El informe señala que las organizaciones deben fortalecer:
capacidades en IA aplicada a inocuidad,
lectura crítica de modelos,
ética y gobernanza digital,
habilidades de análisis de datos y riesgo.
La IA se vuelve útil solo cuando los equipos tienen competencia para interpretarla.
Colaboración multiactor
FAO destaca modelos de colaboración entre:
agencias regulatorias,
laboratorios,
universidades,
centros de investigación,
industria privada.
El intercambio de datasets, metodologías y validaciones acelera el desarrollo seguro de IA.
IA generativa aplicada a procesos regulatorios
Los modelos tipo GPT ya se aplican para:
clasificación de reportes,
síntesis de documentos,
traducción y análisis de alertas,
ordenamiento automatizado de literatura técnica,
apoyo en análisis regulatorios.
La IA generativa se convierte en apoyo operativo clave para mejorar eficiencia.
10. Sistemas de riesgo emergente (Horizon Scanning)
La FAO destaca el sistema ERISS de Irlanda, que aplica IA para detectar señales débiles derivadas de:
clima y factores ambientales,
tensiones geopolíticas,
cambios en cadenas de suministro,
nuevos ingredientes o tecnologías,
tendencias de consumo y riesgos emergentes.
Este enfoque permite anticipar amenazas a mediano y largo plazo.
Cómo se relaciona esto con el trabajo de Quality Trust Group
Las conclusiones de FAO convergen con una visión que ya está en desarrollo en la región: la necesidad de construir sistemas más preventivos, basados en datos de alta calidad y vigilancia inteligente.
En este contexto, Quality Trust Group contribuye a fortalecer estas bases mediante:
Datos robustos y trazables
Generación de información confiable desde un laboratorio acreditado ISO 17025 en microbiología, química, contaminantes, micotoxinas, pesticidas, alérgenos y vida útil.Monitoreo ambiental avanzado
Análisis ATP–EB–patógenos, tendencias y correlaciones estadísticas en áreas de riesgo crítico.Secuenciación genómica y diagnóstico molecular
Herramientas clave para trazabilidad genética, caracterización de peligros y soporte a modelos predictivos.Evaluación técnica de fraude alimentario
Autenticidad, composición, análisis documental y matrices de riesgo.Integración operativa y auditorías digitales
Sistemas que consolidan hallazgos, POES, controles y datos de laboratorio para mejorar priorización y análisis.Análisis de alertas internacionales y señales tempranas
Vigilancia sistemática de fuentes científicas, regulatorias y operacionales para anticipación de riesgos.Evaluación de cultura de inocuidad basada en datos
Medición del comportamiento operativo y madurez cultural, en línea con el enfoque FAO de fortalecer capacidades humanas.
Estas capacidades permiten a organizaciones de Latinoamérica avanzar hacia sistemas más predictivos, preventivos y resilientes, totalmente coherentes con las recomendaciones estratégicas del informe FAO 2025.