Las enfermedades transmitidas por los alimentos han aparecido recientemente en los titulares de los Estados Unidos, ya que los efectos de un brote particularmente extendido de gripe aviar se siguen sintiendo en todo el sector agrícola. En Estados Unidos, ha habido más de 740 retiros de alimentos y bebidas en 2024, lo que ya duplica con creces el complete reportado en 2023 y va camino de triplicar el complete a partir de 2022.1 Este problema tampoco se limita a los Estados Unidos. Se estima que cada año 600 millones de personas en todo el mundo enferman a causa de enfermedades transmitidas por los alimentos.2
Más allá de las enfermedades que causan, los incidentes de seguridad alimentaria tienen importantes efectos negativos en las economías, los agricultores, el medio ambiente en forma de desperdicio de alimentos y los gobiernos. Volviendo por un momento al ejemplo de Estados Unidos, el gobierno federal destina cada año más de 7 mil millones de dólares de sus ingresos fiscales a programas de respuesta a enfermedades transmitidas por alimentos.3 Este es un sistema reactivo y, para reducir los efectos humanos, financieros y ambientales de los incidentes de seguridad alimentaria, debemos ser más proactivos.
La buena noticia es que tenemos las herramientas a nuestro alcance para crear sistemas alimentarios mucho más predecibles. Eliminar la dependencia del sector agrícola del mantenimiento de registros en papel es un primer paso sencillo, ya que aumenta la visibilidad y confiabilidad de los informes. Con este trabajo preliminar, los agricultores pueden comenzar a digitalizar el sistema alimentario y utilizar la IA generativa para analizar grandes conjuntos de datos, identificar tendencias y presentar conocimientos en un lenguaje y visualizaciones fácilmente digeribles a través de herramientas como Copilot en Excel y Copilot en Energy BI.
Los agricultores y proveedores de alimentos pueden detectar fácilmente problemas importantes con soluciones de IA generativa, como una interrupción en la cadena de frío entre la granja y el tendero, que puede provocar deterioro. La IA generativa también se puede utilizar para comprobar problemas de cumplimiento y violaciones de seguridad. Puede sugerir mejoras en los procesos, rastrear la demanda y activar alertas que automaticen respuestas en tiempo actual, todo con el objetivo de responder a incidentes de seguridad alimentaria antes de que se transformen en incidentes de salud pública.
Allanando el camino para el avance de la IA
Microsoft Copilot y los agentes de IA específicos de la industria creados por socios con experiencia específica en la industria de producción de alimentos representan un posible avance en la seguridad alimentaria preventiva, pero no son el único beneficio que representa la digitalización. Otras soluciones, que en sí mismas forman parte de la hoja de ruta hacia la adopción de la IA generativa, ya están permitiendo cambios significativos para los productores de alimentos. Los avances recientes tanto en los sensores de Web de las cosas (IoT) como en la tecnología de inteligencia synthetic detrás de ellos han permitido que la tecnología imite los sentidos humanos de la vista, el oído y el olfato para mejorar los procesos tradicionales de clasificación, clasificación e inspección de alimentos. Administrador de datos de Azure para agricultura ayuda a recopilar datos en las granjas, lo que ayuda a identificar las condiciones que probablemente introduzcan bacterias en los cultivos.
Por ejemplo, una empresa procesadora de alimentos puede digitalizar su proceso de management de calidad con la ayuda de Aplicaciones de energía de Microsoft, Energía BIy verso de datos. Juntas, estas tecnologías ayudan a la empresa a capturar mejor datos en tiempo actual, generar informes más detallados y mejorar la eficiencia operativa basic.
A medida que las empresas desarrollan capacidades como estas, obtienen el tipo de beneficios financieros y conocimientos prácticos y, al mismo tiempo, pueden establecer un conjunto más profundo de información para futuras soluciones generativas de IA. Tela de Microsoft también juega un papel essential en la construcción de un patrimonio de datos preparado para la IA. Al integrar fuentes de datos como sensores de IoT, monitores de temperatura y datos históricos, Cloth ayuda a las empresas a establecer plataformas de datos más completas. Con el análisis predictivo avanzado que estas plataformas pueden generar, los proveedores de alimentos pueden reducir las retiradas de productos, prevenir la propagación de productos falsificados, minimizar el desperdicio de alimentos y aumentar la confianza de los consumidores.
Incorporando mejores datos agrícolas a la mezcla
Al consolidar sus datos, aumentar la cantidad de sensores avanzados que emplea y rastrear tipos de datos más amplios, la industria de producción de alimentos está dando paso a avances aún mayores. Los agentes copilotos y personalizados pueden analizar rápidamente cada etapa de la cadena de suministro de alimentos, desde la granja hasta la mesa. La tecnología de reconocimiento visible precise a menudo identifica contaminantes en productos alimenticios más rápidamente y en concentraciones más pequeñas que sus contrapartes humanas. Los modelos de IA generativa pueden utilizar estos datos para ayudar en la detección de objetos extraños y patógenos, ya sea en ingredientes crudos o en productos alimenticios terminados. El análisis de datos históricos y en tiempo actual de sensores de temperatura en instalaciones de producción y almacenamiento de alimentos puede ayudar a alertar a los productores sobre las condiciones que contribuyen al deterioro excesivo de los alimentos. Cuando un agente reconoce irregularidades en la agricultura o el procesamiento de alimentos, puede generar predicciones basadas en datos históricos, verificar problemas de cumplimiento y sugerir mejoras operativas. Al reunir datos específicos de las granjas, como las condiciones climáticas locales, la composición del suelo y las poblaciones de plagas, los agentes podrían ayudar a predecir y mitigar los riesgos estacionales para los cultivos.
Mirando hacia adelante
El futuro de la inocuidad de los alimentos dependerá de la integración continua de tecnología y datos en los procesos de producción y distribución de alimentos del mundo. Los agentes personalizados impulsados por IA pueden realizar tareas y brindar apoyo en la toma de decisiones para mejorar la seguridad alimentaria. Estos agentes pueden diseñarse para analizar grandes cantidades de datos de hojas de cálculo, documentos escritos a mano, notas de voz y vídeos, descubriendo errores e información faltante no detectados previamente.
Las empresas del sector agrícola pueden aprovechar Estudio Microsoft Copiloto desarrollar sus propios agentes inteligentes que ayuden en sus procesos agrícolas más críticos y propensos a riesgos. Al utilizar la interfaz de código bajo de Copilot Studio, las empresas pueden crear e implementar rápidamente aplicaciones personalizadas sin amplios conocimientos de codificación, lo que les permite automatizar tareas como el monitoreo de cultivos, la detección de plagas y la gestión de recursos. Las empresas también pueden optar por colaborar con socios de Microsoft con experiencia específica en la industria, asegurando que sus soluciones se adapten a sus necesidades específicas y cumplan con las regulaciones de la industria. Este enfoque de asociación no sólo acelera la innovación sino que también garantiza el despliegue de soluciones sólidas y eficaces impulsadas por la IA.
Al maximizar el potencial de la IA generativa en la seguridad alimentaria, podemos predecir y prevenir muchos de los problemas más frecuentes del sector, mejorar la calidad de los alimentos y prevenir muchos incidentes de seguridad alimentaria. Hay enormes oportunidades por delante, y la colaboración entre los productores de alimentos, los organismos reguladores que los supervisan y las empresas de tecnología es clave para el éxito de estas iniciativas. Trabajando juntos, podemos crear un sistema alimentario más seguro y sostenible para todos.
2 Organización Mundial de la Salud, Estimaciones de enfermedades transmitidas por alimentos.
Pepijn lidera equipos globales de la industria minorista de ingeniería, bienes de consumo y agricultura. Le apasiona potenciar las empresas a través de tecnología innovadora. Su experiencia radica en impulsar la transformación empresarial colaborando con organizaciones y reimaginando soluciones de datos e inteligencia synthetic. Tiene una amplia experiencia en industrias centradas en productos.
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