El mundo se enfrenta a un desafío crítico en la intersección de la seguridad alimentaria y la sostenibilidad medioambiental.
Según datos de las Naciones Unidas, la producción de alimentos deberá aumentar hasta un 70 % para alimentar a una población mundial que se prevé superará los 9.700 millones de personas en 2050. Sin embargo, el incremento de los rendimientos agrícolas por sí solo no será suficiente para cerrar esta brecha.
Ante la creciente preocupación por el cambio climático, ampliar de forma drástica la superficie agrícola no es una opción viable. Por ello, será fundamental optimizar el uso del suelo existente, tanto desde el punto de vista de la productividad como de la sostenibilidad.
Aunque el sistema alimentario mundial es responsable del 26 % de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, también es vulnerable a los impactos del cambio climático, como sequías, inundaciones y cambios en la fertilidad del suelo. Además, el hecho de que un tercio de todos los alimentos producidos se desperdicie sigue siendo un importante motivo de preocupación.
Abordar estos enormes desafíos en materia de sostenibilidad y disponibilidad requiere aumentar la eficiencia, la productividad y la resiliencia: un campo en el que los sistemas alimentarios basados en datos están llamados a desempeñar un papel fundamental.
El poder de los datos
Los sistemas alimentarios basados en datos pueden revolucionar la producción, distribución y consumo de alimentos mediante el uso de tecnologías avanzadas y análisis de datos.
Al aprovechar el Big Data a lo largo de toda la cadena alimentaria, las empresas pueden generar valor sostenible, optimizar sus operaciones, mejorar el abastecimiento e implantar soluciones de economía circular.
Actualmente ya existen múltiples ejemplos de uso de datos para mejorar diversas áreas del sistema alimentario. Estos incluyen los siguientes:
- Agricultura de precisión: permite optimizar la producción agrícola gracias al uso de tecnologías, análisis de datos y maquinaria especializada para gestionar los cultivos de manera más eficiente. El resultado es un uso más eficaz de recursos como el agua, los fertilizantes y los pesticidas, al tiempo que se reducen los residuos y el impacto ambiental.
- Gestión de la cadena de suministro: los datos impulsan la innovación, la rentabilidad y la sostenibilidad de la cadena alimentaria “del campo a la mesa”, mediante mejoras en la previsión, trazabilidad, seguridad alimentaria y reducción de residuos.
- Comportamiento del consumidor: los sistemas alimentarios basados en datos también pueden utilizarse para analizar los hábitos de compra de alimentos y las pautas de consumo, lo que permite comprender mejor los cambios en las preferencias y las oportunidades de fomentar hábitos alimentarios saludables.
IA y robótica en acción
En la actualidad, los flujos de datos son esenciales para las innovaciones en inteligencia artificial y robótica en múltiples ámbitos. En la agricultura, por ejemplo, las soluciones predictivas basadas en IA utilizan algoritmos avanzados y análisis de datos para ofrecer previsiones inteligentes que ayudan a prevenir pérdidas y mejorar los resultados.
Uno de los ejemplos más comunes es la predicción meteorológica. Gracias a los datos meteorológicos, las imágenes por satélite y los modelos climáticos, se pueden analizar los patrones meteorológicos históricos para predecir condiciones futuras como las precipitaciones, la temperatura y la humedad.
Además, los modelos de IA pueden predecir brotes de enfermedades en los cultivos. A partir del análisis de datos históricos sobre enfermedades, la dinámica de transmisión y los factores medioambientales, los modelos epidemiológicos permiten prever su aparición, identificar zonas de alto riesgo y proponer medidas preventivas.
Aunque estas soluciones están concebidas para ofrecer a los agricultores la capacidad de mitigar riesgos mediante prácticas de gestión adaptativa, los robots agroalimentarios también están contribuyendo a transformar radicalmente las prácticas agrícolas, la dinámica laboral y la eficiencia en la producción de alimentos.
Muchos agricultores ya han implantado aparatos automatizados de ordeño y robots recolectores de cultivos para mejorar la eficiencia productiva y el bienestar animal. Y su papel no se limita únicamente al ámbito agrícola.
Estas tecnologías también se están aplicando a la optimización de los procesos de producción y packaging, donde los sistemas automatizados permiten reducir tiempos de inactividad y errores humanos, garantizando un ritmo de producción constante que responde eficazmente a las demandas del consumidor.
El papel de las normas internacionales
Si bien estas innovaciones son fundamentales para hacer frente a los desafíos globales actuales, es esencial garantizar que la seguridad alimentaria no se vea comprometida por los riesgos derivados de la transformación del sector.
En este contexto, las normas internacionales pueden ser herramientas útiles para fundamentar los nuevos sistemas y soluciones, velando por que aborden los desafíos de seguridad alimentaria de forma segura y sostenible. Al establecer buenas prácticas, contribuyen a promover la seguridad, la calidad y la eficiencia en todo el sector alimentario.
Desde los agricultores hasta los minoristas, todos los actores de la cadena de suministro alimentaria pueden beneficiarse de seguir las directrices y buenas prácticas recogidas en las normas. No solo proporcionan modelos de referencia para racionalizar procesos y aumentar la eficiencia, sino que también son clave para reforzar las medidas de seguridad y permitir que las organizaciones se alineen con los requisitos normativos.
Ejemplos globales de sistemas alimentarios basados en datos
Con el apoyo de las normas, es posible desarrollar un sistema alimentario eficaz basado en datos, del que ya existen numerosos ejemplos.
En el caso de la agricultura, la empresa de biotecnología Antler Bio es un buen ejemplo. Tras recibir una subvención Smart Grant de Innovate UK, la empresa especializada en combinar las pruebas epigenéticas del ganado con el análisis de datos impulsado por IA lanzó “EPIHERD”. Esta plataforma, concebida como una herramienta de cribado de precisión del rebaño, ofrece a los agricultores información sobre genes clave influenciados por factores ambientales específicos de su entorno. Esto les permite modificar aquellos factores que están bajo su control para mejorar la productividad y la sostenibilidad.
En el caso del comercio minorista, la cadena de supermercados estadounidense Kroger colabora con Retail Insight para optimizar la gestión del inventario y reducir el desperdicio de alimentos. Mediante la solución WasteInsight, líder del sector, la empresa utiliza aprendizaje automático para abordar el excedente de alimentos en todo su ecosistema, optimizando el uso de descuentos para maximizar la rotación de productos y reducir el desperdicio.
El futuro de la alimentación
Desde la agricultura de precisión y los análisis predictivos en la gestión de cultivos hasta la optimización de la cadena de suministro y la adaptación al cambio climático, las posibilidades que ofrecen los sistemas alimentarios basados en datos son prácticamente infinitas.
En el futuro, un mayor acceso a datos e información sobre toda la cadena de valor alimentaria permitirá ofrecer soluciones de valor añadido, como planes de nutrición personalizados adaptados a las necesidades específicas de cada individuo. Estos modelos no solo podrían favorecer cambios en los hábitos alimentarios y generar beneficios medibles para la salud, sino también contribuir a reducir el consumo de productos de origen animal y, con ello, mitigar la crisis climática.
Los datos también pueden ayudar a reducir el desperdicio de alimentos. De hecho, ya se están viendo casos prácticos en este sentido, como el del proveedor de servicios de restauración ISS, que utiliza el análisis de datos para lograr un ahorro colectivo anualizado de 985.000 toneladas de desperdicio alimentario para sus clientes. Tras identificar que los recortes de producción, los restos de comida en los platos y la sobreproducción de platos principales representaban cerca del 60 % del desperdicio alimentario generado por la empresa, ISS ha logrado ahorrar 2.463.000 comidas y reducir las emisiones de CO2 en 4.200 toneladas.
De cara al futuro, la adopción generalizada de iniciativas y tecnologías como estas será esencial para desbloquear mejoras incrementales en productividad y eficiencia, lo que contribuirá a aumentar la seguridad alimentaria, la resiliencia y el acceso a nivel mundial.
Ahora es el momento de apostar por sistemas alimentarios basados en datos
Frente a la actual combinación de retos globales, apostar por sistemas alimentarios basados en datos ya no es una opción, sino una necesidad. Es imprescindible priorizar nuevos enfoques y tecnologías.
Ha llegado el momento de dar protagonismo a los sistemas alimentarios modernos, y las normas desempeñarán un papel clave para que las organizaciones puedan establecer buenas prácticas en sus innovaciones y garantizar que la cadena de suministro global esté protegida durante esta profunda transformación del sector.
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Normas específicas:
para los interesados en normas detalladas relacionadas con los temas tratados:
- Robótica Agrícola: Norma BS 8646 Uso de maquinaria móvil autónoma en agricultura y horticultura.
Define el código de prácticas para el uso seguro y confiado de maquinaria móvil autónoma en agricultura y horticultura. - Calidad de los Datos: Norma BS 10102 Big Data - Directrices para organizaciones basadas en datos
Proporciona orientación para generar valor a partir de los datos, incluido el big data, mediante la obtención de información estratégica, mejora de la reputación y optimización de la conformidad, la eficiencia y el desempeño. - Seguridad Alimentaria: Norma BS EN ISO 22000 Sistemas de Gestión de Seguridad Alimentaria
Esta norma un excelente marco para implantar un sistema de gestión de la seguridad alimentaria, ayudando a las organizaciones a garantizar alimentos seguros para el consumo. - Trazabilidad de los Alimentos: Norma BS EN ISO 22005 Trazabilidad en la Cadena Alimentaria Humana y Animal
Establece principios y requisitos para los sistemas de trazabilidad alimentaria, lo que permite mantener la visibilidad durante la fabricación, el procesamiento, la distribución y la manipulación de alimentos. - Gestión ambiental: Norma BS EN ISO 14001 Sistemas de Gestión Ambiental
Proporciona orientación sobre adquisición, almacenamiento, distribución, desarrollo de productos y fabricación para reducir el impacto medioambiental y mejorar las relaciones con las partes interesadas. - Normas sobre IA: Norma BS ISO/IEC 42001 Sistema de Gestión de la Inteligencia Artificial
Establece un marco certificable para sistemas de gestión de IA, dentro del cual pueden desarrollarse productos de inteligencia artificial, ayudando a las empresas y a la sociedad a obtener el máximo beneficio de la IA.
