Inteligencia artificial en calidad alimentaria: por dónde empezar y cómo no perderse en el intento

La IA ha ido entrando en los departamentos de calidad casi de puntillas. Sin anuncio previo, sin proyecto aprobado en comité. Primero como ayuda para resumir una auditoría, luego para desenredar una pila de reclamaciones que llevaban semanas esperando que alguien les echara un vistazo. Lo cierto es que no llegó como solución planificada, sino como parche cuando el día se desbordaba.

Y el escenario lo conoce de sobra cualquiera que haya pasado tiempo en uno de estos departamentos: el informe para dirección que vence el lunes, el cliente que insiste, la auditoría que ya asoma en el calendario y los registros acumulándose en un rincón. En ese contexto, la pregunta deja de ser cómo hacer más cosas, eso ya no es posible, y pasa a ser cómo sostener el ritmo sin perder el criterio por el camino.

Incorporar una herramienta nueva sin pensar demasiado suele acabar igual. Curiosidad al principio, alguna prueba suelta, y al cabo de unas semanas, silencio. Lo que separa una moda pasajera de una mejora que de verdad se asienta tiene que ver con cómo se plantea desde el principio. Y eso, en la práctica, significa empezar por donde no apetece.

Paso 1. Para y mira qué tienes antes de comprar nada

Suena evidente. Con la IA a veces no se hace.

Antes de buscar soluciones externas, conviene dedicar un rato a observar cómo funciona el departamento en la práctica real, no en el procedimiento escrito que nadie consulta salvo cuando llega una auditoría. En muchas plantas hay inercias que llevan años instaladas sin que nadie las haya cuestionado demasiado: datos que alguien copia a mano al final del turno, incidencias registradas en distintos archivos según quién las abrió, documentos guardados en carpetas diferentes dependiendo del área. Nada de eso paraliza el trabajo… pero suma. Y la suma acaba pesando.

También merece atención el nivel digital real del departamento. No el que aparece en las presentaciones corporativas, sino el de verdad. Sistemas que no comparten información entre sí, registros completados horas después de que ocurra el hecho, versiones de un documento circulando por correo sin que quede claro cuál es la vigente. En ese contexto, hablar de automatización avanzada es prematuro.

La cultura interna, además, condiciona cualquier intento de cambio tanto como el software disponible. Hay equipos donde una propuesta de mejora genera conversación y prueba. En otros, la respuesta inmediata es prudencia o directamente desconfianza. Eso hay que verlo antes, no cuando el proyecto ya está en marcha.

Paso 2. Decide dónde quieres que cambie algo

El diagnóstico solo sirve si conduce a una decisión concreta. La elección de la herramienta no debería arrancar con una demo llamativa, sino con un problema bien identificado y, a ser posible, que duela de verdad en el día a día.

Cada responsable de calidad sabe dónde se concentra la tensión. Los informes mensuales que se llevan media jornada. Las reclamaciones que exigen cruzar datos a mano con históricos dispersos. Las no conformidades que reaparecen sin que nadie haya analizado el patrón de fondo. La búsqueda apresurada de documentación cuando el auditor ya está en la planta.

Saber cuánto tiempo lleva hoy preparar un informe y cuánto debería llevar después permite evaluar si el impacto es real o solo aparente. Es la diferencia entre una iniciativa que suena bien en la reunión y una mejora que se puede defender ante dirección con números.

Eso sí, definir límites también es parte de esta etapa y no la menos importante. En calidad alimentaria hay decisiones que implican responsabilidad directa sobre el producto y sobre las personas. La IA puede apoyar en la preparación, en el análisis, en la detección de tendencias… pero la validación y la firma siguen correspondiendo a profesionales que asumen esa responsabilidad. Cuanto antes quede claro, mejor para todos.

Paso 3. No lo hagas solo

Un proyecto que depende de la energía de una sola persona tiene fecha de caducidad. Mientras esa persona lo empuja, avanza. En cuanto se satura con otras urgencias y siempre aparecen, se diluye.

Para que la iniciativa tenga recorrido hace falta una estructura mínima detrás. Alguien con autoridad suficiente para respaldarlo cuando surjan obstáculos. Alguien que coordine la parte operativa en el día a día. Y usuarios reales que lo prueben en condiciones normales de trabajo, con sus limitaciones y sus presiones habituales, no en un entorno de laboratorio donde todo funciona a la perfección.

Repartir bien las responsabilidades evita malentendidos que luego cuestan tiempo. Quién revisa lo que genera la herramienta, quién valida los análisis antes de que salgan al cliente o a dirección, quién da el visto bueno si se quiere ampliar el uso. Cuando esas preguntas tienen respuesta clara desde el principio, las dudas se resuelven mucho más rápido.

En formación, lo práctico supera a lo teórico sin discusión. Un caso real del propio departamento enseña más que una presentación genérica sobre inteligencia artificial. Y si la herramienta le ahorra a alguien veinte minutos diarios en una tarea que hace todos los días… eso no necesita más argumento.

Paso 4. Ordena los datos antes de hacer nada más

Aquí es donde muchos proyectos se atascan, a veces sin entender muy bien por qué.

La IA trabaja con lo que se le da. Si los datos están desordenados o son inconsistentes, el resultado también lo será y encima con apariencia de rigor, que es peor. En bastantes departamentos de calidad, la información relevante vive dispersa: hojas de cálculo personales, informes en PDF, correos con adjuntos, bases de datos parciales que nadie recuerda muy bien quién creó. Desde fuera puede parecer que todo está controlado. Desde dentro se sabe que localizar ciertos históricos requiere tiempo y paciencia.

Un inventario sencillo y realista ayuda a aclarar el panorama: qué datos existen, dónde se almacenan y quién es responsable de mantenerlos al día. Analíticas, no conformidades, reclamaciones, registros de proceso, informes de auditoría. Ese conjunto es la materia prima sobre la que trabajará cualquier sistema.

Después llega la parte menos glamurosa: revisar la calidad de esos datos. Campos incompletos, criterios que varían según la persona que introduce la información, clasificaciones que han ido cambiando a lo largo de los años sin quedar documentadas en ningún sitio. Con esa base, cualquier análisis automatizado genera resultados poco fiables.

Centralizar, eliminar duplicados, establecer reglas claras sobre quién puede acceder y modificar qué. Es una tarea menos visible que instalar una herramienta nueva, pero sostiene todo lo que viene después. Sin ese orden previo, es construir sobre arena.

Paso 5. Elige la herramienta con la cabeza fría

Con los objetivos definidos y los datos más o menos en orden, la conversación con proveedores se vuelve bastante más concreta y bastante más cómoda. Ya no se trata de explorar todo lo que la herramienta puede hacer, sino de evaluar si resuelve el problema que tienes encima de la mesa.

Empezar con un piloto acotado suele dar mejores resultados que implantar un sistema amplio desde el primer momento. Aplicarlo en un proceso concreto permite medir impacto en pocas semanas y corregir antes de ampliar, sin asumir riesgos innecesarios.

Al principio conviene que la herramienta apoye sin sustituir decisiones. Puede proponer clasificaciones de reclamaciones, generar borradores de informes o señalar patrones repetitivos. El responsable de calidad revisa, corrige si hace falta y valida. Este esquema reduce riesgos y, sobre todo, permite aprender sin exponerse demasiado.

La integración con los sistemas existentes también es determinante. Si la herramienta obliga a duplicar datos o a mantener procesos en paralelo, el rechazo aparece rápido. La tecnología tiene que encajar en el flujo de trabajo habitual, no crear uno nuevo que nadie tenga tiempo de mantener.

Paso 6. Una vez que funciona, cuídalo

Cuando el piloto muestra resultados, conviene evitar dos extremos: expandirlo sin control o dejarlo correr sin ningún tipo de seguimiento.

Documentar para qué se usa la herramienta, con qué datos trabaja y quién responde de ella es, simplemente, trazabilidad. En un sector auditado como el alimentario, poder explicar con claridad y sin titubeos para qué se utiliza y bajo qué condiciones refuerza la credibilidad del departamento. Ahorra sustos.

El nivel de supervisión tiene que ajustarse al impacto real. Usar IA para organizar documentación interna es una cosa. Aplicarla en procesos que influyen en decisiones sobre seguridad alimentaria es otra muy distinta. El control debe ser proporcional a lo que está en juego.

Un grupo reducido con representación de dirección, calidad, operaciones y tecnología puede revisar periódicamente cómo va evolucionando el uso. Analizar resultados, detectar desviaciones, decidir si procede ampliar o ajustar. Este seguimiento evita que el sistema acabe convirtiéndose en una caja negra que nadie entiende bien.

Si los resultados son consistentes y el equipo se siente cómodo con el proceso, ampliar tiene sentido. Si aparecen dudas o el impacto es limitado, mejor revisar antes de extender algo que no está funcionando como se esperaba.

Incorporar IA en un departamento de calidad no es imposible, pero tampoco es tan sencillo como a veces lo pintan. Requiere realismo, método y, sobre todo, no saltarse los pasos que no queremos dedicar tiempo: conocer bien el punto de partida, definir con precisión qué se quiere mejorar, ordenar los datos… Cuando esos cimientos están trabajados, la herramienta se convierte en un apoyo estable. Sin ellos, acaba siendo otro intento que se diluye entre urgencias y del que nadie vuelve a hablar..

Andrés García
Vicepresidente Comunidad AEC de Inteligencia Artificial