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Profesionales y expertos compartieron retos y casos de éxito para integrar la Inteligencia Artificial en procesos industriales, seguridad alimentaria y sostenibilidad.
La Inteligencia Artificial (IA) se perfila como una palanca clave para mejorar la competitividad y acelerar la innovación en la industria. Sin embargo, su implementación aún plantea desafíos como la dificultad de escalar proyectos piloto, la falta de talento especializado y la necesidad de gestionar de manera eficiente los datos para obtener resultados precisos y aplicables. Para analizar estas cuestiones, AINIA organizó la semana pasada una jornada que reunió a expertos y empresas con el objetivo de analizar estrategias y aprovechar el potencial de la IA en temas clave como la producción, la seguridad alimentaria y la sostenibilidad.
La jornada comenzó con la conferencia inaugural de Javier Sirvent, divulgador y experto en innovación, con el título "Conversando sobre la IA del mañana". Sirvent ofreció una visión inspiradora del impacto de esta tecnología en los modelos productivos: "La IA no es una opción, es un salto evolutivo. Nos enfrentamos a un cambio de paradigma que va a redefinir industrias enteras”.
La IA, una necesidad estratégica para la industria
Según datos del World Economic Forum, el mercado global de IA superará los 1,8 billones de euros en 2030, con un crecimiento del 35% anual. Sin embargo, del 70% de las empresas manufactureras que han iniciado proyectos piloto de IA en Europa, solo una minoría ha logrado escalarlos con éxito. En este sentido, el jefe de Desarrollo estratégico de negocio digital y Alianzas de AINIA, David Martínez, subrayó que "la IA no solo está revolucionando los procesos industriales, sino que también está transformando la manera en que innovamos y tomamos decisiones. La clave está en aprovechar el valor de los datos y su capacidad para generar conocimiento útil".
La IA en la industria: especialización, eficiencia y calidad
En la primera mesa redonda de la jornada, los expertos analizaron las principales áreas en las que la IA ya está transformando la industria. El director de Transformación Digital de AINIA, Ricardo Díaz, destacó la rápida evolución de la IA y su impacto en la competitividad empresarial: "Hoy la pregunta ya no es si debemos contar con la IA, sino cómo debemos hacerlo. La IA ha pasado de ser una opción a una necesidad estratégica para la toma de decisiones basada en datos".
Esta mesa redonda contó con la participación de expertos que analizaron su evolución y aplicaciones en distintos sectores. Ana Cidad, directora gerente de la Fundación ValgrAI, destacó que la IA está avanzando hacia modelos más generales, pero con un alto grado de especialización en sectores concretos. En este sentido, subrayó “la importancia de garantizar la fiabilidad, la ética y la transparencia en el desarrollo de estos sistemas, especialmente en áreas sensibles como la salud y la seguridad alimentaria”.
Por su parte, Jordi Mansanet, director técnico de IA Solver, explicó cómo la IA ya está siendo utilizada en la optimización de procesos industriales, el control de calidad, la logística y el marketing en sectores como el agroalimentario, cosmético y de la salud, pero “su gran potencial está en la optimización de procesos y la toma de decisiones basada en datos. Por ejemplo, en el sector retail, la IA puede determinar el precio óptimo de un producto en función de múltiples variables externas. Su correcta aplicación no solo mejora la eficiencia, sino que puede transformar la estrategia empresarial”.
En esta línea, José Belenguer, gestor de proyectos de Tecnologías de Automatización de Procesos y Sensores Espectrales en AINIA, destacó que la IA está desempeñando un papel clave en la automatización de la inspección de calidad y el control de procesos. “Tecnologías como la visión artificial, la robótica y el análisis de datos permiten aumentar la eficiencia y reducir errores en la producción. La clave del éxito está en combinar estas herramientas con una gestión inteligente del dato, asegurando su calidad y aplicabilidad en cada sector.”, añadió.
Los datos y la IA, claves para anticiparse y mejorar la eficiencia en la industria
La Inteligencia Artificial y el análisis avanzado de datos se han convertido en herramientas estratégicas para mejorar la competitividad en la industria. Durante la mesa redonda "Datos e IA: el poder de comprender y anticipar", expertos de Cleanity, Nealia (Vall Companys) y Telefónica compartieron su experiencia en la integración de estas tecnologías para optimizar procesos, aumentar la sostenibilidad y mejorar la toma de decisiones.
El director de Desarrollo de Negocio de Cleanity, Alexandre Martínez, destacó el cambio de paradigma en la gestión de datos dentro del sector de la higiene industrial: "El dato ha pasado de ser algo residual a convertirse en un activo estratégico. Antes, el registro de tareas se hacía de forma manual; ahora, la digitalización y la IA nos permiten ser más eficientes y garantizar un mejor control".
Por su parte, Joaquín Terés, head of Agritech Innovation & Co-Founder en Nealia (Vall Companys), subrayó el impacto de la IA en la optimización de recursos dentro de la industria agroalimentaria: "El uso de datos ha evolucionado de manera radical. Hemos pasado de entornos con poca información estructurada a sistemas automatizados que nos permiten prever la demanda y optimizar recursos. La clave está en integrar estos datos en toda la cadena de valor para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad del sector".
Desde Telefónica, Rafael Cabrera, head of Data Sales Consulting, puso el foco en el potencial de la IA para transformar los negocios: "La Inteligencia Artificial y el análisis de datos son hoy imprescindibles para mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente. Desde Telefónica llevamos más de 20 años con el dato en el centro de nuestro negocio, aplicándolo en logística, mantenimiento predictivo y personalización de servicios. El reto sigue siendo el mismo: transformar los datos en valor real para la empresa y sus clientes".
Definir una hoja de ruta para la IA: formación, estrategia y adopción progresiva
Los expertos que participaron en la mesa redonda "Definiendo una hoja de ruta para la IA", coincidieron en que la implantación de la IA en las empresas requiere un enfoque estratégico, inversión en formación y una adopción progresiva. Ainoa Tellería, responsable de Transformación IA&RPA en Minsait, destacó la necesidad de romper las barreras internas a través de la capacitación: "Hay que evangelizar no solo a la dirección general, sino a todos los mandos intermedios, porque ellos son clave para el éxito de la implantación".
Albert Puig, solution specialist Data & IA en Prodware España, insistió en la importancia de comenzar con pequeños proyectos escalables: "Empieza pequeño, pero soñando en grande. Crea un equipo con perfiles diversos dentro de la empresa y desarrolla casos de uso concretos. Prueba rápido, falla barato y escala desde ahí”. Por su parte, Manuel Suárez, director general de Tyris AI, subrayó que el respaldo de la alta dirección es fundamental, pero no suficiente: "Muchas veces, el mayor reto no es la tecnología, sino convencer a quienes llevan décadas trabajando de otra forma".
Anticipación y control en la industria alimentaria
En la mesa redonda "La IA en la calidad y seguridad del producto", analizaron cómo la Inteligencia Artificial está revolucionando la detección de anomalías, la trazabilidad y el control de procesos en las empresas. Elena Beltrán, de Sant Dalmai Food Company, subrayó el papel clave de la IA para garantizar la seguridad alimentaria sin comprometer la eficiencia: "No podemos tener más clientes si no tenemos seguridad alimentaria. La IA nos ayuda a predecir riesgos y optimizar los procesos, reduciendo el consumo de recursos sin perder el control sobre la calidad".
Álvaro García, responsable de Tecnologías de Visión Avanzada de AINIA, destacó el reto de la variabilidad en la calidad de los productos: "Las tecnologías tradicionales no pueden detectar ciertos problemas, como la introducción de plásticos reciclados en envases. Aquí es donde la IA aporta un valor diferencial".
Por su parte, Raquel Almarcha, especialista en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en AINIA, incidió en la necesidad de gestionar grandes volúmenes de datos externos para anticiparse a posibles riesgos: "Las empresas no pueden depender de leer 50 boletines para conocer alertas de seguridad. La IA permite analizar miles de fuentes en tiempo real y generar respuestas rápidas y eficaces”.
La IA, clave en la innovación alimentaria
Los participantes en la jornada destacaron cómo la Inteligencia Artificial está transformando los procesos de desarrollo de nuevos productos, desde la optimización de cultivos hasta la mejora de la experiencia del consumidor. Raquel González, investigadora senior de I+D+i en Matarromera, subrayó la importancia de la IA en el campo: "Nos permite anticiparnos y tomar decisiones en tiempo real en los cultivos. Con sensores y modelos predictivos, gestionamos mejor el riego, la nutrición y la prevención de enfermedades, optimizando recursos y mejorando la sostenibilidad".
Para Rafael Gozalbes, fundador y director de ProtoQSAR, esta tecnología facilita la identificación de nuevos ingredientes: "Gracias a la IA podemos predecir propiedades físico-químicas, organolépticas y toxicológicas de compuestos antes de realizar ensayos de laboratorio. Esto supone un ahorro de tiempo y recursos enorme y acelera la innovación".
César Asensio, gestor de proyectos de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en AINIA, destacó la capacidad de la IA para analizar tendencias y mejorar la toma de decisiones: "El reto es convertir los datos en conocimiento útil. La IA nos ayuda a procesar información interna y externa, desde ingredientes hasta tendencias de consumo, para hacer que los nuevos productos se ajusten mejor a las demandas del mercado".
