Desde el primer viaje a la luna, y hasta en cada producto alimenticio que encontramos en las g&oacute;ndolas, el sistema de An&aacute;lisis de Peligros y Puntos Cr&iacute;ticos de Control (HACCP por sus siglas en ingl&eacute;s) contin&uacute;a siendo la herramienta para garantizar la inocuidad de los alimentos y sus materias primas en cada eslab&oacute;n de la cadena de valor. Hoy, 55 a&ntilde;os despu&eacute;s, la IA est&aacute; rompiendo con el viejo paradigma del control de calidad, reactivo y correctivo, y avanzando hacia un nuevo paradigma predictivo. &ldquo;Lo que lleva meses con un enfoque tradicional, hoy en d&iacute;a, aplicando herramientas de inteligencia artificial como el Chat GPT o el AI Studio de Google, no toma m&aacute;s que unos d&iacute;as&rdquo;, comenta el Ing. Pablo Barbuto, experto en Calidad e Inocuidad Alimentaria, Director de QCS y profesor de Gesti&oacute;n de Calidad en la Universidad Nacional de Luj&aacute;n. Y agrega que &ldquo;la capacidad de la IA para recopilar una enorme cantidad de informaci&oacute;n relevante permite generar un sistema HACCP mucho m&aacute;s efectivo&rdquo;. Actualmente, el tama&ntilde;o del mercado de IA en alimentos y bebidas se estima en 9,68 mil millones, pero se espera que alcance los 48,99 mil millones de d&oacute;lares en 2029; aunque su aplicaci&oacute;n en Argentina sigue siendo baja, datos de Mordor Intelligence. Esto demuestra la importancia de la profesionalizaci&oacute;n y capacitaci&oacute;n del sector en las nuevas tecnolog&iacute;as. &ldquo;Entrenar a las herramientas de IA nos permitir&iacute;a pasar de lo que era el modelo tradicional, esperar a tener un producto terminado, recolectar muestras y analizar los par&aacute;metros establecidos, a obtener informaci&oacute;n en tiempo real, segundo a segundo y en cada etapa del proceso productivo para predecir la calidad del alimento y actuar en consecuencia. El ahorro en tiempo y recursos es inmenso. Tambi&eacute;n lo es la capacidad de proteger al consumidor&rdquo;, explica Barbuto. Avanzar en la transici&oacute;n hacia modelos de predicci&oacute;n es determinante para lograr el ahorro en recursos y el rendimiento econ&oacute;mico potencial que ya est&aacute; demostrando en todo el mundo. Poder anticipar los riesgos y los puntos cr&iacute;ticos de control con base en una red de datos mucho m&aacute;s amplia, puede reducir el desperdicio de alimentos, que es una problem&aacute;tica de gran impacto a nivel mundial, con un ahorro estimado en u$s 127 mil millones anuales para 2030. <p style="text-align:center"> Por su parte, la aplicaci&oacute;n de sistemas de control con IA para automatizar procesos puede aumentar la productividad, al reducir tiempos de espera, tareas repetitivas y concentrando el talento humano en la ejecuci&oacute;n de tareas clave. &ldquo;Por ejemplo, con un sistema de sensores que miden variables como temperatura, presi&oacute;n y caudal en tiempo real, se puede predecir la calidad/inocuidad de un producto terminado, adelantando la toma de acciones y evitando la p&eacute;rdida o el reproceso de lotes enteros de alimentos&rdquo;, ejemplifica Barbuto. En tal sentido, las estimaciones indican que se pueden generar rendimientos por u$s 150 mil millones en la etapa de procesamiento de los alimentos, a trav&eacute;s de un mayor crecimiento de las ventas, la productividad y la eficiencia operativa. &nbsp;