A continuación, te explicamos como la experiencia humana MARCA LA DIFERENCIA en las respuestas de la IA.
LA IA, UNA HERRAMIENTA CON GRAN POTENCIAL
La Inteligencia Artificial (IA) ofrece cada vez más aplicaciones útiles para las empresas alimentarias. Con supervisión de un profesional en la materia, puede ayudar a mejorar la seguridad alimentaria, ahorrar tiempo y facilitar muchas tareas del día a día.
Entre sus principales ventajas destacan:
- Análisis de datos y prevención de riesgos:
La IA permite detectar patrones y desviaciones en procesos productivos, como variaciones de temperatura, fallos repetitivos o incidencias que podrían anticipar un problema de seguridad alimentaria.
- Detección de defectos en productos y envases:
Los sistemas de IA ayudan a identificar errores o anomalías que a veces son difíciles de ver a simple vista, como fallos de etiquetado, sellado o defectos en envases.
- Mejora de la trazabilidad:
Facilita el seguimiento de los productos a lo largo de toda la cadena alimentaria, ayudando a localizar incidencias de forma más rápida y eficaz.
- Acceso más sencillo a información técnica y normativa:
La IA puede ayudar a consultar y resumir normativa, procedimientos o documentación técnica, facilitando el trabajo al personal no especializado.
- Apoyo en formación y consultas generales:
Puede utilizarse como herramienta de apoyo para resolver dudas frecuentes, preparar documentación didáctica para el personal y servir como primera orientación ante cuestiones generales.
- Ahorro de tiempo y optimización de recursos:
Automatiza tareas repetitivas y ayuda a organizar mejor procesos, documentación y controles, mejorando la eficiencia de la empresa.
EL LÍMITE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EL CONTEXTO
Aunque la IA es una herramienta muy útil, no sustituye la experiencia ni el criterio profesional. Sus respuestas y análisis dependen de la calidad de los datos y de la información con la que ha sido entrenada, por lo que puede cometer errores, ofrecer información incompleta o generar respuestas incorrectas si no existe una supervisión y validación adecuada por un experto en Seguridad alimentaria.
Además, la IA no siempre interpreta correctamente el contexto específico de cada empresa o situación, o no le damos la información suficiente en el prompt para mejorar la respuesta. Por ello, su uso debe entenderse como una herramienta de apoyo y debe ir siempre acompañado de supervisión humana, validación técnica y revisión por parte de profesionales cualificados.
En la Seguridad alimentaria no consiste únicamente en conocer la normativa, sino en saber interpretarla y aplicarla correctamente en cada caso concreto.
Y aquí es donde entra un factor determinante: la normativa alimentaria, en muchos aspectos, no es cerrada ni única en su interpretación.
En la práctica:
- La aplicación depende de la actividad, los procesos y el nivel de riesgo de cada empresa.
- Existen criterios que quedan abiertos a lo que exija en cada caso la Autoridad sanitaria.
- Y esa interpretación puede variar en función del contexto de la empresa o de su historial.
Es decir, dos empresas con situaciones aparentemente similares pueden recibir enfoques distintos en una inspección sanitaria.
CASOS REALES: CUANDO LO “CORRECTO” NO ES SUFICIENTE
En el día a día profesional, ya se están viendo situaciones en las que empresas toman decisiones únicamente basadas en respuestas de IA que “encajan” a nivel teórico, pero no en su contexto real. Se priorizan respuestas rápidas que resultan más simples o favorables, que no las recomendaciones de un experto.
Y es precisamente ahí donde surge el riesgo: cuando una respuesta aparentemente válida no supera el filtro de la práctica y de la inspección real.
EJEMPLO 1: FORMACIÓN DE MANIPULADORES DE ALIMENTOS
En el caso de la formación de manipuladores de alimentos, al consultar a una herramienta de IA sobre su frecuencia, la respuesta suele ser:
“No existe una periodicidad fija establecida por normativa y es la propia empresa quien debe definirla.”
¿Qué nos dice la IA si le preguntamos?
Respuesta de ChatGPT:
Respuesta de Gemini:
Las respuestas son correctas desde el punto de vista normativo. Sin embargo, en la realidad de cada empresa influyen factores como:
- Rotación de personal
- Incorporaciones sin formación previa
- Cambios normativos o procedimentales
- Necesidad de reforzar conocimientos en áreas críticas
Desde la experiencia profesional, esto suele traducirse en recomendaciones más ajustadas al riesgo real, como revisiones periódicas más frecuentes. Sin embargo, en la práctica, algunas empresas utilizan la respuesta general de la IA para alargar excesivamente los plazos de formación, incluso en situaciones donde existen carencias formativas o cambios relevantes no actualizados.
EJEMPLO 2: ETIQUETADO INCORRECTO DE ALIMENTOS
Otro caso cada vez más relevante se da en el etiquetado de productos alimentarios, especialmente en relación con los alérgenos, aditivos o denominación de ingredientes. Al consultar a una IA sobre cómo declarar ingredientes o alérgenos, la respuesta puede basarse correctamente en la normativa general y ofrecer una explicación aparentemente válida.
Sin embargo, el problema aparece cuando esa información se aplica sin revisión técnica detallada y acabas obteniendo errores como:
- No declarar correctamente la presencia de alérgenos de los ingredientes del producto alimentario.
- Interpretar de forma incorrecta la lista de ingredientes que se le ha enviado.
- No declarar correctamente aditivos o aromas en el listado.
- No tener en cuenta las posibles contaminaciones cruzadas durante la elaboración en la declaración de alérgenos.
¿Qué nos dice la IA si le preguntamos por un listado de ingredientes de un producto de un tercer país fuera de la UE con normativa menos estrictas en etiquetado?
Respuesta de ChatGPT:
Observamos como no revisa o destaca los alérgenos según normativa obligatoria europea (TRIGO como cereal con GLUTEN, LECHE, HUEVO); no valora si algún aditivo o aroma puede tener alérgenos asociados de declaración obligatoria; tampoco declara correctamente los aditivos alimentarios con su funcionalidad, no revisa si algún colorante está obligado a declarar advertencia en la etiqueta. En general, no valora si este producto y la declaración de ingredientes cumple con la normativa europea.
Esto no es un riesgo teórico, por ejemplo, los alérgenos no declarados siguen siendo una de las principales causas de alertas y retiradas de productos en la industria alimentaria.
En ambos ejemplos, la IA no ofrece necesariamente una respuesta incorrecta, pero sí una respuesta demasiado general para decisiones que requieren contexto, experiencia y validación técnica.
La diferencia entre “parece correcto” y “es correcto en la práctica” sigue dependiendo del criterio profesional.
En GHA ayudamos a empresas de todos los sectores alimentarios a estar preparadas y actuar de la mejor manera ante cualquier incidencia sanitaria.
Para más información no dudes en contactarnos, llamarnos al 93 860 31 05 o WhatsApp
