Con avances en Argentina y América Latina, la implementación de tecnologías inteligentes permite optimizar los procesos de vigilancia sanitaria y aumentar la precisión en la toma de decisiones a lo largo de las cadenas agroalimentarias.
¿Cómo puede incorporarse la inteligencia artificial a los sistemas de control sanitario y de inocuidad de los alimentos? En un país con una fuerte matriz agroexportadora, el avance de estas herramientas abre interrogantes sobre nuevas formas de organizar la información, focalizar los controles y gestionar riesgos en las cadenas productivas.
Ese debate atravesó el taller técnico “Aprovechar la IA para un comercio seguro en América Latina y el Caribe”, organizado por el Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA) junto con el Fondo para la Aplicación de Normas y el Fomento del Comercio (STDF). El encuentro se realizó a fines de noviembre en San José de Costa Rica y reunió a técnicos y autoridades sanitarias de 24 países de las Américas. Por la Argentina participó Esteban Sampietro, director de Estrategia y Análisis de Riesgo del Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (Senasa).
Durante el evento se compartieron experiencias concretas de aplicación de inteligencia artificial en sanidad agropecuaria e inocuidad de los alimentos, vinculadas al monitoreo de cultivos, la detección temprana de plagas y enfermedades, el uso de imágenes satelitales y drones, y la automatización de procesos de inspección y certificación.
Con avances en Argentina y América Latina, la implementación de tecnologías inteligentes permite optimizar los procesos de vigilancia sanitaria y aumentar la precisión en la toma de decisiones a lo largo de las cadenas agroalimentarias.
¿Cómo puede incorporarse la inteligencia artificial a los sistemas de control sanitario y de inocuidad de los alimentos? En un país con una fuerte matriz agroexportadora, el avance de estas herramientas abre interrogantes sobre nuevas formas de organizar la información, focalizar los controles y gestionar riesgos en las cadenas productivas.
Ese debate atravesó el taller técnico “Aprovechar la IA para un comercio seguro en América Latina y el Caribe”, organizado por el Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA) junto con el Fondo para la Aplicación de Normas y el Fomento del Comercio (STDF). El encuentro se realizó a fines de noviembre en San José de Costa Rica y reunió a técnicos y autoridades sanitarias de 24 países de las Américas. Por la Argentina participó Esteban Sampietro, director de Estrategia y Análisis de Riesgo del Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (Senasa).
Durante el evento se compartieron experiencias concretas de aplicación de inteligencia artificial en sanidad agropecuaria e inocuidad de los alimentos, vinculadas al monitoreo de cultivos, la detección temprana de plagas y enfermedades, el uso de imágenes satelitales y drones, y la automatización de procesos de inspección y certificación.
Ese trabajo se enmarca en el Plan de Control de Residuos y otros Contaminantes en Alimentos de Origen Animal (CREHA), que organiza la vigilancia sanitaria desde la faena hasta las plantas de empaque. En ese esquema, el organismo realiza al menos 30.000 muestras por año, que derivan en más de 140.000 resultados analíticos. “Son muchos datos y, para empezar a validarlos, tuvimos que trabajar en armonizarlos”, explicó.
Durante años, esa información se generó en sistemas no unificados y con criterios distintos según el área —trazabilidad individual en sanidad animal, registros de faena, sistemas de laboratorio y bases propias de muestreo—, lo que dificultaba su análisis conjunto. Para ordenar esos datos se desarrolló el Sistema Inteligente de Muestreo Basado en Riesgo (SISMU), una plataforma que integró los sistemas existentes y los entrenó con múltiples parámetros sanitarios, productivos y estadísticos.
“Nos llevó dos años armar todo para que el sistema empezara a ver la cadena completa”, señaló. A partir de esa integración, el SISMU permite visualizar los establecimientos ganaderos y mixtos del país, los movimientos de hacienda a faena, los ingresos y resultados de faena, los destinos habilitados para exportación por establecimiento y los resultados de laboratorio.
Con esa base consolidada, el sistema genera órdenes de muestreo de manera automática. En la práctica, al veterinario oficial en planta se le asigna una orden quincenal, en la que registra el establecimiento donde toma la muestra, el número de precinto y el laboratorio de destino. Los resultados analíticos se incorporan luego al sistema de forma automática, cerrando el circuito de información.
“SISMU ya tiene esta inteligencia que hace el cálculo y genera la orden”, apuntó. A partir de ese punto, evalúan avanzar hacia nuevas aplicaciones de IA orientadas a mejorar la evaluación de riesgo o asistir en determinados cálculos. “No para que tome la decisión, sino para que sea parte de la ayuda”, aclaró.
Más allá del desarrollo tecnológico, Sampietro puso el foco en el rol del Estado. Si bien observó un fuerte avance del sector privado en soluciones de inteligencia artificial, advirtió que los organismos de control deben acompañar esos procesos con marcos normativos adecuados. Países como Canadá y Brasil ya avanzan en regulaciones específicas para la IA, un debate central para un país agroexportador como la Argentina, donde muchas normas sanitarias están validadas por terceros mercados.
La mirada regional sobre la IA aplicada a la sanidad alimentaria
Desde una perspectiva regional, la adopción de inteligencia artificial en sanidad agropecuaria e inocuidad de los alimentos es creciente. Así lo describió Horrys Friaca, especialista técnico de la Gerencia de Sanidad Agropecuaria e Inocuidad de los Alimentos del IICA.
Según explicó, los países de América Latina y el Caribe están utilizando estas tecnologías para mejorar la vigilancia sanitaria en cultivos como banana, papa, aguacate, cítricos y malezas, a partir del uso combinado de aplicaciones móviles, plataformas predictivas, drones, imágenes satelitales y algoritmos de detección temprana de plagas y enfermedades.
En ganadería, la incorporación de la IA aparece principalmente asociada a sistemas de trazabilidad, certificación, vigilancia e inspección basados en riesgo. “La inteligencia artificial está ayudando a automatizar procesos y a analizar grandes volúmenes de datos, algo clave para orientar mejor los esfuerzos de control”, afirmó.
El especialista destacó que, además de la Argentina, varios países de la región ya aplican este tipo de herramientas, entre ellos Belice, Brasil, Canadá, Chile, Ecuador, Perú, San Cristóbal y Nieves, y Uruguay. “Hay experiencias que brindan información en tiempo real sobre la salud del suelo, las condiciones de los cultivos y los patrones climáticos, lo que permite optimizar recursos y mejorar la toma de decisiones”, indicó.
También mencionó iniciativas de cooperación regional que integran inteligencia artificial a los sistemas sanitarios. Entre ellas, el Centro Regional de Inteligencia Fitosanitaria de la Comunidad Andina (CRIFCAN), que utiliza IA para el monitoreo y análisis de información orientados a prevenir plagas de alto impacto, y las Aulas o Arenas virtuales del Organismo Internacional Regional de Sanidad Agropecuaria (OIRSA), que combinan realidad virtual e inteligencia artificial para capacitar profesionales sin riesgos operativos.
Más allá de los casos concretos, durante el encuentro en Costa Rica se destacó que el avance de estas tecnologías plantea desafíos comunes para los países agroexportadores. La integración de la inteligencia artificial a los sistemas sanitarios requiere criterios claros y marcos regulatorios acordes, en un contexto donde la sanidad y la inocuidad continúan siendo condiciones clave para el comercio internacional.
Fuente: AIRE Santa Fe
