INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA APLICADA A LA INDUSTRIA ALIMENTARIA

Profesionales a los que se dirige esta formación:

• Responsables y técnicos de calidad:
  Encargados de mantener los sistemas de gestión (APPCC, IFS, BRCGS, FSSC 22000). Obtendrán herramientas prácticas para agilizar la redacción de informes, la gestión de no conformidades y la preparación de auditorías.

• Miembros del equipo de seguridad alimentaria:
  Personal que participa en auditorías internas, revisiones de etiquetado o elaboración de registros. Aprenderán a usar la IA como apoyo directo en tareas repetitivas y de análisis documental.

• Mandos intermedios de producción y responsables de planta:
  Que colaboran con calidad en la recopilación de información y cumplimiento de requisitos normativos.

• Consultores y asesores técnicos externos:
  Que dan soporte a varias empresas del sector. Encontrarán en la IA una forma de sistematizar procesos y reducir tiempos de entrega en informes y documentación.

Sectores donde tendrá mayor impacto:

• Industrias alimentarias que trabajan bajo estándares de certificación (IFS Food, BRCGS, FSSC 22000).

• Empresas con alta carga documental (cárnicas, panificadoras, platos preparados, especias, pastelería, etc.).

• PYMEs que no disponen de grandes equipos técnicos, pero que necesitan cumplir con la normativa de forma ágil y eficiente.

Esta formación sobre inteligencia artificial en la industria alimentaria te enseña a aplicar herramientas de inteligencia artificial generativa en tareas de calidad, seguridad alimentaria, auditorías internas y gestión documental, mejorando la eficiencia y la precisión de tu trabajo.

Bloque 1 — Comprender la IA Generativa y su alcance en el sector alimentario

• ¿Qué es la IA Generativa? Diferencias con un buscador
• Cómo funcionan: predicción, contexto y aprendizaje
• Cómo influye el contexto en las respuestas
• Las 4 trampas que debes conocer (alucinaciones, referencias falsas, normativas derogadas)

Bloque 2 — Seguridad, ética y confidencialidad

• Qué NO decirle a la IA: información prohibida y prácticas seguras
• Planes gratuitos vs. de pago: implicaciones de privacidad (ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot)
• El AI Act Europeo — Reglamento (UE) 2024/1689
• Buenas y malas prácticas (resumen visual)
• Dinámica práctica: identificación de usos seguros e inseguros

Bloque 3 — Ingeniería de Prompts

• ¿Qué es un prompt y por qué importa?
• La fórmula del prompt efectivo: 5 elementos (Rol, Contexto, Tarea, Formato, Restricciones)
• Estructuras reducidas: mínima, básica e intermedia
• Cómo dar contexto correctamente
• Prompt genérico vs. dirigido (ejemplo comparativo)
• Técnica del refinamiento iterativo
• Asignación de roles específicos
• Cadenas de prompts: workflows multi-paso
• Ejemplos prácticos de prompts para calidad
• Carpeta de prompts reutilizables
• Configuración de instrucciones personalizadas en ChatGPT y Claude
• Ejercicio práctico: prompt básico vs. prompt mejorado

Bloque 4 — Las herramientas y cuándo usar cada una

• Panorama de herramientas: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, NotebookLM
• Guía rápida: qué herramienta para qué tarea
• ChatGPT: el todoterreno (planes, GPTs personalizados, memoria, Projects, GPTs especializados)
• Claude: analista de documentos (ventana de 1M tokens, aplicaciones en calidad)
• Perplexity: buscador normativo con fuentes verificadas
• Gemini: integrado en Google Workspace y aplicaciones avanzadas
• Copilot: integrado en Microsoft 365
• NotebookLM: conversa con tus propios documentos
• HACCP.ai: GPT especializado en APPCC
• Resumen de decisión: tu navaja suiza de IA

Bloque 5 — Aplicaciones prácticas en la gestión de calidad y seguridad alimentaria

• Criterios de selección: qué automatizar primero
• Gestión de no conformidades asistida por IA
• Seguimiento APPCC e informes mensuales
• Extracción de requisitos desde legislación
• Proceso completo: interpretación de normativa (NotebookLM vs. Perplexity)
• IA + análisis de datos (registros, microbiología, incidencias)
• Análisis visual con IA (etiquetas, limpieza, documentación de proveedor)
• Revisión de textos técnicos y procedimientos
• Redacción ágil de POEs y PNTs
• Actualización dinámica del APPCC
• Creación de fichas técnicas
• Gestión de reclamaciones a proveedores
• Biblioteca de correos automatizados
• Formación y cultura de calidad (toolbox talks, quizzes, gamificación)
• Red teaming: el «Abogado del Diablo» (Food Defense y simulación de auditor)
• Minería de datos de quejas de clientes
• Vigilancia de fraude alimentario (OSINT con Perplexity)
• Simulador de crisis (wargaming)
• Traducción técnica especializada
• De documento a presentación: workflow con Gamma
• Proceso integrador: de auditoría a plan CAPA con IA
• Preparación para auditoría con IA

Bloque 6 — Plan de acción personal

• Errores comunes al empezar
• Niveles de adopción: hoja de ruta (Explorador → Usuario Regular → Avanzado → Integrador)
• Plan de acción personal: próximos pasos concretos

Relacionado: Implantación y Mejora de un Sistema APPCC | Gestión de No Conformidades y Análisis Causa Raíz.