INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A LA INDUSTRIA ALIMENTARIA

Dirigido a  responsables de calidad, etiquetado, cumplimiento normativo, administrativos, gerentes,  otros profesionales del sector que no conocen la IA generativa o que precisan ampliar sus conocimientos para un uso avanzado de la herramienta.

SESIÓN 1: Introducción a la IA y su
impacto en la industria alimentaria (2
horas)
Objetivo: Comprender qué es la inteligencia artificial, su evolución y cómo puede aplicarse en la
industria alimentaria.

Contenidos:

1. Fundamentos de la Inteligencia Artificial
– ¿Qué es la IA? Contexto, origen y evolución.
– Machine Learning vs. Deep Learning: diferencias clave.
– Aplicaciones diarias de IA en la industria y la sociedad.

2. IA generativa y modelos de lenguaje
– ¿Cómo funcionan los LLM (Large Language Models) y su impacto en el trabajo?
– Herramientas clave: ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity y Notebook LM.
– Aplicaciones en automatización documental, generación de informes y soporte técnico.

3. IA aplicada a la automatización de tareas
– Introducción a Make y cómo conectar herramientas para optimizar procesos internos.
– Ejemplo práctico: Automatización de flujos básicos en tareas administrativas.

SESIÓN 2: Implementación de IA en la
industria alimentaria (2 horas)
Objetivo: Explorar las aplicaciones de la IA en calidad, seguridad alimentaria y trazabilidad, y detectar oportunidades en la empresa.

Contenidos:
1. IA aplicada a la calidad y seguridad alimentaria
-Control de calidad automatizado: detección de defectos en productos mediante visión
artificial.
– IA en auditorías y certificaciones de seguridad alimentaria.
– Predicción de riesgos en la cadena de producción con IA.

2. IA aplicada a la trazabilidad y optimización de procesos
-Trazabilidad inteligente: cómo la IA mejora el seguimiento de los productos.
-Reducción del desperdicio mediante análisis predictivos.
-Automatización de reportes de cumplimiento normativo.

3. Casos de éxito y tendencias en el sector alimentario
– Empresas que ya usan IA en etiquetado, producción y logística.
– Ejemplo práctico: Simulación de aplicación de IA en procesos internos.

SESIÓN 3: Normativa, ética y uso
responsable de la IA en la empresa (2 horas)

Objetivo: Comprender los riesgos, regulaciones y mejores prácticas en la adopción de IA en la
industria alimentaria.

Contenidos:
1. Ética y riesgos en IA
– Sesgos en la IA y problemas de privacidad.
– Impacto de la IA en la toma de decisiones empresariales.
– Casos de uso indebido de IA y sus consecuencias.

2. Marco normativo: el Reglamento Europeo de IA (RIA)
– ¿Qué dice el RIA y cómo afecta a la empresa?
– Diferencia entre IA de riesgo prohibido vs. IA de alto riesgo en el sector alimentario.
– Regulación sobre protección de datos, etiquetado y seguridad alimentaria.

3. Gestión del cambio: cómo integrar la IA en la empresa sin resistencia
– Barreras al cambio y cómo superarlas.
– Comunicación efectiva: cómo explicar la IA a los empleados.
– Ejemplo práctico: Empresas que han introducido IA con éxito en el sector.

SESIÓN 4: Evaluación de necesidades y diseño de proyectos piloto (2 horas)

Objetivo: Evaluar los aprendizajes, explorar necesidades específicas y trabajar en la implementación
de proyectos piloto en la empresa.

Contenidos:
1. Evaluación del impacto de la formación
-¿Cómo han cambiado las perspectivas sobre la IA en la empresa?
-¿Qué herramientas de IA han comenzado a probar los empleados?
– Casos de uso detectados en la empresa
– Presentación de propuestas de implementación por los empleados.
– Evaluación de viabilidad y priorización de proyectos piloto.

3. Plan de acción para la integración de IA
– Pasos para introducir IA en procesos clave.
– Revisión de estrategias de implementación a corto y mediano plazo.
– Recursos y próximos pasos para la adopción de IA en la empresa.