Inteligencia artificial y cadena alimentaria: más allá de la logística

Abstract

Este trabajo analiza el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la cadena alimentaria más allá de los aspectos logísticos, destacando su influencia en la sostenibilidad, productividad, cohesión social y modernización del sector agroalimentario. La autora expone cómo la IA se integra en la agricultura, la ganadería, la pesca y la industria alimentaria, desde la mejora de los procesos productivos hasta el refuerzo de la seguridad alimentaria y la trazabilidad de los productos. Asimismo, se subrayan las iniciativas europeas, como el Pacto Verde, la Estrategia de la Granja a la Mesa y la Política Agraria Común, que promueven el uso de tecnologías digitales para afrontar retos como el cambio climático, la despoblación rural y la reducción de residuos. Sin embargo, el texto también identifica barreras significativas, como la brecha digital, la falta de datos de calidad y los desafíos en la transferencia de conocimiento, especialmente en el ámbito rural. Se destaca que la IA tiene el potencial de contribuir a los Objetivos de Desarrollo Sostenible, principalmente en la creación de sistemas alimentarios sostenibles, la reducción de desperdicios y la mejora del bienestar animal. El documento concluye que para aprovechar plenamente los beneficios de la IA es esencial reforzar las redes de cooperación, los sistemas de innovación y la capacitación tecnológica en el sector agroalimentario.

This paper explores the impact of Artificial Intelligence (AI) on the food supply chain beyond logistics, focusing on its role in sustainability, productivity, social cohesion, and the modernization of the agri-food sector. The author outlines how AI is being integrated across agriculture, livestock, fisheries, and the food industry, enhancing production processes, food safety, and product traceability. The study highlights European initiatives such as the Green Deal, the Farm to Fork Strategy, and the Common Agricultural Policy, which promote the use of digital technologies to address challenges like climate change, rural depopulation, and waste reduction. Nevertheless, the paper identifies major obstacles, including the digital divide, lack of quality data, and knowledge transfer difficulties, particularly in rural areas. AI is recognized as a key enabler to achieve the Sustainable Development Goals, especially in building sustainable food systems, reducing food waste, and improving animal welfare. The paper concludes that fully leveraging AI's potential requires strengthening cooperation networks, innovation systems, and digital skills within the agri-food sector.