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En una empresa alimentaria, una previsión equivocada puede convertirse en producto que caduca en el almacén o en un pedido que no llega a tiempo. Por eso, incorporar inteligencia artificial a la gestión exige mirar más allá de la herramienta: hay que entender qué información utiliza, cómo encaja en los procesos y quién revisa sus resultados.
La regulación europea de la IA añade otra dimensión a esas decisiones. Para las pymes y medianas empresas del sector, el reto consiste en combinar las oportunidades de automatización con una implantación que permita mantener el control de la operativa.
El Reglamento europeo de Inteligencia Artificial establece un enfoque basado en el riesgo. Las obligaciones dependen del uso concreto del sistema y del papel que desempeñe la empresa. Por tanto, utilizar IA en alimentación no implica, por sí solo, que todas las aplicaciones pertenezcan a la misma categoría ni estén sujetas a idénticos requisitos.
Conviene empezar identificando qué herramientas se utilizan, para qué sirven y qué capacidad tienen para influir en una decisión. Un asistente que prepara un borrador de correo plantea cuestiones distintas de una solución conectada a procesos de compras o producción.
Esta revisión debe incluir también las funciones de IA incorporadas al software que la empresa ya utiliza. Conocer al proveedor es importante, pero también lo es entender la configuración, los datos accesibles y las responsabilidades de quienes trabajan con el sistema.
Pensemos en una distribuidora que quiere utilizar IA para mejorar sus previsiones de compra. Si el histórico de ventas contiene referencias duplicadas, las devoluciones no están bien registradas o las existencias llegan con retraso, las recomendaciones partirán de una imagen incompleta del negocio.
En alimentación, además, conviene relacionar la demanda con los lotes disponibles, las fechas de caducidad, los plazos de suministro y las condiciones de conservación. Una recomendación puede parecer adecuada en términos de volumen y resultar poco útil cuando se contrasta con la realidad del almacén.
Por eso, antes de incorporar nuevas capacidades de IA, merece la pena revisar la base: datos maestros, integración entre departamentos y criterios comunes para registrar la información.
Desde la perspectiva de implantación de ERP y transformación digital con la que trabajamos en Revertis, esa conexión entre procesos, personas y sistemas es fundamental. El valor de la tecnología depende de cómo se incorpora al funcionamiento real de la empresa.
En entornos como Microsoft Dynamics 365, el punto de partida debe ser definir qué información necesita cada solución y qué operaciones podrá realizar. El diseño de las integraciones y automatizaciones, incluidas las que se desarrollen con Power Platform, debe responder a esas decisiones.
Consultar datos, proponer una acción y ejecutarla son capacidades distintas. Una empresa puede comenzar permitiendo que el sistema sugiera cantidades de compra, mientras el responsable contrasta la propuesta con las promociones previstas, la capacidad de almacenamiento y la vida útil del producto.
Este enfoque permite evaluar la utilidad de la solución antes de ampliar su autonomía. También ayuda a establecer límites: qué requiere aprobación, qué desviaciones generan una alerta y cuándo debe detenerse el proceso.
Conectar más herramientas obliga a revisar los accesos. Es recomendable comprobar qué usuarios y aplicaciones pueden consultar información comercial, modificar registros o compartir datos con servicios externos.
La nube puede facilitar la integración, pero su utilización requiere una configuración adecuada de permisos, conexiones y mecanismos de recuperación. Incorporar un producto de un proveedor reconocido tampoco resuelve automáticamente todas las obligaciones de la empresa.
Además, conviene conservar información suficiente para reconstruir las actuaciones relevantes: qué recomendó el sistema, con qué datos disponibles y quién aprobó la acción. Ese registro ayuda a investigar errores y a mejorar el proceso.
La trazabilidad de las actuaciones de una IA y la trazabilidad alimentaria cumplen funciones diferentes. La primera puede apoyar la revisión de decisiones, pero no sustituye los registros y controles necesarios para seguir un producto a lo largo de la cadena.
Una vía práctica es elegir un uso acotado, fijar una situación de partida y probarlo con las personas que conocen la operativa. Por ejemplo, evaluar recomendaciones de reposición para una familia de productos antes de extenderlas a todo el catálogo.
La prueba debería medir resultados de negocio: tiempo dedicado a la planificación, errores, roturas de stock o producto descartado por caducidad. También debe permitir detectar cuándo la recomendación falla y cuánto trabajo requiere corregirla.
La formación del equipo completa este proceso. Quienes utilizan la herramienta necesitan comprender sus límites, saber qué información pueden introducir y reconocer cuándo deben intervenir.
La regulación europea invita a revisar cómo se incorpora la IA a la empresa. En el sector alimentario, esa revisión puede aprovecharse para mejorar la organización de los datos, aclarar responsabilidades y reforzar la seguridad de los sistemas.
El objetivo es que cada avance tecnológico ayude a tomar mejores decisiones y pueda demostrar su utilidad en la operativa diaria.
David Martínez Alejo es CEO de Revertis, consultora tecnológica especializada en soluciones Microsoft y en la implantación y evolución de sistemas de gestión empresarial.
