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Dentro de Digitalización Avanzada, la Inteligencia Artificial (IA) se está volviendo onmipresente en diferentes sectores que van más allá del foodtech. Los datos de Pitchbook lo dejan claro: las startups de IA recibieron el 53% del capital riesgo global en la primera mitad de 2025. Eso sí, ese capital se está concentrando en pocas empresas y algunas grandes tecnológicas están activamente adquiriendo startups de IA.

Esta tecnología está impulsando la innovación dentro de la industria alimentaria. Su uso se está derivando para tratar de reducir costes, mejorar el servicio al cliente, personalizar experiencias culinarias, optimizar inventarios y logística, analizar el comportamiento del consumidor, automatizar procesos internos o analizar insights sobre productos o gamas de producto.

Relacionado con el foodtech, conocimos financiaciones importantes:

• La startup israelí Tastewise ha logrado 50 millones de dólares para expandir su plataforma de inteligencia artificial, que analiza diferentes datos (redes sociales, recetas, reseñas, compras, etc.) para ayudar a empresas de alimentación a desarrollar productos alineados con las preferencias de los consumidores, y optimizar campañas de marketing.
• Keychan ha conseguido 30 millones de dólares para impulsar el lanzamiento de Keychain OS, un sistema operativo basado en IA que gestiona el ciclo de producción: desde compras y auditorías hasta contabilidad y productividad. Este programa cuenta con una plataforma de búsqueda y descubrimiento a través de la cual las empresas de productos envasados y minoristas pueden encontrar co-empacadores, a imagen y semejanza de la plataforma de fabricantes a terceros que está preparando Eatex Food Innovation Hub (el hub de innovación de CNTA), una herramienta innovadora para que empresas y fabricantes se conecten con la ayuda de la IA.

Asimismo, grandes compañías como Danone, Multus, Nestlé o Pepsico ya están explorando las bondades de esta tecnología para mejorar diferentes procesos:

• Danone está utilizando las capacidades de la IA y las de su laboratorio de Singapur para desarrollar herramientas de cribado y monitoreo de salud y soluciones nutricionales adaptadas para el envejecimiento saludable.
• Multus está utilizando la IA y automatización para acelerar el desarrollo de medios de cultivo.
• Nestlé e IBM han presentado una herramienta con IA generativa, diseñada para acelerar el descubrimiento de materiales sostenibles para envases de alimentos con funciones de alta barrera.
• Pepsico está priorizando el uso de la IA para gestionar de una forma más optimizada el ciclo de vida de productos, el acceso a información interna, el rediseño de procesos y la mejora de la experiencia a nivel interno. Además, la multinacional está explorando el uso de agentes de IA para mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente.

Dificultades y desafíos

No todo es bonito en relación a la inteligencia artificial. La IA tiene varias limitaciones y retos que superar. Algunos de ellos son:

• Necesidad de una gran cantidad de energía y de agua para que los centros de datos funcionen. Goldman Sachs Research estima que la demanda de energía de estos centros de datos crecerá un 160% de 2024 a 2030.
• La IA no consigue, de momento, interpretar las emociones ni las motivaciones humanas. Además, esta tecnología tiene la necesidad de agradar al usuario, incluso si eso implica tomar decisiones erróneas.
• IAwashing: la estrategia de marketing en la que las compañías exageran el papel que tiene la IA en sus productos o servicios.

En esta nueva edición del Mapa de Escenarios de Oportunidad seguimos comprobando cómo la industria alimentaria continúa explorando el potencial de la IA para encontrar sabores o ingredientes que se adapten a los gustos de los consumidores o para innovar en este campo y tener mayores posibilidades de éxito.

En el escenario de formulación inteligente, donde se exploran usos de la IA para identificar nuevos o los ingredientes más adecuados en la elaboración de distintos alimentos y productos, hemos visto surgir varias iniciativas enfocadas en el desarrollo de plataformas conectadas con inteligencia artificial para acelerar la innovación. Algunas de ellas han sido impulsadas por las siguientes empresas:

• Brightseed y Haleon se han asociado para acelerar el descubrimiento de moléculas bioactivas de origen vegetal con potenciales beneficios para la salud. El acuerdo permite a Haleon acceder directamente a la plataforma Forager, desarrollada por Brightseed, que utiliza IA para identificar compuestos funcionales en plantas y hongos
• 2nd Nature ha presentado AgWaste Portal, una plataforma basada en inteligencia artificial diseñada para optimizar el aprovechamiento de subproductos de la industria alimentaria. Esta tecnología permite transformar residuos como hollejos, orujos y lodos de fermentación en ingredientes funcionales de alto valor para sectores como la alimentación, el cuidado personal o la salud.
• NotCo ha lanzado dos nuevos productos veganos en colaboración con Doritos: los Flamin’ Hot Not Chicken Nuggets y la NotMayo sabor Doritos, ambos disponibles en Chile. Esta alianza con PepsiCo, propietaria de Doritos, combina la tecnología de inteligencia artificial de NotCo con los sabores icónicos de la marca de snacks. La colaboración, que duró ocho meses, se basó en el uso de la plataforma de IA de NotCo, llamada Giuseppe, capaz de identificar combinaciones de ingredientes vegetales que replican sabores y texturas de origen animal.
• MOA Foodtech ha desarrollado la plataforma Albatros para impulsar el desarrollo de productos fermentados.

Respecto al escenario de Otras tecnologías digitales (no IA), hemos visto grandes inversiones para digitalizar las fábricas.

Una de las más llamativas ha sido la de Hijos de Rivera, que ha inaugurado su nueva fábrica de cerveza en Arteixo (A Coruña) que supondrá una inversión total de 500 millones de euros cuando finalice el proyecto, de los que 270 millones ya se han ejecutado. Este centro productivo ha sido diseñado como un referente en digitalización, eficiencia energética y sostenibilidad. Todos los procesos estarán controlados mediante sistemas inteligentes que optimizan el uso de recursos como el agua y la energía.

Igualmente, Cargill, ha anunciado una inversión de 90 millones de dólares en su planta de procesamiento de carne de vacuno en Fort Morgan, Colorado (EE. UU.), como parte de su iniciativa ‘Factory of the Future’. El objetivo es mejorar la eficiencia operativa, aumentar el rendimiento y reforzar la seguridad laboral mediante la automatización y la incorporación de tecnologías avanzadas como el sistema CarVe, una herramienta de visión computacional que mide en tiempo real el rendimiento de la carne roja.

Otras iniciativas interesantes en este escenario han sido:

• El “gemelo digital” de células avícolas desarrollado por Gourmey y DeepLife. Se trata de una réplica virtual que simula el comportamiento celular en biorreactores. Este modelo permite realizar miles de experimentos virtuales para optimizar la alimentación celular, las condiciones de cultivo y la expresión de sabor.
• La incorporación de la neurociencia sensorial por parte de Vegetales Línea Verde, bajo su marca Diquesí, para elaborar nuevos productos alimentarios. Para ello, ha colaborado con la tecnológica Thimus, especializada en analizar las respuestas emocionales y cognitivas del consumidor durante la fase de cata.

En Calidad y Seguridad Alimentaria 4.0, el escenario de Nuevas Tecnologías de Análisis ha acaparado la atención mayoritaria.

Dentro de este escenario seguimos conociendo distintos desarrollos e investigaciones enfocadas al uso de la tecnología NIR e hiperespectral, dos tecnologías con gran potencial de crecimiento, tal y como se comentó en la 22ª Conferencia Internacional sobre Espectroscopía en el Infrarrojo Cercano (NIR2025). Algunos puntos destacables en dicho evento fueron:

• Aplicaciones en leche: se presentó un trabajo sobre el uso de sensores NIR en la línea de ordeño para monitorizar parámetros composicionales y físicos de la leche sin interrumpir el proceso. Aunque prometedor, aún existen retos como la certificación International Committee for Animal Recording (ICAR) y la variabilidad en las mediciones. Aunque este modelo será útil para productores que necesitan demostrar que su producto no soportará un crecimiento de  monocytogenes que supere los límites reglamentarios de la UE, los hallazgos no son universalmente aplicables a todos los tipos de quesos artesanales.
• Modelos robustos y análisis no supervisado: se destacó el uso de modelos de calibración resistentes a cambios ambientales y técnicas como Análisis de Componentes Principales (PCA) para detectar patrones sin etiquetado previo.
• Espectroscopía NIR: nuevas configuraciones ópticas permiten analizar propiedades físicas como el tamaño de los glóbulos de grasa en leche, mejorando la caracterización del producto.
• Ruido controlado: se propuso introducir variabilidad controlada en los datos para mejorar la estabilidad de los modelos NIR en entornos reales, como en la detección de medicamentos falsificados.
• Deep learning e imagen espectral: las redes neuronales profundas tienen potencial para mejorar el análisis de imágenes hiperespectrales en frutas, microplásticos y productos alimentarios, superando los enfoques tradicionales.

La inteligencia artificial, combinada con otras tecnologías, empieza a destacar en este escenario también. En este periodo conocimos diferentes investigaciones y proyectos que buscan pronosticar la tolerancia de cepas de Listeria monocytogenes a distintos desinfectantes utilizados en la industria alimentaria, predecir la madurez de melones y sandías o para detectar micotoxinas, entre otras utilidades.