Inteligencia artificial en la cadena alimentaria: clave para reducir el desperdicio

Según el último Índice de Desperdicio de Alimentos de Naciones Unidas, más de 1.000 millones de toneladas de alimentos se desperdician cada año. Ocurre en hogares, comercios minoristas y servicios alimentarios de todo el mundo. Esto equivale a 132 kilogramos por persona.

Estos datos no incluyen los productos que se pierden a lo largo de la cadena de suministro. Si se añaden las pérdidas en explotaciones agrícolas y ganaderas, el 40% de los alimentos cultivados no se consume. Así lo recoge un estudio conjunto de World Wildlife Fund (WWF) y la cadena minorista Tesco.

Este desperdicio cuesta a la economía mundial 936.000 millones de dólares al año, según el Multidisciplinary Digital Publishing Institute. No solo implica una pérdida económica. También supone un derroche de recursos, como agua y energía. Además, genera un fuerte impacto ambiental y social.

Ante esta realidad, “consideramos la IA como una aliada potente contra el desperdicio alimentario”, afirma el investigador y biólogo Jaime Zufía. “Nos permite predecir y optimizar desde la cosecha hasta el plato. Así minimizamos ineficiencias en cada paso”.

Zufía es coordinador de procesos eficientes y sostenibles de AZTI. Se trata de un centro científico-tecnológico con más de 40 años de trayectoria. Es, además, la única institución española que forma parte de la Plataforma Europea sobre Pérdidas y Desperdicio de Alimentos.

¿Cómo reduce la IA el desperdicio alimentario?

Mediante algoritmos que analizan grandes volúmenes de datos, las herramientas de inteligencia artificial pueden, según explica el experto:

• Anticipar la demanda de alimentos.
• Ajustar la producción en tiempo real.
• Detectar dónde se están generando pérdidas y actuar de forma preventiva, logrando reducir significativamente las mermas productivas, el producto rechazado o no vendido, los excedentes e incluso el desperdicio en el punto de venta.

Soluciones de IA que reducen el desperdicio en la cadena alimentaria

El objetivo de las herramientas de IA es actuar como el “cerebro” de un sistema alimentario más inteligente que no solo reduce costes, sino también el impacto ambiental. “Producir alimentos que terminan en la basura –asegura Zufía– conlleva un gasto enorme de agua, energía y emisiones de CO2. Al evitar ese desperdicio, la IA contribuye a la sostenibilidad global del sistema alimentario”.

Estas serían algunas de las principales aplicaciones tecnológicas de la inteligencia artificial que ya están demostrando su eficacia para disminuir el desperdicio alimentario en el sector agroalimentario.

• Predicción de la demanda. La IA analiza datos históricos de ventas, estacionalidad, clima y eventos externos para prever con precisión la demanda de alimentos. Esto permite ajustar la producción y el aprovisionamiento, evitando sobreproducción y caducidades innecesarias.Tal y como destaca un estudio de expertos de universidades de Reino Unido, Iraq y Camerún, publicado en junio de 2025 y que revisó distintas iniciativas para frenar el desperdicio, las soluciones de IA lograron reducir casi un 15% el desperdicio de alimentos por tienda en el sector ‘retail’ de la costa del pacífico de EE. UU. aplicando herramientas de predicción de demanda como Shelf Engine y Afresh.
• Clasificación inteligente de productos frescos. Un eslabón clave del desperdicio está en la selección de los productos frescos. Muchas veces, frutas, verduras o hortalizas se descartan en origen simplemente por presentar imperfecciones estéticas —color irregular, tamaño atípico, ligera deformación— aunque su calidad nutritiva sea óptima y sean perfectamente comestibles. Es aquí donde la IA, y en particular la visión artificial, se convierten en un recurso necesario para evitar el desperdicio de las conocidas como ‘frutas y verduras feas’ .Mediante cámaras, sensores y algoritmos de aprendizaje automático, es posible analizar lote tras lote y clasificarlos no sólo por tamaño o apariencia, sino también por maduración, calidad, posibles defectos internos, firmeza, estado de piel, color, uniformidad, e incluso detectar daños no visibles a simple vista (magulladuras internas, signos de pudrición incipiente o daños provocados durante el transporte).
• Control de calidad en tiempo real. La combinación de sensores avanzados (tecnología de infrarrojo cercano) y la IA permite evaluar la calidad de los alimentos durante el procesado. Esto permite detectar desviaciones, evitar rechazos innecesarios y tomar decisiones automáticas que reducen mermas y mejoran la eficiencia.Por ejemplo, el proyecto SensAIFood, desarrollado por AZTI, integra estos sensores aprendizaje automático con IA para determinar parámetros de calidad, composición y autenticidad de los productos. “En entornos industriales, esta tecnología puede reducir hasta un 15–20% el desperdicio alimentario, ya que los infrarrojos pueden medir la calidad interna de frutas sin dañarlas y en tiempo real. Es un cambio radical porque evita pruebas destructivas donde solo se analiza una pequeña muestra”, asegura el investigador. Además, al automatizar el control de calidad, se mejora la eficiencia operativa y se avanza en la transformación digital del sector alimentario.
• Optimización logística y de inventario. Una de las grandes causas del desperdicio alimentario es la logística poco eficiente: transporte lento, rutas mal planificadas, demoras en la entrega, deterioro por temperaturas o caducidades no gestionadas. Algoritmos de IA optimizan estos trayectos y gestionan los almacenes en función de la vida útil de los productos. “Así se prioriza la entrega de alimentos más perecederos y se reducen pérdidas por deterioro durante el almacenamiento o distribución”, explica Zufía.La IA consigue avanzar hacia una logística sostenible para entregar los alimentos en el menor tiempo posible, reducir los kilómetros en vacío (distancia que un camión recorre sin llevar ninguna carga útil), agrupar las cargas, priorizar los envíos de producto fresco a supermercados o mercados locales, ahorrar combustible y reducir emisiones.En supermercados de Perú y México funciona ya la plataforma Kigüi, diseñada para que identifique el inventario. El personal crea un mapa digital de productos en riesgo de caducidad, la IA analiza datos y envía alertas de vencimiento de productos y los supervisores pueden promocionar o reubicar esos productos para, por ejemplo, su venta con descuento.
• Redistribución de excedentes. Las plataformas digitales con IA conectan en tiempo real a productores, supermercados o restaurantes con bancos de alimentos u otros receptores. Esto facilita la donación o venta de excedentes antes de que se desperdicien, promoviendo la economía circular.Al cruzar datos de producción, ‘stock’, proximidad, fechas de caducidad, demanda, rutas óptimas y disponibilidad en el transporte, la IA puede planificar recogidas del sobrante y enviarlas a zonas con mayor necesidad.
• Reducción de residuos en hoteles, restaurantes y cafeterías. En el sector HORECA (hoteles, restaurantes, cafeterías, servicios de catering y cantinas), la actividad principal es el servicio de comidas. El desperdicio supone entre 76 y 121 gramos/comida para los hoteles, 99 gr/comida para las empresas de catering y 151 gr/comida para los restaurantes, según un estudio publicado en junio de 2025 en Elsevier.Investigadores griegos y alemanes instalaron dispositivos de seguimiento de residuos con visión artificial y algoritmos avanzados en un complejo turístico y una empresa de catering de Alemania, un hotel de Suiza y dos establecimientos hoteleros de Grecia. La IA determinó que el desperdicio de alimentos evitable ascendía hasta el 73% del total. En este caso, la inteligencia artificial sirvió para concienciar al personal y facilitar la aplicación de medidas correctivas. “Empresas como IKEA han conseguido recortes cercanos al 50% gracias a sistemas de seguimiento que combinan básculas y cámaras con IA para monitorizar los residuos en cocina”, comenta Jaime Zufía, de AZTI.
• Patrones de consumo y caducidad en los hogares. Las estrategias utilizadas en el sector hostelero también pueden trasladarse a los hogares. Un estudio de investigadores de la Universidad Estatal de Oregón (EE. UU.) sugiere que estas soluciones de IA podrían mejorar la gestión de los alimentos en el ámbito doméstico “al proporcionar información sobre patrones de consumo, recordatorios de caducidad y promoción de prácticas sostenibles”.“El programa británico ‘Love Food, Hate Waste’ logró una reducción del 21% del desperdicio alimentario en los hogares, gracias a campañas de sensibilización apoyadas en tecnología (‘apps’ de recetas, recordatorios, etc.). A nivel global, iniciativas como la implantación de contenedores inteligentes con sensores en Corea del Sur han permitido reducir más del 30 % de los residuos orgánicos municipales, demostrando el potencial de la tecnología para cambiar hábitos y políticas públicas”, asegura Zufía.

Hacia un sistema alimentario conectado y eficiente con IA

Para el coordinador del área de procesos eficientes y sostenibles de AZTI, en el futuro la inteligencia artificial estará integrada en toda la cadena alimentaria como un ‘sistema nervioso digital’ que hará el proceso más inteligente, conectado y circular. En logística, vaticina, la IA permitirá prácticamente eliminar las ineficiencias: camiones autónomos y almacenes automatizados decidirán rutas y manejos que garanticen que cada alimento llegue a un destino útil.

“En clasificación de productos frescos, combinaremos sensores por espectroscopia con otros bioquímicos para evaluar calidad en segundos y prolongar la vida útil segura de cada producto. Y en redistribución de excedentes, plataformas de IA emparejarán oferta y demanda al instante. En resumen, la IA será clave para hacer realidad el paradigma de cero desperdicio”, señala.

Combinada con tecnologías emergentes como la impresión 3D de alimentos, la agricultura vertical o las cocinas inteligentes, “la IA será el motor de un sistema alimentario más eficiente, resiliente y sostenible, donde cada alimento producido tenga un destino útil y se minimicen las pérdidas en todas las etapas”, concluye el experto del centro de investigación AZTI.

Beneficios de aplicar la IA en la industria alimentaria

Los beneficios de incorporar IA en la cadena alimentaria son múltiples y afectan a todas las áreas de la industria, desde la económica, la ambiental o la logística:

• Eficiencia económica. Disminuyen pérdidas, se optimiza transporte y almacenamiento, se reduce la necesidad de sobreproducción, se aprovechan productos antes descartados. Esto mejora la rentabilidad para productores, distribuidores y minoristas.
• Sostenibilidad ambiental. Menos desperdicio significa menos uso de agua, energía y suelo; menos emisiones por transporte innecesario o desechos orgánicos; y menor presión sobre recursos naturales.
• Equidad social. Los alimentos rescatados pueden enviarse a quienes los necesitan a través de bancos de alimentos, comedores sociales y comunidades vulnerables.
• Eficiencia logística y de recursos. Las rutas optimizadas, la distribución inteligente, la entrega rápida y el mejor aprovechamiento del vehículo disminuye costes y emisiones en el transporte.
• Calidad y salud. La clasificación precisa asegura que los alimentos distribuidos sean seguros y nutritivos, incluso si no cumplen criterios estéticos.
• Resiliencia del sistema alimentario. Un sistema alimentario apoyado en datos, flexibilidad y cooperación puede adaptarse mejor a crisis climáticas, logísticas y sanitarias, reducir pérdidas y mejorar la seguridad alimentaria.