Durante años, la vida útil del langostino cocido se ha gestionado en la industria como una cifra prácticamente fija. Una fecha definida a partir de ensayos estándar, históricos y márgenes de seguridad que buscan proteger al consumidor, pero que no siempre reflejan cómo va a evolucionar realmente el producto en el mercado. Según reconoce Grupo Nueva Pescanova, este enfoque conservador convive con un problema estructural: la variabilidad entre lotes aparentemente iguales.
En este contexto se enmarca una de las líneas de investigación del proyecto PremIA en el que participa Pescanova. Según señala la compañía, están desarrollando algoritmos avanzados de inteligencia artificial con el objetivo de predecir la vida útil del langostino cocido, con la finalidad de mejorar el control de calidad, reducir el desperdicio alimentario y reforzar la seguridad del producto.
La idea de fondo no es modificar el producto ni alargar artificialmente su durabilidad, sino anticipar su comportamiento futuro. Como explican, la herramienta está diseñada para analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones ocultos y generar modelos estadísticos capaces de pronosticar cómo va a evolucionar la producción una vez procesada. Aplicado al langostino, esto permitiría estimar con mayor precisión cuánto tiempo mantendrá sus características dentro de los estándares establecidos.
Desde un punto de vista técnico, el reto es evidente. La degradación del langostino cocido depende de múltiples factores: el estado inicial del animal, el manejo previo, los tiempos y temperaturas de procesado, la microbiota residual y las condiciones logísticas posteriores. Todos estos elementos interactúan de forma compleja y no lineal, algo que los enfoques tradicionales capturan con dificultad. Según la compañía, la aplicación de inteligencia artificial permite integrar esa complejidad en modelos predictivos que van más allá de los métodos clásicos.
En la práctica, este tipo de herramientas podría abrir la puerta a una gestión más flexible de la vida útil. No todos los lotes tendrían por qué seguir el mismo recorrido comercial ni asumir los mismos plazos. Aquellos con un comportamiento más estable podrían destinarse a cadenas logísticas más largas, mientras que otros requerirían una rotación más rápida. Según Pescanova, este enfoque ayudaría a reducir pérdidas sin comprometer la seguridad ni la calidad final del producto.
La base científica de esta aproximación es coherente con lo que ya se conoce en otros sectores alimentarios. Los modelos de machine learning han demostrado ser útiles en la predicción de vida útil cuando se alimentan con datos suficientes y de calidad. Sin embargo, el valor del modelo depende directamente de la calidad de la información disponible y de la disciplina en los sistemas de control y registro.
Conviene, no obstante, evitar lecturas simplistas. La inteligencia artificial no sustituye los análisis microbiológicos ni los sistemas clásicos de seguridad alimentaria. Tampoco elimina el riesgo. Según se desprende del comunicado, su papel es complementar la toma de decisiones, anticipar desviaciones y aportar una base objetiva para gestionar mejor la incertidumbre inherente a un producto perecedero.
Si esta línea de trabajo se consolida, el impacto para el sector no será tanto tecnológico como operativo. La vida útil dejaría de entenderse como un valor único y estático para convertirse en una variable que puede gestionarse con mayor precisión. Para técnicos y responsables de producción, eso implica un cambio de enfoque: menos reacción a posteriori y más anticipación basada en datos.
En una cadena tan ajustada como la del langostino, saber con mayor exactitud cuánto va a durar un producto, según las condiciones reales de cada lote, puede marcar la diferencia entre desperdiciar valor o aprovecharlo. Y ese, según apunta Pescanova, es el verdadero potencial de aplicar inteligencia artificial a este eslabón del procesado.
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