La inteligencia artificial también puede evitar que alimentos aptos terminen desperdiciados

La inteligencia artificial no cultiva por sí sola un campo, no transporta una caja ni sirve un plato. Pero puede ofrecer algo decisivo en la cadena alimentaria: anticipación.

En una actividad donde la calidad, la demanda y la vida útil cambian en cuestión de horas, saber qué puede ocurrir antes de que ocurra abre una oportunidad que las empresas no deberían ignorar.

Hasta ahora, buena parte de la conversación sobre inteligencia artificial se ha concentrado en automatizar tareas, crear contenidos o mejorar la atención al cliente. Su aplicación al sistema alimentario parece menos visible, aunque puede tener consecuencias mucho más concretas: producir con mayor precisión, comprar mejor, reducir mermas, optimizar inventarios y evitar que un alimento apto para consumo pierda la oportunidad de llegar a un buen destino y termine en un relleno sanitario.

La IA puede ayudar a anticipar pérdidas y excedentes

La magnitud del reto justifica mirar en esa dirección. La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura estima que 13.2% de los alimentos se pierde después de la cosecha y antes de llegar al comercio minorista.

El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente calcula que otro 19% se desperdicia en comercios, servicios de alimentos y hogares.

No todas esas pérdidas pueden resolverse con tecnología, pero muchas revelan problemas de información, coordinación, logística y oportunidad.

En la Red de Bancos de Alimentos de México conocemos de cerca el costo de llegar tarde. Nuestra red, integrada por 59 bancos de alimentos con presencia en 30 estados, rescató durante 2025 más de 204 mil toneladas de alimentos y brindó atención recurrente a más de 2.6 millones de personas.

Detrás de esas cifras hay una operación compleja: identificar excedentes aptos para consumo, movilizarlos con rapidez, conservar su calidad y hacerlos llegar de manera digna a comunidades que los necesitan.

Ese trabajo también muestra cuánto podría fortalecerse el puente entre las empresas y los bancos de alimentos si contáramos con información más oportuna.

¿Y si una empresa supiera con anticipación qué comida no logrará vender?

Al analizar ventas históricas, estacionalidad, clima, promociones, tiempos de traslado, precios y comportamiento de inventarios, la inteligencia artificial puede mejorar los pronósticos de demanda y advertir dónde existe riesgo de sobreproducción o baja rotación.

También puede ayudar a priorizar productos por vida útil, optimizar rutas y detectar con anticipación qué excedentes podrían ser susceptibles de donación.

Para una empresa, estas capacidades significan menos costos, mejor uso del capital y decisiones más oportunas.

Según la Red BAMX, podrían traducirse en mayor capacidad de planeación: conocer antes el volumen, tipo, ubicación y condiciones de los alimentos disponibles permitiría coordinar mejor la recepción, el transporte y la distribución.

Para las familias beneficiarias, significaría acceder a una mayor variedad de alimentos, incluidos productos frescos y nutritivos que requieren una respuesta especialmente rápida.

De la alerta a la acción

Sin embargo, anticipar un excedente no basta. Si una alerta no activa una decisión, la tecnología únicamente habrá diagnosticado mejor el mismo problema.

La verdadera innovación ocurre cuando el análisis está conectado con protocolos: ajustar compras o producción, redistribuir inventario entre puntos de venta, habilitar canales alternativos y, cuando el alimento ya no tiene salida comercial pero conserva su calidad e inocuidad, canalizarlo de manera segura a través de la Red BAMX.

Desde nuestra experiencia, muchas oportunidades de rescate no se pierden por falta de voluntad de las empresas, sino porque la información llega cuando el margen de acción ya es mínimo.

Por eso, la relación con un banco de alimentos no debería comenzar con una llamada de último momento. Puede diseñarse desde antes: definir responsables, criterios de donación, información mínima, tiempos de respuesta y condiciones logísticas.

La inteligencia artificial puede activar ese protocolo; la coordinación humana es la que lo convierte en alimento aprovechado.

De rescates aislados a una colaboración predecible

Ahí está uno de los papeles estratégicos de la Red BAMX: no ser únicamente el destino final de una donación, sino un aliado capaz de conectar el excedente de una empresa con capacidades logísticas y necesidades alimentarias reales en distintos territorios.

Si los sistemas empresariales pudieran generar alertas compatibles con esa red de respuesta, pasaríamos de rescates aislados a una colaboración más predecible, medible y escalable, que maximice el rescate de alimentos.

Tampoco se trata de una posibilidad reservada a las grandes corporaciones.

Una pequeña cadena de restaurantes, un distribuidor regional o una empresa productora pueden comenzar con herramientas accesibles y un objetivo acotado: mejorar el pronóstico de un producto, monitorear fechas de consumo, conocer las causas de sus mermas, tener procesos y protocolos específicos para la donación o avisar con mayor anticipación a su banco de alimentos más cercano.

El primer paso no es comprar la tecnología más sofisticada, sino formular una pregunta útil y ordenar los datos necesarios para responderla.

Más que inteligencia artificial, inteligencia organizacional

Por ello, el reto empresarial no es solamente adoptar inteligencia artificial, sino desarrollar inteligencia organizacional y colaborativa.

Se necesitan datos confiables, equipos que compartan información, responsables capaces de actuar y métricas que permitan evaluar resultados.

Reducir mermas, recuperar valor, mejorar la trazabilidad y aumentar el volumen de alimentos rescatados deben convertirse en indicadores operativos, no quedarse únicamente en compromisos de sostenibilidad.

La decisión final sigue siendo humana

La adopción también exige límites claros. En materia de alimentos, la velocidad nunca puede estar por encima de la inocuidad.

Los modelos pueden equivocarse, reproducir sesgos o tomar como suficiente información que no lo es. Las decisiones sobre calidad, destino y seguridad requieren supervisión humana, trazabilidad y rendición de cuentas.

Una empresa responsable no delega su criterio a un algoritmo; utiliza el algoritmo para fortalecerlo.

La inteligencia artificial será verdaderamente transformadora cuando deje de entenderse como una novedad aislada y se incorpore a problemas reales.

En la cadena alimentaria, uno de esos problemas es evidente: mientras millones de personas enfrentan dificultades para acceder a una alimentación suficiente y nutritiva, todavía perdemos alimentos que ya concentraron tierra, agua, energía, trabajo e inversión.

Las empresas tienen ante sí la oportunidad de convertir información en anticipación; la Red BAMX, de transformar esa anticipación en capacidad de respuesta; y, juntos, podemos convertir mejores decisiones en alimentos que lleguen a la mesa de quienes más los necesitan.

Quizá el mayor aporte de la inteligencia artificial no sea enseñarnos a producir más, sino ayudarnos a coordinar mejor lo que ya tenemos.

Alimentar el futuro también significa aprender a anticiparse y actuar en red.

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Enrique Gómez Junco, Presidente de la Red de Bancos de Alimentos de México (Red BAMX)