Inteligencia Artificial en el sector agroalimentario: en búsqueda del equilibrio entre oportunidad y riesgo

En los últimos años hemos sido testigos de cómo el sector agroalimentario, uno de los pilares fundamentales de la economía española, ha enfrentado y enfrenta en la actualidad desafíos significativos como consecuencia de la creciente inflación de los alimentos, los estrictos estándares regulatorios a cumplir y el impacto del cambio climático. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) se presenta como una solución innovadora para mejorar la eficiencia y sostenibilidad en la producción agrícola en general y en el sector oleícola en particular. Según un estudio de Mordor Intelligence, se espera que el mercado de IA en la industria agrícola crezca de 2.080 millones de dólares en 2024 a 5.760 millones de dólares en 2029 a nivel mundial, a una tasa compuesta anual del 22,55% durante el período mencionado.

La aplicación de la IA en el sector del aceite de oliva abarca diversas áreas, desde la predicción de la producción hasta la mejora de la calidad del aceite, con el fin de satisfacer las necesidades del consumidor. Los agricultores pueden beneficiarse de herramientas de IA para analizar los suelos y la trazabilidad del producto, optimizar el uso de recursos, automatizar tareas y predecir las condiciones climáticas y la demanda. Ejemplos de aplicaciones incluyen el uso de drones y satélites para monitorizar el estado de los olivares, la clasificación automática de las aceitunas y la detección temprana de plagas. Además, los chatbots y asistentes virtuales también están facilitando la interacción con los clientes, mejorando la experiencia del consumidor y proporcionándole recomendaciones personalizadas.

Desde la automatización de procesos hasta la optimización de cadenas de suministro, la IA está proporcionando soluciones innovadoras para aumentar la eficiencia y la productividad en las compañías. Sin embargo, a medida que la tecnología avanza, también aumentan los riesgos de ciberseguridad.

Dado que la IA requiere grandes volúmenes de datos para funcionar eficazmente, la protección de esta información es crucial. Los sistemas alimentados por IA están conectados a redes y, en muchos casos, a la nube, lo que aumenta la superficie de ataque para los ciberdelincuentes. Estos ataques cibernéticos, en caso de materializarse, podrían ser devastadores para la industria alimentaria, causando interrupciones en la cadena de suministro, afectando la reputación de la marca y, en el peor de los casos, comprometiendo la seguridad alimentaria.

En este contexto, es fundamental que las empresas del sector adopten medidas proactivas para proteger la integridad y confidencialidad de sus datos. Entre ellas se encuentran la encriptación de datos para evitar el acceso no autorizado, la implementación de autenticación multifactor para acceder a sistemas críticos y el uso de herramientas de detección de amenazas para monitorizar el tráfico de la red y detectar actividades sospechosas. También es importante formar a los empleados sobre buenas prácticas de ciberseguridad, ya que muchos ataques comienzan con errores humanos, como el phishing, además de mantener todos los sistemas y software actualizados.

Otra de las grandes consideraciones a tener en cuenta es el entorno regulatorio. Es importante conocer las normativas específicas de la industria agrícola y adoptar una estrategia de privacidad que se alinee con estos estándares. Por ejemplo, la adopción de políticas de privacidad de IA que cumplan con regímenes regulatorios como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa u otras normativas internacionales, como la Ley de Modernización de Seguridad Alimentaria (FSMA) en Estados Unidos. Esto asegura que la implementación de IA se realice de manera segura y conforme a las leyes.

Incorporar evaluaciones de privacidad por diseño en los proyectos de IA es otro paso crítico. Antes de implementar este tipo de soluciones, es necesario analizar su impacto en la privacidad y el cumplimiento normativo. Herramientas como la Evaluación de Impacto de Privacidad (PIA) o la Evaluación de Impacto de la Protección de Datos (EIPD) permiten identificar y mitigar riesgos de privacidad desde el principio. Estas evaluaciones son fundamentales incluso si se utilizan datos que, en teoría, no son personales.

La seguridad de los sistemas de IA también depende de fuertes controles de acceso. Implementar medidas de seguridad como contraseñas robustas, autenticación multifactor (MFA) y políticas de privilegio mínimo limitan el acceso no autorizado a datos sensibles utilizados por la IA. Al reducir el riesgo de intrusiones, se protege la integridad de los sistemas. Otro aspecto fundamental es la realización de auditorías de seguridad periódicas. Estas permiten evaluar la eficacia de los controles de seguridad y detectar posibles vulnerabilidades antes de que otros actores malintencionados puedan hacerlo. Mantener un enfoque proactivo en este ámbito es clave de cara a prevenir interrupciones en la producción y proteger datos críticos para el negocio.

Finalmente, si se utilizan modelos de aprendizaje automático (Machine Learning Models) de terceros, es necesario investigar a fondo a los proveedores, así como comprender la seguridad y privacidad que ofrecen. Evaluar su confiabilidad y protección de datos antes de integrarlos en los sistemas de la empresa ayuda a reducir el riesgo de ciberataques.

El uso de la IA en la agricultura y, específicamente, en la producción de aceite de oliva, puede ser verdaderamente transformador. No obstante, proteger la información y la privacidad de la empresa ante riesgos relacionados con este tipo de inteligencia requiere un enfoque sólido y completo. Con medidas de seguridad adecuadas, estrategias de privacidad claras y controles estrictos, es posible sacar el máximo partido a los beneficios de la IA mientras se minimizan los riesgos cibernéticos.

Firmado: Maricruz Díaz, Chief Information Officer de Deoleo