La tecnología ha dejado de ser utilizada como herramienta de eficiencia para convertirse en un activo estratégico capaz de generar ventajas competitivas sostenibles. La realidad se ha transformado y ahora las organizaciones toman decisiones basadas en la integración tecnológica, algo que está transformando operaciones, modelos y también la relación con el consumidor final, tal y como se ha puesto de manifiesto en la sexta edición de Expo Foodtech 2026 y Pick&Pack for Food Industry.
En la gran feria tecnológica para la industria alimentaria que se celebra estos días en Bilbao, expertos y directivos del sector han compartido casos reales que están generando impacto tangible en competitividad, velocidad, eficiencia o capacidad de innovación.
La analítica de datos, la IA, la trazabilidad o la automatización ya están impulsando a las empresas a repensar sus modelos productivos y de negocio. Según Manuel Vicente Cadenas, Consumer Packaged Goods Vertical manager de Siemens, “llevamos más de 30 años apoyando al sector, tanto desde la producción como en la cadena de suministro. Allí empezamos a desarrollar el gemelo digital y la implementación de la IA en todos los niveles de la fabricación y las operaciones, tanto en la fábrica como en la cadena de suministro. Estamos implementando un diálogo entre lo humano y lo digital y, sin duda, se trata de un cambio disruptivo que se equipara a la electricidad”. En este sentido, ya hablamos de elementos autónomos que interactúan en la producción como “cuadrúpedos haciendo rondas de mantenimiento, humanoides operando coordinadamente con el gemelo digital o la IA gestionando rutas autónomas de manera conjunta”.
Un aspecto en el que ha coincidido, Andrés Pascual, director de Innovación del centro tecnológico AINIA, que ha destacado que “la tecnología es un medio que las compañías utilizan para desarrollar sus estrategias, y debemos centrarnos en aquellas con potencial transformador, aunque impliquen asumir cierto riesgo. La visión del sector es más clara: la tecnología se aplica para generar ventajas competitivas, a veces de forma individual y otras de manera colaborativa”.
Pero la tecnología generará ventajas competitivas solo si se integra estratégicamente, ya que “las soluciones ya existen, pero la necesidad de implementarlas está surgiendo. Europa está poniendo muchos recursos en espacios de datos; las empresas medianas y pequeñas están empezando a decidir qué datos recoger, mientras las grandes avanzan hacia la adopción plena”, ha apuntado Susana Ferreiro, Senior Data Scientist de Fundación Tekniker.
Computación cuántica y machine learning en la industria alimentaria
Más allá de la eficiencia, la computación cuántica, junto al machine learning y la analítica avanzada, están permitiendo a las empresas anticiparse a los desafíos y generar soluciones precisas y sostenibles, impulsando la competitividad en un mercado global cada vez más exigente.
María Paredes, R&D Scientist de Hijos de Rivera, ha detallado cómo estas tecnologías se aplican a la innovación de productos. “La cuántica y el machine learning nos permiten identificar las moléculas bioactivas óptimas en nuestras bebidas funcionales. No buscamos rapidez, sino precisión, y cada tecnología se utiliza específicamente en función del problema al que la aplicamos”, ha señalado.
En esta misma línea, Eneko Osaba, principal researcher in Quantum Technologies de Tecnalia, ha añadido que “el futuro es híbrido: combinar computación cuántica y clásica permite explorar varias soluciones a la vez y resolver problemas complejos de optimización, desde la logística hasta la planificación de jornadas y distribución de contenedores”.
Ambos han coincidido en que la integración de estas tecnologías requiere inversión en infraestructura de datos, alfabetización en IA y un enfoque estratégico claro. “Si no entras en cuántica ahora, ya estás perdiendo ventaja competitiva. Debemos empezar antes de que la ola tecnológica pase por encima, poniendo a disposición de los expertos todas las herramientas para explorar posibles soluciones”, ha añadido Paredes. Por su parte, Osaba ha puesto el foco en la importancia de los ecosistemas regionales, ya que “son esenciales para que las empresas puedan implementar la tecnología de forma tangible, apoyándose en casos de uso reales, datos sólidos y colaboración entre universidades, centros de investigación y empresas”.
La inteligencia artificial acelera su implantación en la industria alimentaria
Otra de las grandes tecnologías que están revolucionando el sector es la inteligencia artificial. Enrique Pérez, Head of Information Technology de Deoleo, ha explicado cómo están aplicando la IA en sus plantas: “la transformación mediante IA comenzó como parte de una visión estratégica más amplia: convertirnos en una organización más innovadora, basada en datos y con mirada de futuro. Una prioridad clave en este camino ha sido empoderar a nuestra gente mediante formación y actualización en tecnologías de IA, asegurando que la innovación se integre en toda la empresa y en sus operaciones diarias”.
Por su parte, David Revilla, managing director Supply Chain & Engineering de la Accenture, ha señalado que “la industria alimentaria genera mucha información, y el reto actual es cómo conectar estos datos con las decisiones reales. El paquete de IA en la industria alimentaria incluye: planificación, producción, eficiencia, sostenibilidad, calidad y gestión de desperdicio. Aquí es donde resulta interesante ver cómo integrar la IA”.
Ahora bien, hay que superar las barreras que frenan la implementación de la IA y otras tecnologías en la industria. En este sentido, Revilla ha apuntado que “no necesitamos más pruebas piloto, necesitamos escalar en la industria”, mientras que Pérez ha señalado como desafío importante “el coste esta tecnología. La IA no es gratuita y cada vez que usamos un agente de IA, consumimos tokens y recursos computacionales. Como organizaciones, todavía estamos aprendiendo a gestionar y optimizar este consumo de manera eficiente. El reto no es solo adoptar la IA, sino también entender cómo usarla estratégicamente, de manera sostenible y a escala”.
