{"id":188673,"date":"2026-03-05T10:35:11","date_gmt":"2026-03-05T09:35:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ainia.com\/?p=188673"},"modified":"2026-03-05T10:36:28","modified_gmt":"2026-03-05T09:36:28","slug":"a-ia-antecipa-riscos-otimiza-processos-e-reforca-a-rastreabilidade-na-seguranca-alimentar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ainia.com\/pt\/ainia-news\/a-ia-antecipa-riscos-otimiza-processos-e-reforca-a-rastreabilidade-na-seguranca-alimentar\/","title":{"rendered":"A IA antecipa riscos, otimiza processos e refor\u00e7a a rastreabilidade na seguran\u00e7a alimentar"},"content":{"rendered":"

Num contexto de cadeias de abastecimento globais, maior press\u00e3o regulat\u00f3ria e consumidores mais exigentes, AINIA realizou uma sess\u00e3o online na qual foi analisado como a intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 a transformar a seguran\u00e7a alimentar. O respons\u00e1vel pelo desenvolvimento estrat\u00e9gico digital e de alian\u00e7as, David Mart\u00ednez, e o respons\u00e1vel pela seguran\u00e7a alimentar da AINIA, Roberto Ortu\u00f1o, coincidiram em que a IA potencia a experi\u00eancia humana<\/strong> e melhora a tomada de decis\u00f5es<\/strong>. Ambos sublinharam tamb\u00e9m a import\u00e2ncia de contar com equipas multidisciplinares<\/strong> (tecnologia e seguran\u00e7a alimentar), garantir a qualidade dos dados<\/strong> e assegurar a explicabilidade dos modelos<\/strong> para avan\u00e7ar para uma abordagem mais proativa e eficaz <\/strong>no controlo alimentar.<\/p>\n

A IA, um \u201ccopiloto\u201d para decis\u00f5es baseadas em evid\u00eancia<\/strong><\/h2>\n

Para o respons\u00e1vel pelo desenvolvimento estrat\u00e9gico digital e de alian\u00e7as da AINIA, \u201ca IA n\u00e3o substitui a experi\u00eancia; amplifica-a. \u00c9 o nosso copiloto para reagir mais cedo, com maior precis\u00e3o e com decis\u00f5es baseadas em evid\u00eancia\u201d. Sob esta premissa, David Mart\u00ednez explicou como a combina\u00e7\u00e3o de sensoriza\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada, an\u00e1lise de dados e modelos preditivos<\/a><\/strong> permite passar de modelos reativos para abordagens proativas na seguran\u00e7a alimentar.<\/p>\n

Nesta linha, o respons\u00e1vel pela seguran\u00e7a alimentar da AINIA destacou a gest\u00e3o eficiente dos dados: \u201cGerimos cada vez mais dados e mais responsabilidades. A IA ajuda-nos a transformar dados em informa\u00e7\u00e3o \u00fatil para decidir melhor e no momento certo\u201d. Roberto Ortu\u00f1o acrescentou que \u201ca chave est\u00e1 em normalizar e unificar dados internos e externos para tomar decis\u00f5es baseadas em evid\u00eancia, com modelos explic\u00e1veis e alinhados com os requisitos regulamentares\u201d.<\/p>\n

Aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas: do alerta precoce \u00e0 previs\u00e3o em f\u00e1brica<\/strong><\/h2>\n

Os oradores concordaram que a abordagem mais eficaz \u00e9 progressiva, interdisciplinar e baseada em pilotos r\u00e1pidos com m\u00e9tricas claras. Destacaram tamb\u00e9m a import\u00e2ncia da interoperabilidade e da colabora\u00e7\u00e3o setorial para multiplicar o impacto, especialmente em \u00e1reas como o alerta precoce e a identifica\u00e7\u00e3o de riscos emergentes<\/a>.<\/strong><\/p>\n

Entre as aplica\u00e7\u00f5es apresentadas no webinar foi mostrado como a IA acelera a dete\u00e7\u00e3o de riscos emergentes atrav\u00e9s da curadoria automatizada de sinais na literatura cient\u00edfica, melhora a filtragem de alertas precoces (RASFF, AESAN) e permite antecipar contamina\u00e7\u00f5es em f\u00e1brica gra\u00e7as \u00e0 integra\u00e7\u00e3o de sensores IoT e imagem<\/strong>. Foram tamb\u00e9m abordados casos de inspe\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica em linha, an\u00e1lise de dados para KPIs e previs\u00e3o de riscos microbiol\u00f3gicos em tempo real<\/strong>.<\/p>\n

\u201cA combina\u00e7\u00e3o de alerta precoce e an\u00e1lise avan\u00e7ada permite-nos antecipar riscos emergentes e reemergentes e agir antes de que um problema chegue ao mercado\u201d, destacou Roberto Ortu\u00f1o.<\/p>\n

Chaves de implementa\u00e7\u00e3o: casos definidos, dados de qualidade e equipas mistas<\/strong><\/h2>\n

Quanto ao ritmo de ado\u00e7\u00e3o, David Mart\u00ednez apontou: \u201cO desafio j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 se aplicar IA, mas quando e com que n\u00edvel de ambi\u00e7\u00e3o. Quem integrar estas tecnologias far\u00e1 a diferen\u00e7a na seguran\u00e7a alimentar\u201d.<\/p>\n

Entre as recomenda\u00e7\u00f5es operacionais, ambos os oradores recomendaram come\u00e7ar por casos concretos e mensur\u00e1veis com uma vis\u00e3o clara de sucesso; assegurar dados limpos e representativos; criar equipas mistas (IA, seguran\u00e7a alimentar e pessoal de f\u00e1brica); prototipar e validar rapidamente com itera\u00e7\u00f5es curtas; exigir transpar\u00eancia, explicabilidade e rastreabilidade dos modelos; e promover a interoperabilidade para evitar \u201cilhas de dados\u201d e permitir espa\u00e7os de dados com parceiros e fornecedores. Esta abordagem permite acelerar a passagem da ideia \u00e0 realidade e consolidar um quadro de melhoria cont\u00ednua e auditorias mais robustas.<\/p>\n

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