Curso Avanzado NO CODE
Microbiología Digital Avanzada: Inteligencia Artificial y Predicción Microbiana
Un curso especializado que conecta la microbiología de alimentos con herramientas de IA predictiva y visión por computador, sin necesidad de programar. Los asistentes aprenderán a predecir riesgos microbiológicos y optimizar la toma de decisiones en la industria alimentaria.
Presencial
12 horas
GYE: Noviembre 15 y 22
La microbiología de alimentos ha evolucionado de ser una disciplina centrada únicamente en el recuento de microorganismos, hacia un campo estratégico donde los datos se convierten en información crítica para prevenir riesgos, predecir vida útil y garantizar la inocuidad. La transformación digital está marcando un antes y un después en los laboratorios de control de calidad.
La inteligencia artificial, aplicada bajo un enfoque NO CODE, permite que analistas y jefaturas de laboratorio utilicen herramientas accesibles para automatizar el análisis de imágenes, simular escenarios microbiológicos y anticipar riesgos, sin necesidad de tener conocimientos en programación o sistemas complejos.
Este curso avanzado está diseñado para profesionales que buscan ir más allá del análisis rutinario, integrando modelos predictivos, visión por computador y casos reales de la industria. El resultado es una formación práctica que habilita a los participantes a convertir los datos microbiológicos en decisiones estratégicas que mejoren la seguridad alimentaria y la competitividad empresarial
Dirigido a
- Analistas de laboratorio con experiencia en microbiología de alimentos.
- Jefes de laboratorio o coordinadores de control de calidad.
- Responsables de inocuidad y producción interesados en aplicar modelos predictivos en la gestión de riesgos.
Requisitos previos
- Conocimientos sólidos de microbiología aplicada a alimentos.
- Experiencia previa en análisis microbiológicos (recuentos, NMP, vida útil).
- Manejo básico de Excel u hojas de cálculo.
Objetivo general
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas avanzadas de IA NO CODE para el análisis predictivo de riesgos microbiológicos, optimización del recuento de colonias por visión por computador y simulación de escenarios en la industria alimentaria.
Objetivos específicos de aprendizaje
- Aplicar visión por computador para el análisis por lotes de imágenes de placas microbiológicas.
- Utilizar modelos predictivos (ComBase, Sym’Previus) para estimar crecimiento microbiano y vida útil.
- Detectar patrones de contaminación recurrentes a partir de datos históricos.
- Evaluar casos reales de contaminación en la industria y plantear acciones correctivas basadas en IA.
- Reconocer los límites regulatorios y validaciones necesarias para implementar estas herramientas en laboratorios acreditados.
Metodología
- Exposición interactiva: conceptos avanzados de IA aplicada a la microbiología.
- Demostraciones prácticas: uso de ComBase, Sym’Previus e ImageJ para análisis de imágenes y predicción.
- Estudio de casos reales: análisis de brotes y no conformidades en plantas de alimentos.
- Ejercicios aplicados: simulaciones de predicción de vida útil y riesgo de contaminación.
- Discusión guiada: validación de resultados y decisiones prácticas en la gestión de calidad e inocuidad.
Contenido
Módulo 1. Profundización en visión por computador
- Procesamiento por lotes de múltiples imágenes de placas.
- Detección automática de colonias en diferentes condiciones (contraste, mohos, bacterias).
Módulo 2. Predicción microbiológica con IA
- Introducción a la microbiología predictiva.
- Uso de ComBase y Sym’Previus (modelos matemáticos disponibles online).
- Cómo la IA ayuda a estimar vida útil y riesgo de crecimiento microbiano.
Módulo 3. Integración de datos de laboratorio en dashboards inteligentes
- Construcción de tableros avanzados en Google Data Studio.
- Identificación de patrones de contaminación recurrentes.
- Automatización de alertas de riesgo.
Módulo 4. Casos reales y aplicaciones en la industria
- Caso práctico: análisis de contaminación recurrente en una planta de alimentos.
- Uso de IA para recomendar acciones correctivas.
- Discusión: límites de la IA y validación necesaria por normas.
Profesores
Diana Karina Garnica es Química Farmacéutica con más de 28 años de experiencia liderando laboratorios microbiológicos y de inocuidad en la industria alimentaria. Ha ocupado posiciones estratégicas como Jefe de Control de Calidad en Skretting (Gisis S.A.), Jefe de Inocuidad en Industrias Lácteas TONI S.A. y Jefe de Microbiología en SONGA.
Es especialista en gerencia de aseguramiento de calidad y sistemas integrados de gestión, con una Maestría en Microbiología Industrial, y ha diseñado e implementado laboratorios de microbiología en empresas de alto nivel. Su liderazgo se ha destacado en la gestión de equipos, optimización de procesos, desarrollo de proyectos de mejora continua y aseguramiento de estándares de inocuidad reconocidos por FDA y organismos internacionales.
Con un perfil sólido y global, Diana ha recibido formación internacional en ISO/IEC 17025, FSSC 22000, BPM, validación de métodos analíticos, control estadístico de procesos y microbiología avanzada, participando en capacitaciones en Ecuador, México, Colombia, Vietnam y Estados Unidos. Su trayectoria la posiciona como una referente en la gestión de la calidad, la inocuidad alimentaria y el fortalecimiento de laboratorios para la industria de alimentos
Lenin Maingón es Ingeniero de Alimentos, MBA y emprendedor destacado por Forbes como referente en innovación tecnológica en Latinoamérica. Es el fundador y CEO de Solinal Corp., empresa pionera en el desarrollo de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data para la industria alimentaria, con aplicaciones que abarcan desde la formulación de productos y gestión de proveedores hasta el cumplimiento normativo y el análisis sensorial.
Con una amplia experiencia liderando proyectos disruptivos, Lenin ha diseñado y lanzado múltiples aplicaciones de IA que transforman la manera en que los laboratorios, emprendedores y grandes industrias gestionan la inocuidad, la trazabilidad y la calidad de los alimentos. Su visión integra la ciencia de los alimentos con la tecnología, posicionándolo como un referente en el movimiento FoodTech en América Latina.
Su rol como instructor combina su expertise técnico con un enfoque estratégico, ayudando a los profesionales a aprovechar la IA de forma práctica y NO CODE, optimizando procesos, reduciendo tiempos de análisis y potenciando la toma de decisiones en la industria alimentaria.
Fechas
Guayaquil: Noviembre 15 y 22
IMPORTANTE: Las inscripciones se cierran el 7 de noviembre de 2025 a las 23 horas.
Horario
Sábado de 9:00 a.m. a 3:00 p.m.
Duración
2 Sesiones | 12 Horas
Modalidad
Presencial
1 semana antes del evento se indicará el lugar donde se desarrollará el programa.
Inversión
560 USD + IVA
Pago directo haciendo clic en el botón «Inscribirme». Si desea realizar pago mediante transferencia escríbenos aquí
¿Deseas mayor información?
Completa el siguiente formulario para que un asesor se contacte contigo y resuelva tus dudas acerca de este programa.