• Profesionales de la industria alimentaria en las áreas de producción, calidad, inocuidad, investigación y desarrollo, y cumplimiento regulatorio.
• Empresarios y emprendedores que buscan digitalizar procesos y diferenciarse en el mercado.
• Consultores y auditores interesados en incorporar IA en sus servicios de gestión de calidad e inocuidad.
• Estudiantes de posgrado y profesionales del sector interesados en la transformación digital de los alimentos.

• No se requieren conocimientos previos de programación.
• Se recomienda experiencia básica en la industria alimentaria (producción, calidad, regulación o I+D).
• Conocimientos generales en gestión de procesos o inocuidad son una ventaja, pero no obligatorios.
• Los ejercicios con R y las aplicaciones de IA se desarrollarán en un nivel guiado paso a paso.

Formar profesionales capaces de aplicar la Inteligencia Artificial, el análisis de datos y la digitalización en la industria alimentaria, integrando herramientas tecnológicas y normativas para optimizar la producción, la regulación y la seguridad alimentaria en el marco de Alimentos 4.0.

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el análisis de datos aplicados a la industria alimentaria.
• Desarrollar habilidades para integrar Lean Manufacturing e IA en la optimización de procesos productivos.
• Aplicar herramientas como R para la toma de decisiones basada en datos en calidad, inocuidad y eficiencia productiva.
• Utilizar plataformas innovadoras como Etiqueta AI para la gestión sanitaria y el cumplimiento normativo en etiquetado.

El curso se desarrolla en presencial o modalidad virtual sincrónica (en vivo).

Las sesiones combinan:

• Clases magistrales breves, con enfoque aplicado.
• Análisis de casos reales de la industria alimentaria.
• Discusión grupal para fomentar la colaboración.
• Ejercicios prácticos utilizando herramientas digitales para simulación de escenarios y diseño de sistemas de gestión.

Además, los participantes trabajarán en equipos multidisciplinarios para diseñar soluciones aplicadas a problemas reales en un taller integrador final, donde pondrán en práctica los conocimientos adquiridos.

Módulo 1. Introducción a Alimentos 4.0 e Inteligencia Artificial

• Transformación digital y Alimentos 4.0.
• Fundamentos de IA, machine learning y deep learning.
• Casos de éxito en la industria alimentaria.

Módulo 2. Producción Inteligente y Lean Manufacturing con IA

• Principios de Lean Manufacturing aplicados a alimentos.
• Cómo la IA optimiza flujos de producción y reduce desperdicios.
• Gemelos digitales para simular procesos productivos.
• Casos de integración Lean + IA en plantas de alimentos.

Módulo 3. Ingeniería de Prompts e Inteligencia Artificial Generativa para la Industria Alimentaria

• Introducción a la IA generativa aplicada a alimentos y bebidas.
• Diferencias y aplicaciones de ChatGPT, Claude y Gemini en la industria alimentaria.
• Fundamentos de Prompt Engineering para profesionales de calidad, producción e I+D.
• Cómo estructurar prompts profesionales para obtener resultados precisos y técnicos.
• Uso de Claude para análisis técnico, documentación y procesamiento de información compleja.
• Uso de Gemini para integración con Google Workspace y automatización de tareas.
• Uso de ChatGPT para creación de procedimientos, análisis y asistencia técnica.
• Buenas prácticas y limitaciones de la IA generativa.
• Errores comunes al utilizar IA y cómo evitarlos.
• Taller práctico: Construcción de prompts avanzados aplicados a casos reales de la industria alimentaria.

Módulo 4. Análisis de Datos y Toma de Decisiones con R

• Fundamentos de R para el análisis de datos en alimentos.
• Limpieza, visualización y análisis de grandes volúmenes de datos.
• Modelos estadísticos y predictivos para toma de decisiones.
• Taller práctico: construir un modelo predictivo de vida útil con R.

Módulo 5. Gestión Sanitaria Digital con IA (Registra AI)

• Marco regulatorio: FDA, EFSA, Codex., USDA
• Digitalización y automatización de trámites regulatorios utilizando Inteligencia Artificial.

Módulo 6. Legislación y Etiquetado Inteligente con IA

• Normativas internacionales de etiquetado (FDA 21 CFR 101, EU 1169/2011).
• Riesgos y errores comunes en el rotulado.
• Taller práctico: Uso de herramientas con Inteligencia Artificial para creación de etiquetas nutricionales y validación de cumplimiento de requisitos de etiquetado de alimentos y bebidas.

Módulo 7. IA en Seguridad e Inocuidad Alimentaria

• Integración de IA en sistemas HACCP y BPM.
• Modelos predictivos para contaminantes y riesgos microbiológicos.
• IA para estimación de vida útil y control preventivo en la cadena alimentaria.

Módulo 8. Ética, Regulación y Futuro de la IA en Alimentos

• Uso ético y responsable de datos en la industria alimentaria.
• Impacto en el empleo y competencias digitales del futuro.
• Tendencias: blockchain, IA generativa en I+D, análisis sensorial con visión por computador.
• Roadmap para implementar IA en una empresa alimentaria.