Curso Básico NO CODE
IA en la Microbiología Industrial: Optimización de Recuentos y NMP
Curso práctico y 100% NO CODE que enseña a analistas y jefaturas de laboratorio a usar IA para agilizar recuentos, cálculos de NMP e interpretación de resultados microbiológicos, reduciendo tiempos y errores.
Presencial
8 horas
GYE: Octubre 18
La microbiología es una de las áreas más críticas en el control de calidad de alimentos, pues de sus resultados depende la inocuidad, la vida útil y el cumplimiento regulatorio de los productos. Sin embargo, los procesos tradicionales de conteo, cálculo e interpretación suelen ser repetitivos, consumir mucho tiempo y estar sujetos a variabilidad entre analistas.
La inteligencia artificial aplicada en formato NO CODE se ha convertido en una herramienta accesible para laboratorios de alimentos. Hoy es posible utilizar aplicaciones, plantillas y asistentes digitales que permiten realizar cálculos automáticos del Número Más Probable (NMP), conteo rápido de colonias en placas y generación de reportes, sin necesidad de conocimientos de programación ni costosos sistemas especializados.
Este curso está diseñado para analistas y jefaturas que buscan optimizar sus tareas diarias en el laboratorio microbiológico. A través de ejemplos prácticos, ejercicios guiados y el uso de herramientas sencillas, los participantes aprenderán cómo integrar la IA en su rutina, logrando ahorros de tiempo significativos, resultados más consistentes y reportes más claros para la toma de decisiones en la industria alimentaria.
Dirigido a
- Analistas de laboratorio de alimentos que realizan análisis microbiológicos de rutina.
- Jefes o coordinadores de laboratorios de control de calidad.
- Responsables de inocuidad y calidad en plantas de alimentos que requieren interpretar resultados microbiológicos de manera ágil.
Requisitos previos
- Conocimientos básicos de microbiología de alimentos (manejo de placas, NMP, técnicas de análisis).
- Experiencia en el registro y reporte de resultados microbiológicos.
- Manejo básico de Excel o Google Sheets.
- No se requieren conocimientos de programación ni de software de inteligencia artificial.
Objetivo general
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas de inteligencia artificial NO CODE para optimizar recuentos microbiológicos, cálculos del Número Más Probable (NMP) e interpretación de resultados, logrando mayor eficiencia, precisión y rapidez en el trabajo de laboratorio.
Objetivos específicos de aprendizaje
- Identificar aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial en microbiología de alimentos.
- Utilizar herramientas digitales NO CODE para automatizar el conteo de colonias en placas.
- Aplicar plantillas inteligentes para el cálculo automático del NMP.
- Integrar asistentes de IA generativa en la interpretación de resultados microbiológicos.
- Elaborar reportes claros y rápidos para jefaturas y áreas de producción.
Metodología
- Exposición interactiva: Presentación de conceptos clave con ejemplos de la industria alimentaria.
- Demostraciones prácticas: Uso de herramientas NO CODE (ImageJ, Excel, IA generativa) en tiempo real.
- Ejercicios guiados: Los participantes trabajarán con casos prácticos (placas y tablas de NMP).
- Discusión aplicada: Revisión conjunta de resultados y cómo integrarlos en la gestión de calidad.
- Taller final: Desarrollo de un reporte microbiológico completo utilizando IA y plantillas automatizadas.
Contenido
Módulo 1. Introducción a la IA aplicada a laboratorios
- ¿Qué es IA y cómo impacta en microbiología?
- Diferencia entre métodos clásicos y digitales.
- Ejemplos de uso real en laboratorios de alimentos.
Módulo 2. Herramientas NO CODE para análisis microbiológico
- Uso de ImageJ/Fiji con plugins Colony Counter para conteo automático de placas.
- Plataformas comerciales y gratuitas que permiten subir fotos y obtener recuentos.
- Cómo reducir variabilidad entre analistas.
Módulo 3. IA para cálculos rápidos de NMP
- Métodos tradicionales de cálculo vs. hojas de cálculo con IA.
- Uso de Excel/Google Sheets + Herramientas de IA para automatizar cálculos de NMP.
- Ejercicio: subir datos de tubos positivos/negativos y obtener cálculo automático con interpretación.
Módulo 4. Gestión inteligente de resultados microbiológicos con IA
- Interpretación automática con IA generativa.
- Clasificación automática de resultados
- Taller práctico: Uso de la IA para generación de informes mediante tabla de resultados de análisis microbiológicos
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: Octubre 18
IMPORTANTE: Las inscripciones se cierran el 13 de octubre de 2025 a las 23 horas.
Horario
Sábado de 9:00 a.m. a 5:00 p.m.
Duración
1 Sesión | 8 Horas
Modalidad
Presencial
1 semana antes del evento se indicará el lugar donde se desarrollará el programa.
Inversión
260 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.