IA EN LA DISTRIBUCIÓN DE FRUTA… ¿REVOLUCIÓN? LO QUE LAS EMPRESAS NECESITAN CONOCER HOY
Una visión clara y práctica sobre cómo la inteligencia artificial puede influir en la calidad, la trazabilidad y los procesos del sector hortofrutícola.
Este curso explica de forma clara los fundamentos de la inteligencia artificial necesarios para comprender cómo funcionan las herramientas especializadas que empiezan a utilizarse en la calidad hortofrutícola. El alumno aprenderá qué puede aportar la IA al análisis de fruta, a la inspección y a la toma de decisiones, así como su utilidad real para mejorar procesos y reducir pérdidas.
Miguel Campos Fournier
La visión de nuestro experto
La creciente digitalización del sector hortofrutícola ha abierto la puerta a nuevas posibilidades basadas en inteligencia artificial, especialmente en áreas como la calidad, la trazabilidad o la gestión de datos. Sin embargo, su adopción genera dudas sobre qué aporta realmente esta tecnología y cómo puede aplicarse en entornos donde tradicionalmente predominan procesos manuales.
Este curso nace para ofrecer una comprensión clara, realista y no técnica sobre el papel de la IA en la distribución de fruta. Se abordan conceptos esenciales que permiten interpretar cómo funcionan los sistemas inteligentes, qué tipo de información analizan y de qué manera pueden complementar el trabajo del responsable de calidad.
También se exploran ejemplos prácticos de uso en inspección visual, predicción de maduración o análisis de patrones, junto con las mejoras que suelen observarse en consistencia, rapidez y volumen de muestreo.
La formación propone además un enfoque práctico para evaluar tecnologías, iniciar pequeñas pruebas y valorar su adopción progresiva, siempre desde una perspectiva útil y aplicable a cualquier tamaño de empresa hortofrutícola.
Objetivos del Curso
Comprender qué es la inteligencia artificial y cómo se aplica a la calidad hortofrutícola.
Identificar usos prácticos de la IA en clasificación, inspección y reducción de pérdidas.
Analizar cómo la IA contribuye a mejorar la trazabilidad y el control documental.
Reconocer beneficios y limitaciones de estas tecnologías en el sector.
Valorar de forma realista cuándo y cómo introducir IA en la empresa.
A quién va dirigido
Personal técnico y responsables de calidad del sector hortofrutícola.
Profesionales de operaciones y logística interesados en nuevas tecnologías.
Equipos que desean comprender la IA sin perfil técnico.
Empresas que buscan orientar futuros proyectos de digitalización.
Salidas Profesionales
Apoyo en iniciativas de modernización de procesos de calidad.
Participación en proyectos de digitalización y análisis de datos.
Colaboración en evaluaciones de proveedores tecnológicos.
Roles vinculados a mejora continua en empresas hortofrutícolas.
Requerimientos
Interés en innovación aplicada al sector.
No se requieren conocimientos previos en IA.
Familiaridad básica con procesos hortofrutícolas.
Disposición a analizar ejemplos prácticos.
AGENDA ORIENTATIVA DE CONTENIDOS DEL CURSO
Módulo 1: Fundamentos de IA aplicados a la calidad
Qué es la inteligencia artificial explicado de forma sencilla.
Diferencias básicas entre digitalización y sistemas inteligentes.
Cómo la IA puede ayudar en inspección y muestreo.
Ejemplos de parámetros que se pueden analizar con IA.
Módulo 2: Usos prácticos de IA en clasificación y control de fruta
Aplicaciones habituales en inspección y maduración.
Ejemplos de herramientas accesibles para cualquier empresa.
Cómo la IA mejora rapidez y consistencia en controles.
Beneficios generales en calidad y reducción de pérdidas.
Módulo 3: IA en trazabilidad y gestión de datos
Cómo la IA detecta errores o incoherencias en registros.
Identificación sencilla de patrones en calidad.
Uso de datos en tiempo real para mejorar decisiones.
Asistentes digitales para apoyo documental.
Módulo 4: Primeros pasos para introducir IA en la empresa
Qué se puede probar sin coste ni inversión inicial.
Criterios básicos para elegir herramientas o proveedores.
Cómo organizar un pequeño piloto de prueba.
Qué esperar a corto plazo de estas tecnologías.