La Comisión Europea presentó el 10 de marzo TraceMap, una nueva herramienta basada en inteligencia artificial con la que quiere acelerar la detección de fraudes alimentarios, productos no conformes e incidentes o brotes transmitidos por alimentos en cualquier país de la UE. Está pensada para las autoridades nacionales de los Estados miembros, no para el consumidor final.
No “analiza” un filete o una botella directamente, sino que une y ordena muchísima información dispersa para reconstruir el recorrido de un producto y señalar conexiones sospechosas mucho más rápido que una investigación manual.
¿Cómo funciona, paso a paso?
1) Parte de los datos que ya existen en la UE
La UE ya tiene varias plataformas de control. Dos de las más importantes aquí son:
- TRACES, que recoge certificados oficiales, movimientos de mercancías, controles y trazabilidad de animales, alimentos, piensos y plantas en importaciones, comercio interior y exportaciones.
- iRASFF, que es la plataforma restringida que usan las autoridades para intercambiar alertas y notificaciones dentro de la red europea de control agroalimentario.
TraceMap se apoya precisamente en ese tipo de sistemas para trabajar con la información que ya está generando la administración.
2) La IA cruza piezas que antes estaban separadas
Hasta ahora, una parte importante del trabajo consistía en ir saltando de una base de datos a otra y “atar cabos” a mano: quién importó el lote, a qué operador se envió, qué certificado llevaba, en qué país entró, si había una alerta relacionada, etc. Por poner un ejemplo, solo en 2024 TRACES gestionó más de 5,4 millones de documentos oficiales.
TraceMap se encargará de integrar esos conjuntos de datos y genera mapas de trazabilidad semiautomatizados. Para ello usa búsqueda semántica y tecnologías de modelos de lenguaje, es decir, sistemas capaces de encontrar relaciones aunque no estén escritas siempre de la misma manera o no sean evidentes a simple vista.
3) Dibuja el “mapa” del problema
Por eso se llama TraceMap: porque construye una especie de mapa de relaciones.
En vez de ver registros sueltos, el investigador puede ver algo parecido a esto: lote A → importador B → almacén C → fabricante D → distribución en varios países. Si aparece una alerta o una sospecha de fraude, el sistema ayuda a seguir el rastro hacia atrás y hacia delante.
Dicho de forma sencilla: convierte una montaña de documentos y avisos en una cadena lógica de movimientos y conexiones.
4) Señala dónde merece la pena mirar primero
La Comisión explica que la herramienta sirve para identificar con rapidez vínculos entre operadores y partidas, orientar mejor los controles y facilitar investigaciones más amplias sin exigir recursos adicionales. También pretende mejorar la detección de operadores sospechosos y acelerar la retirada de productos no conformes del mercado.
O sea: lo que un humano tardaría horas o días en analizar, la IA lo hace muy rápidamente, después la autoridad comprueba, investiga y actúa. Por tanto, no sustituye al inspector, pero le ahorra mucho trabajo previo y le dice dónde puede estar el foco del problema.
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