Curso de intelixencia artificial aplicada ao cálculo das pegadas ambientais alimentarias

Módulo introdutorio no que se abordará como están transformado as macrotendencias tecnolóxicas ao sector alimentario, os impactos e riscos de adoptar a intelixencia artificial, as técnicas para identificaar se unha empresa está preparada para adoptar a IA e as brecas de madurez dixital comunies, como construír unha cultura de datos de sustentabilidade na organización e como a IA está a ter un papel fundamental nunha empresa data.driven. Finalmente a través dunha dinámica de equipos con axuda da IA xerarase unha listaxe de oportunidades de mellora competitiva para as empresas, priorizando as máis relevantes dependendo dos obxectivos e contexto de cada empresa participante.

Transición cara á vertente ambiental. Explicarase como interaccionan as regulacións e normativas cos fundamentos das pegadas ambientais e a análise de ciclo de vida. Os asistentes comprenderán como a dixitalización da rastrexabilidade é o cimento indispensable para poder medir a sustentabilidade nos complexos alcances 1, 2 e 3.

Sesión técnica enfocada en mostrar como o software e a IA permiten extraer datos estruturados e non estruturados da cadea de valor para automatizar o cálculo da pegada de carbono e hídrica, minimizando o esforzo manual e gañando precisión. Tratarase a importancia da dixitalización dos datos para a recollida da información e o seu uso posterior nos cálculos. A medición da pegada ambiental con IA, usando LLMs tradicionais. O cálculo de ACV e da pegada da empresa (incluíndo alcance 1, 2 e 3) con IA usando ferramentas especializadas, e a realización de casos de exemplo.

Realizarase un taller práctico sobre ferramentas de IA xenerativa e Prompt Engineering aplicado ao sector. Os asistentes aprenderán a cruzar datos en Excel, estruturar plans e entender o funcionamento e límites dos modelos de linguaxe. Ensinaranse boas prácticas para traballar con documentos, extraer datos estruturados e construír prompts reutilizables. Practicarase como facer que a IA critique as súas propias respostas e xestione ambigüidades ou erros. Aplicaranse casos de uso para analizar brechas de datos de sustentabilidade, mellorar o cálculo de pegadas ambientais e deseñar mapas de procesos ou diagramas de ACV.

Utilizaranse as ferramentas para simular escenarios de redución de impacto ambiental en plataformas especializadas. Ademais verase como a A pode axudar a comunicar os nosos lgros de sustentabilidade de forma transparente (evitando o greenwashing). Cada empresa poderá deseñar e levar a súa propia folla de roteiro de implementación.