Cada año se desperdician 1,300 millones de toneladas de alimentos en el mundo, equivalentes al 33% de todo lo que se produce para consumo humano. El costo económico de esas pérdidas supera los 940,000 millones de dólares anuales, y una fracción significativa de ese desperdicio ocurre precisamente en el tramo más difícil de controlar: el transporte y el almacenamiento.
Es allí donde los sistemas convencionales de monitoreo —basados en temperatura y humedad del entorno— muestran sus límites, porque miden las condiciones del ambiente pero no el estado real del alimento dentro del envase. La empresa tecnológica española Saensa, radicada en Redessa, Tarragona, está atacando ese punto ciego con una plataforma que combina sensores miniaturizados, conectividad IoT e inteligencia artificial para leer el microambiente interior del envase y anticipar el deterioro antes de que sea visible o irreversible.
El mercado global de IoT (Internet Of Things) en la cadena de frío fue valorado en 6,600 millones de dólares en 2024 y se proyecta que supere los 18,400 millones para 2032, impulsado por la presión regulatoria, la exigencia de trazabilidad por parte de los grandes retailers y la creciente demanda de transparencia en el origen y el estado de los alimentos. La tendencia más marcada en 2026 es la evolución de sistemas reactivos —que registran una ruptura de cadena de frío cuando ya ocurrió— hacia plataformas predictivas que anticipan el problema y generan una recomendación operativa antes de que el daño sea irreparable. Esa es exactamente la lógica de Saensa.
El sistema analiza en tiempo real parámetros que los sensores convencionales no capturan: la concentración de gases de deterioro dentro del envase, la actividad microbiana incipiente, la variación de humedad relativa interior y otros indicadores del microambiente que rodea directamente al alimento. Esos datos se procesan mediante algoritmos de inteligencia artificial que han sido entrenados y calibrados para cada tipo de producto, generando predicciones de vida útil restante con un nivel de granularidad que permite tomar decisiones concretas: modificar las condiciones de almacenamiento, redirigir un lote a un canal de distribución más rápido, priorizar la salida de mercancía antes de que cruce el umbral de rechazo o alertar al receptor de un envío sobre el estado real del producto que recibirá.
Las previsiones del equipo de Saensa indican que el sistema puede reducir hasta un 50% las pérdidas alimentarias en determinadas rutas y categorías de producto, un dato que la tecnología está validando actualmente en proyectos piloto con dos multinacionales —una catalana y una internacional— en cadenas logísticas de alto valor. Investigación publicada en febrero de 2026 en el Journal of Food Science confirma que la integración sinérgica de IoT y modelos predictivos de IA en la cadena de frío permite reducir el deterioro y los riesgos de contaminación de forma significativa, especialmente cuando los sensores capturan datos en tiempo continuo y los algoritmos responden automáticamente a las desviaciones.
Para la industria de alimentos y bebidas latinoamericana, donde las pérdidas postcosecha y en distribución representan entre el 15% y el 30% del volumen producido dependiendo del país y la categoría, tecnologías como la de Saensa abren una conversación sobre eficiencia logística que va mucho más allá del control de temperatura.