Nova-IA: el programa chileno que recicla residuos con IA

Nova-IA: cómo la IA busca nutrientes donde antes había descarte

Un tercio de los alimentos que se producen en el mundo para consumo humano se pierde o se desperdicia. En Chile, un programa llamado Nova-IA está usando inteligencia artificial para rescatar lo que queda dentro de esos descartes: cáscaras, semillas y orujos que todavía conservan fibra, proteínas y compuestos bioactivos.

Para un founder, la señal es concreta: el residuo dejó de leerse como un costo de disposición y empezó a leerse como materia prima.

¿Qué es Nova-IA y quién está detrás?

Nova-IA es un programa impulsado por Corfo (Corporación de Fomento de la Producción), ejecutado por Dictuc —la Dirección de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de la Universidad Católica— y apoyado por CENIA, el Centro Nacional de Inteligencia Artificial.

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El objetivo es el upcycling alimentario: analizar la composición de las pérdidas y de los subproductos del procesamiento para descubrir cómo aprovechar lo que aún tienen de valor y darles una segunda vida como nuevos ingredientes y productos.

«Durante los procesos productivos y a lo largo de la cadena alimentaria se generan pérdidas y subproductos que aún contienen componentes valiosos. En Nova-IA combinamos ciencia e inteligencia artificial para aprovechar ese potencial y transformarlos en nuevos ingredientes y productos, promoviendo un uso más eficiente de los recursos», explica Pedro Bouchon, académico de Ingeniería UC y director de la iniciativa.

La iniciativa se organiza en tres pilares: aprovechar las pérdidas alimentarias, mejorar los procesos productivos y comprender el mercado y las preferencias de los consumidores. Ese tercer pilar es el que suele faltar en los proyectos de economía circular: recuperar el nutriente es la mitad del trabajo; venderlo es la otra.

¿Cómo entra la inteligencia artificial en el proceso?

El rol de la IA no es producir el ingrediente, sino priorizar dónde mirar. El sistema relaciona la composición orgánica de un material con sus posibles usos: si un descarte es rico en fibra, la IA ayuda a identificar en qué productos podría incorporarse. Las hipótesis más prometedoras pasan después al laboratorio, donde se validan.

Ahí entra CENIA con sus herramientas al servicio de la investigación alimentaria. «La inteligencia artificial puede ayudarnos a analizar información, identificar patrones y orientar la investigación sobre pérdidas alimentarias. Al conectar estas herramientas con la ciencia de los alimentos y el conocimiento de la industria, podemos explorar formas de recuperar y apoyar decisiones sobre su aprovechamiento», destaca Rodrigo Durán, gerente del centro.

Es un patrón que se repite en la industria: la IA como capa de priorización sobre un dominio científico profundo, no como sustituto de él.

Un tercio de los alimentos se pierde: la escala del problema

Según datos de la FAO, prácticamente un tercio de los alimentos que hoy se producen en el mundo para consumo humano terminan perdidos o desechados: un 13% entre cosecha y distribución —transporte, almacenamiento y procesamiento— y otro 19% en el comercio, restaurantes y hogares por no ser consumidos.

La Universidad Católica precisa esas cifras en su cobertura del programa: el 13% corresponde a datos de la FAO de 2023 y el 19% a un informe del PNUMA de 2022. Cuando se pierde un alimento también se desaprovechan el agua, la energía y el trabajo que se usaron para producirlo. Ese es el argumento económico, no solo ambiental, detrás del upcycling.

Del piloto al mercado: qué está pasando fuera de Chile

El upcycling dejó de ser una estrategia de sostenibilidad para convertirse en una plataforma de ingredientes premium. En la feria IFT FIRST en Chicago, startups mostraron cómo los avances en extracción, refinado y procesamiento en sitio están cambiando el foco: ya no se trata de desviar residuos del relleno sanitario, sino de ingenierizar ingredientes con funcionalidad específica —proteínas especiales, fibras funcionales y bioactivos—, según reportó FoodNavigator en julio de 2026.

Elliott Notricia, fundador y CEO de Symbio Bioculinary, estimó durante ese evento que la oportunidad asciende a US$137.000M anuales: eso es lo que pierden las industrias de procesamiento de alimentos y agro por excedentes de producción y subproductos —cáscaras, cascarillas y otros— que todavía no se comercializan, de acuerdo con la misma cobertura. Su diagnóstico: falta infraestructura.

El mismo medio describe el caso de Hyfé, que desarrolló un proceso de refinado sin solventes para convertir cáscaras, semillas, carozos y pieles en fibra soluble y bioactivos, y el de Tertiary Extracts Otautahi, que transforma piel de oveja y lana en un péptido orientado a la salud femenina. El aprendizaje transversal: el cuello de botella no es la ciencia, es la consistencia del suministro. Un residuo varía en volumen y calidad según la temporada, y los compradores aguas abajo necesitan continuidad.

¿Qué significa esto para tu startup?

Audita tus descartes antes de comprar tecnología. Antes de invertir en maquinaria, mapea qué subproductos genera tu operación, en qué volumen y con qué composición. El enfoque de Nova-IA —caracterizar primero, priorizar usos después— es replicable a escala pequeña con datos de laboratorio.
Diseña para la consistencia, no para el pico. Si tu modelo depende de residuos de terceros, el riesgo no es tecnológico sino logístico. Identifica varias fuentes de suministro y asegura acuerdos de compra con quien vaya a usar el ingrediente antes de escalar.
La IA es una capa de priorización, no el producto. Si tu startup es de software, el valor está en verticalizar: combinar modelos con conocimiento real de ciencia de alimentos y de la industria, como hace CENIA dentro de Nova-IA.
Mira la certificación como palanca comercial. La Upcycled Food Association formalizó la definición de alimentos upcycled y lanzó el programa Upcycled Certified para distinguir la innovación real del greenwashing, según FoodNavigator. Para una marca de consumo, esa etiqueta es diferenciación en góndola.

Conclusión

Nova-IA es todavía un programa de investigación, no un producto comercial, y ahí está su valor para el ecosistema: está construyendo el mapa de composición que después habilita decisiones de inversión. La oportunidad que describe Notricia —US$137.000M anuales en valor perdido— no se captura con una sola startup, sino con una cadena que conecte ciencia de alimentos, IA y compradores dispuestos a pagar por ingredientes funcionales. Para un founder en Latinoamérica, el punto de entrada más barato sigue siendo el mismo: conocer mejor lo que hoy tira a la basura.