La frode nel settore ittico è una vulnerabilità strutturale: serve un approccio basato sull’Ai
La frode nel settore degli alimenti acquatici non è un’anomalia episodica ma una vulnerabilità strutturale di sistemi di filiera caratterizzati da alta complessità biologica, frammentazione giuridica e asimmetria informativa. Il recente rapporto 2026 della Fao dal titolo “Food fraud in the fisheries and acquaculture” stima che il mercato globale dei prodotti ittici superi i 190 miliardi di dollari e coinvolga oltre 12.000 specie commercializzate, una diversità ontologica che rende la verificabilità empirica del prodotto più fragile rispetto ad altre filiere agroalimentari.
Studi consolidati indicano che la percentuale di mislabeling a livello globale può attestarsi tra il 20% e il 30% in alcuni contesti di ristorazione e prodotti trasformati. Il dato rilevante non è la percentuale in sé, ma il fatto che la probabilità di individuazione rimane strutturalmente bassa perché la prova dell’autenticità è tecnico-scientifica e non visiva: richiede Dna barcoding, isotopi stabili, spettrometria di massa, analisi genomiche di nuova generazione. Questo significa che l’asimmetria non è soltanto informativa ma epistemica: chi compra non ha strumenti cognitivi né tecnici per verificare. Di conseguenza, qualsiasi modello che attribuisca al consumatore un ruolo primario di controllo è logicamente fallace e, ancora oggi, la Fao mantiene questo approccio ormai datato.
Il problema reale è che l’attuale architettura di contrasto alla frode permane reattiva, campionaria e documentale, perché si basa su ispezioni a campione, verifiche dichiarative e analisi di laboratorio ex post. Questo modello presuppone che la frode sia un evento isolato da intercettare, mentre nella realtà essa è un pattern comportamentale inserito in reti logistiche e finanziarie transnazionali. La vera vulnerabilità non è nella mancanza di norme ma nell’assenza di sistemi predittivi integrati capaci di correlare dati biologici, logistici, finanziari e commerciali in tempo reale.
Un approccio evoluto non può limitarsi a potenziare i laboratori; deve cambiare paradigma, passando da una verifica documentale a una verifica computazionale multilivello. Ciò implica costruire una infrastruttura digitale in cui ogni lotto ittico sia associato a un’identità crittografica unica generata al momento della cattura o dell’allevamento. Non una semplice etichetta qr, ma un token strutturato che integri fingerprint genetico (profilo Dna sintetizzato in hash crittografico), fingerprint isotopico (origine geografica probabilistica), metadati logistici (rotta, temperatura, tempi di stoccaggio) e metadati economici (valore dichiarato, variazioni di prezzo). Ogni transazione aggiorna il token attraverso un registro distribuito non modificabile. Non blockchain come slogan, cioè, ma ledger a grafo aciclico diretto (DAG) con timestamp certificato e interoperabilità tra autorità doganali, sanitarie e fiscali. L’elemento trasformativo è l’AI applicata non all’analisi ex post ma alla generazione di indici di anomalia in tempo reale.
Modelli di machine learning supervisionato possono essere addestrati su dataset di frode accertata per identificare combinazioni atipiche tra specie dichiarata, prezzo, area di cattura e stagionalità. Se un lotto dichiarato come “salmone selvatico atlantico” presenta dinamiche di prezzo compatibili con prodotto d’allevamento o traiettorie logistiche incompatibili con i tempi biologici di pesca, l’algoritmo genera un alert probabilistico prima della distribuzione al dettaglio. Questo sposta il controllo a monte della messa in commercio, riducendo rischio sanitario e interventi repressivi tardivi. A valle, l’innovazione consiste nel collegare sistemi di analisi di laboratorio a reti neurali federate, superando l’isolamento dei database nazionali e migliorando la capacità globale di identificare pattern di sostituzione di specie.
L’AI può inoltre ridurre il costo analitico con modelli di classificazione rapida basati su spettroscopia portatile, rendendo sostenibile il controllo sistematico anziché campionario. Senza dimenticare la necessità dell’integrazione tra tracciabilità biologica e finanziaria. La frode alimentare, infatti, è un reato economico prima ancora che sanitario. Incrociare flussi di pagamento, variazioni anomale di margine e dichiarazioni doganali con i fingerprint biologici consente di individuare schemi di arbitraggio fraudolento anticipando l’intervento investigativo: non solo food safety, dunque, ma intelligence economico-sanitaria. Tale approccio supera radicalmente quello della Fao centrato su coordinamento generico.
Non si tratta di “educare il consumatore”, ma di costruire una infrastruttura di verificabilità automatizzata che renda la frode economicamente irrazionale e capace, al contempo, di generare un’evoluzione probatoria: non più solo campione di laboratorio ma catena integrata di evidenze digitali certificate, con procedimenti fondati su dataset strutturati, riduzione del contenzioso sulla tracciabilità e maggiore certezza sulla responsabilità. Perché la vera frontiera non è migliorare l’etichettatura ma integrare biologia molecolare, data science e governance normativa in un ecosistema unico senza usare l’Ai come un banale strumento gestionale, ma come architettura preventiva permanente affinché la frode nel settore ittico sia affrontata, finalmente, come rischio sistemico in modo predittivo, continuo e scientificamente fondato.
L'articolo La frode nel settore ittico è una vulnerabilità strutturale: serve un approccio basato sull’Ai proviene da Il Fatto Quotidiano.