Fraude en el 20 % del comercio de pescado: colorantes, origen falso o sustituciones
Según la FAO, uno de cada cinco productos del mar comercializados a nivel mundial es adulterado. El 21% de los productos del mar en la provincia de Buenos Aires no coincide con lo que indica su etiqueta, destaca el informe.
La FAO denuncia el uso de nombres vernáculos confusos como "pollo de mar" para ocultar al pez elefante.
El fraude en el sector de la pesca y la acuicultura, un mercado global valorado en 195.000 millones de dólares, afecta aproximadamente al 20 % de su comercio mundial, con prácticas como la adulteración con colorantes, la sustitución de especies o la ocultación del origen geográfico del producto.
Según un informe publicado este martes por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), este fraude se define como una “práctica deliberada con intención de engañar a otros” y puede suponer riesgos para la biodiversidad, la salud humana y los sistemas económicos.
El documento, titulado ‘El fraude alimentario en el sector de la pesca y la acuicultura‘, alerta de que esta cifra es notablemente superior a la de otros sectores como la carne o las frutas, debido a la enorme diversidad de especies, más de 12.000, que se comercializan en todo el mundo.
“Con demasiada frecuencia, el pescado o marisco que comemos no es lo que dice el menú”, explica la FAO.
Entre los principales tipos de fraude destaca la adulteración con colorantes para que pescados como el atún parezcan más frescos y la sustitución de especies, como vender tilapia por pargo rojo o salmón de piscifactoría como si fuera salvaje.
Esta última práctica puede generar grandes incentivos económicos puesto que vender salmón del Atlántico, casi todo de piscifactoría, como si fuera del Pacífico (en su mayoría de captura salvaje) puede suponer un beneficio extra de hasta 10 dólares por kilogramo, indica el informe.
Otro ejemplo citado es la lubina de piscifactoría en Italia, que etiquetada como “producto local” se vende por el triple que el mismo pescado originario de Grecia o Turquía.
La FAO advierte de que este engaño busca ocultar el origen geográfico o suprimir pruebas de desembarques que superan las cuotas legales, lo que puede poner en riesgo la sostenibilidad de las poblaciones pesqueras.
Asimismo, también se alerta sobre la falsificación de productos, como la imitación de gambas hechas con compuestos a base de almidón, el etiquetado engañoso o la simulación como envasar surimi para que parezca carne de cangrejo.
Más allá del impacto económico, el organismo de la ONU advierte de riesgos para la salud pública, especialmente por la recongelación de productos para aumentar su peso o el consumo de pescado crudo en establecimientos donde las especies no están correctamente identificadas.
En el informe se citan estudios que sugieren que hasta el 30 % de los productos del mar en restaurantes podrían estar mal etiquetados y cita casos de todo el mundo, desde puestos de ceviche en América Latina y locales de marisco en China hasta productos de atún en conserva en la Unión Europea.
En concreto, se analiza el caso de varios países, entre ellos Argentina, donde en la provincia de Buenos Aires, el mayor mercado de productos del mar del país, se detectó una tasa de sustitución de especies del 21,3 %, según un estudio de 2020.
En Brasil, diversos estudios detectaron niveles de fraude de entre el 17,3 % y el 22 %, mientras que en Estados Unidos y Canadá las investigaciones sitúan la sustitución de especies en torno al 25 %.
En el caso argentino, la FAO denuncia el uso de nombres vernáculos confusos como “pollo de mar” para ocultar al pez elefante, o “perita” en lugar de burriqueta.

Asimismo, se detectó el uso de nombres como “palo rosado” para vender diversas especies de tiburón, lo que genera confusión en los consumidores sobre lo que realmente está comprando.
Para combatir estas prácticas, la FAO apuesta por armonizar los requisitos de etiquetado a nivel internacional, exigir el nombre científico de las especies y reforzar los sistemas de trazabilidad mediante modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías en la cadena de suministro.
EFE.
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