La necesidad de la IA en la industria alimentaria
Además de ofrecer oportunidades para resolver desafíos complejos de la industria, la IA también está transformando el panorama empresarial. Las empresas responden a las tendencias de consumo y lanzan productos al mercado con mayor rapidez que nunca, y los consumidores comienzan a darlo por sentado. Para mantenerse al día con las tendencias y tener éxito en las estrategias de acceso al mercado, la innovación de productos debe ser más ágil que nunca.
Tradicionalmente, el ciclo de desarrollo de nuevos productos para las empresas alimentarias, desde su concepción hasta su comercialización, se ha visto obstaculizado por la información limitada y fragmentada. Esta complejidad surge de diversos aspectos del proceso, como el marketing, la investigación y el desarrollo (I+D) y las ventas. Estos desafíos conllevan una toma de decisiones lenta y ciclos de innovación prolongados.
Por lo tanto, no sorprende que alrededor del 80 % de los lanzamientos de productos alimenticios fracasen, principalmente debido al rechazo del consumidor. La IA está abordando eficazmente estos desafíos al reducir la necesidad de pruebas exhaustivas y fomentar la colaboración entre departamentos mediante sólidas redes de datos. Puede optimizar procesos completos al mejorar las formulaciones de los productos, los parámetros de los procesos y analizar las tendencias del mercado.
Miriam Überall, exdirectora de I+D de Kraft Heinz y Unilever, sostiene que «todo el programa de digitalización es apropiado y muy interesante porque, si se implementa correctamente, acelerará considerablemente los procesos. Evita los numerosos ensayos y errores que cometería una organización de I+D tradicional y permite realizar predicciones con mayor rapidez».
El papel de la IA en el impulso del ciclo de innovación en la industria alimentaria.
Mayor comprensión del consumidor y generación de ideas . La IA está transformando el proceso de desarrollo de nuevos productos mediante un enfoque multidimensional basado en datos.
En primer lugar, la IA interpreta las tendencias en tiempo real a partir de fuentes externas, recopilando información sobre las opiniones y el sentir de los consumidores. Esto incluye el análisis de redes sociales, el seguimiento de palabras clave y el uso de chatbots para encuestas y análisis de imágenes.
En segundo lugar, la IA también se está expandiendo al ámbito de los sensores del Internet de las Cosas (IoT), recopilando datos de los consumidores sobre sus preferencias de productos y de cocina. Además, realiza análisis, aprovechando los datos de ventas anteriores y las tendencias del mercado para predecir con precisión las necesidades y preferencias de los consumidores, optimizar el momento del lanzamiento de nuevos productos y adaptarse a los cambios del mercado.
La empresa emergente Tastewise es un excelente ejemplo del uso de la IA para impulsar el desarrollo de nuevos productos. La compañía ha desarrollado un software que recopila grandes cantidades de datos de diversas fuentes (redes sociales, reseñas, menús, recetas, etc.) para comprender las tendencias gastronómicas en constante evolución y las preferencias de los consumidores.
Este software es una herramienta valiosa para las empresas alimentarias porque ayuda a crear productos que los consumidores desean y prefieren.
Descubrimiento de nuevos ingredientes alimentarios . En el ciclo de desarrollo de nuevos productos, la IA también puede acelerar el descubrimiento de nuevos ingredientes alimentarios, mejorando la selección y caracterización de los materiales. Empresas emergentes de todo el mundo investigan y desarrollan algoritmos eficientes para apoyar el proceso de descubrimiento de alimentos. Por ejemplo, Ginkgo Biowork y Arzeda utilizan una combinación de diseño computacional e IA para crear nuevas proteínas y enzimas. Por su parte, Amai Proteins utiliza IA para diseñar nuevas proteínas optimizadas con diferentes características y sabores.
Investigación, desarrollo y optimización . La IA desempeña un papel fundamental en la predicción y mejora de atributos para diversos productos alimenticios. Sugiere proporciones de ingredientes que se ajustan a los perfiles de sabor y ofrece alternativas más saludables sin comprometer el gusto.
Además, la IA ayuda a evaluar la textura de los productos alimenticios, asegurando que sus características cumplan con las expectativas. En cuanto a la nutrición, la IA optimiza las recetas para lograr objetivos específicos, ya sea reducir el contenido de azúcar o aumentar los niveles de proteínas, y predice la composición nutricional para cumplir con los requisitos de etiquetado.
Recientemente, las empresas alimentarias han estado aplicando la IA en sus ciclos de I+D, reduciendo el tiempo de desarrollo y procesamiento de productos de meses a solo días. Unilever utilizó la IA para crear un producto bajo en sal, acelerando el análisis de sabor de meses a días. Kraft Heinz experimentó con algoritmos de IA para optimizar los costos y los niveles de azúcar y sal, logrando resultados notables. El análisis descriptivo cuantitativo alcanzó una precisión de hasta el 94 % en la reproducción del producto de tomate original.
Optimización de la productividad y los costes . Tras desarrollar productos alimenticios a escala de laboratorio, las empresas alimentarias se enfrentan al reto de organizar la maquinaria y las líneas de producción para la producción a gran escala, manteniendo la competitividad y la calidad del producto, al igual que en el laboratorio. La IA ofrece una solución mediante el análisis de datos para identificar las condiciones óptimas para aumentar la producción.
Empresas emergentes pioneras como Animal Alternative Technologies y Umami Biowork lideran el sector, desarrollando propiedad intelectual y tecnología escalables mediante la optimización de la ciencia de datos. Otra startup destacada en este ámbito es Eternal, que aplica inteligencia artificial y robótica para automatizar la experimentación, el análisis y la optimización de los procesos de fermentación de biomasa. Estos avances también benefician a los grandes productores que buscan vías viables y sostenibles para la producción de proteínas alternativas a gran escala.
Desafíos para la aplicación de la IA en la industria alimentaria
La aplicación de la IA en la industria alimentaria ofrece numerosos beneficios, entre ellos la eficiencia en costes, la rapidez, la personalización, la previsibilidad y el análisis de datos. Sin embargo, este proceso también se enfrenta a diversos desafíos.
Datos históricos limitados : Un campo emergente como la tecnología alimentaria carece de datos históricos para alimentar los algoritmos, lo que dificulta la obtención de resultados significativos. Cuando existen, suelen encontrarse en diversos formatos de datos no estructurados y variados. Por lo tanto, es necesario desarrollar herramientas para convertir los datos de entrada relevantes a un formato más reconocible.
Costes de implementación elevados : Configurar y mantener sistemas de IA puede resultar costoso, especialmente para las pequeñas empresas. Por otro lado, los sistemas existentes en las grandes empresas podrían quedar obsoletos en el futuro y, por lo tanto, requerir una inversión significativa para su desarrollo continuo.
Complejidades legales y éticas : La creciente complejidad de los sistemas de IA, especialmente en aplicaciones predictivas, plantea desafíos en cuanto a la necesaria responsabilidad legal y ética para abordar los errores de la IA y sus posibles consecuencias. Además, evaluar el impacto de la IA en la cultura culinaria tradicional es fundamental para comprender sus efectos generales.
Problemas de seguridad de datos : Proteger los datos confidenciales, como las recetas secretas, y al mismo tiempo fomentar el intercambio de datos para optimizar las aplicaciones de IA es un desafío complejo que requiere mecanismos de gobernanza eficaces. Además, la protección contra los ciberataques es fundamental.
Cambios en la normativa : Las leyes alimentarias cambian con frecuencia, lo que exige que los sistemas de IA se mantengan al día con estos cambios. Además, la normativa suele requerir interpretación, para lo cual la IA actual podría no ser adecuada.
Colaboración interdisciplinaria e intercambio de conocimientos : La combinación de la IA y la experiencia en el sector alimentario requiere una comunicación eficaz entre profesionales de diferentes campos (científicos de alimentos, ingenieros y científicos de datos). Esto exige un intercambio de conocimientos acelerado y una colaboración interdepartamental para facilitar la toma de decisiones integrada y basada en datos.
Aceptación del consumidor : Superar las preocupaciones y ansiedades de los consumidores sobre los alimentos producidos con IA requiere una investigación rigurosa y exhaustiva. Este es un proceso de investigación largo, serio y costoso.
Impacto ambiental : Más allá de la eficiencia, es necesario considerar el impacto ambiental de la IA y compararlo con los beneficios de mitigar dicho impacto. Abordar estos desafíos es crucial para que la industria alimentaria aproveche el potencial de la IA, al tiempo que gestiona de forma proactiva sus limitaciones e implicaciones sociales.
Perspectivas para la aplicación de la IA en la industria alimentaria
Desde finales de la década de 2010, el mundo ha sido testigo de un auge de startups especializadas en el desarrollo de productos alimenticios impulsados por IA. La clave reside en proporcionar soluciones basadas en IA para tareas como el análisis de mercado, la previsión de las preferencias del consumidor y la modelización predictiva de los parámetros del producto y del proceso.
Las startups están acelerando las fusiones con empresas alimentarias para impulsar la innovación, una tendencia que se espera que cobre aún más fuerza en un futuro próximo. Están surgiendo desafíos en cuanto a la calidad de los datos, la capacidad de procesamiento y la ética; sin embargo, las aplicaciones de IA ya se han integrado profundamente en la industria alimentaria. Por lo tanto, una vez que se establezca un mecanismo de aplicación armonioso, se espera que la IA revolucione este sector.
La poderosa sinergia entre la IA y la tecnología alimentaria es un vínculo inevitable para satisfacer la creciente demanda de alimentos y las exigencias de sostenibilidad. Desde inspirar nuevos diseños de productos basados en datos de la demanda del consumidor hasta proponer nuevos parámetros de proceso que mejoren la productividad y reduzcan los costos, la IA contribuirá a optimizar cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de nuevos productos en la industria alimentaria en el futuro.
(Según peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
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