La necesidad de IA en la industria alimentaria
Además de brindar oportunidades para resolver desafíos complejos de la industria, la IA también está transformando el panorama empresarial general. Las empresas están respondiendo a las tendencias de consumo y lanzando productos al mercado más rápido que nunca, y los consumidores empiezan a esperarlo. Para mantenerse al día con las tendencias y tener éxito en sus estrategias de comercialización, la innovación de productos debe ser más rápida que nunca.
Tradicionalmente, los ciclos de desarrollo de nuevos productos de las empresas alimentarias, desde su concepción hasta su comercialización, se han visto afectados por información limitada y datos fragmentados. Esta complejidad surge de diferentes aspectos del ciclo del proceso, como el marketing, la investigación y el desarrollo (I+D) y las ventas. Estos desafíos conllevan una toma de decisiones lenta y largos ciclos de innovación.
Por lo tanto, no sorprende que alrededor del 80% de los lanzamientos de productos alimenticios fracasen, en gran medida debido a la falta de aceptación del consumidor. La IA está ayudando a abordar eficazmente estos desafíos al reducir la necesidad de pruebas exhaustivas y promover la colaboración interdepartamental mediante potentes redes de datos. Puede agilizar todo el proceso optimizando las formulaciones de los productos, los parámetros del proceso y analizando las tendencias del mercado.
“Toda la agenda digital es relevante y emocionante porque, bien implementada, realmente acelera los procesos. Evita gran parte del proceso de ensayo y error que suele llevar a cabo una organización tradicional de I+D y permite una predicción más rápida”, afirma Miriam Überall, exdirectora de I+D de Kraft Heinz y Unilever.
El papel de la IA en el impulso del ciclo de innovación de la industria alimentaria
Mejore el conocimiento del consumidor y la generación de ideas . La IA está transformando el desarrollo de nuevos productos al aprovechar un enfoque multidimensional basado en datos.
En primer lugar, la IA interpreta tendencias en tiempo real provenientes de fuentes externas, recopilando información sobre las opiniones y sentimientos de los consumidores. Esto incluye el análisis de redes sociales, el seguimiento de palabras clave, el uso de chatbots para encuestas y el análisis de imágenes.
En segundo lugar, la IA también se extiende a los sensores del Internet de las Cosas (IoT), que recopilan datos de los consumidores sobre sus elecciones de productos y preferencias culinarias. Además, realiza análisis, aprovechando el historial de ventas y las tendencias del mercado para predecir con precisión las necesidades y preferencias de los consumidores, optimizar los plazos de lanzamiento de nuevos productos y adaptarse a los cambios del mercado.
La startup Tastewise es un excelente ejemplo del uso de la IA para inspirar el desarrollo de nuevos productos. La empresa ha desarrollado un software que recopila cantidades masivas de datos de diversas fuentes (redes sociales, reseñas, menús, recetas, etc.) para comprender las nuevas tendencias alimentarias y los gustos de los consumidores.
Este software es una herramienta valiosa para las empresas de alimentos, ya que ayuda a crear productos deseados y preferidos por los consumidores.
Descubrimiento de nuevos ingredientes alimentarios . En el ciclo de desarrollo de nuevos productos, la IA también puede acelerar el descubrimiento de nuevos ingredientes alimentarios y mejorar su cribado y caracterización. Startups de todo el mundo investigan y desarrollan un algoritmo eficiente para apoyar el proceso de descubrimiento de alimentos. Ginkgo Bioworks y Arzeda, por ejemplo, combinan diseño computacional e IA para crear nuevas proteínas y enzimas. Por su parte, Amai Proteins utiliza IA para diseñar nuevas proteínas optimizadas para producir diferentes características y sabores.
Investigación, desarrollo y optimización . La IA desempeña un papel fundamental en la predicción y mejora de los atributos de diversos productos alimenticios. Sugiere proporciones de ingredientes que se ajustan a los perfiles de sabor y ofrece alternativas más saludables, conservando el sabor.
Además, la IA ayuda a evaluar la textura de los alimentos, garantizando que sus características cumplan con las expectativas. En el ámbito nutricional, la IA optimiza las recetas para lograr objetivos específicos, ya sea reducir el contenido de azúcar o aumentar los niveles de proteína, a la vez que predice la composición nutricional para cumplir con los requisitos del etiquetado.
Recientemente, las empresas alimentarias han aplicado la IA en sus ciclos de I+D, reduciendo el tiempo de desarrollo y procesamiento de productos de meses a días. Unilever utilizó la IA para crear productos bajos en sal, acelerando el proceso de análisis de sabor de meses a días. Kraft Heinz probó algoritmos de IA para optimizar el coste, el azúcar y la sal, logrando resultados extraordinarios. El análisis descriptivo cuantitativo logró una precisión del 94 % al reproducir el 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 adaptar la maquinaria y las líneas de producción para la producción a gran escala, garantizando al mismo tiempo la competitividad y la calidad de los productos a escala de laboratorio. La IA ofrece una solución mediante el análisis de datos para determinar las condiciones óptimas para ampliar la producción.
Startups pioneras como Animal Alternative Technologies y Umami Bioworks lideran este sector, desarrollando propiedad intelectual y tecnología escalable mediante el uso de la ciencia de datos. Otra startup destacada en este sector es Eternal, que utiliza IA y robótica para automatizar las pruebas, el análisis y la optimización de la fermentación de biomasa. Estos avances también benefician a grandes fabricantes que buscan una vía viable y sostenible 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 numerosas ventajas, como la rentabilidad, la velocidad, la personalización, la capacidad predictiva y la información basada en datos. Sin embargo, el proceso también se enfrenta a diversos desafíos.
Datos históricos limitados : Un campo emergente como la tecnología alimentaria carece de datos históricos para alimentar algoritmos, lo que dificulta la generación de resultados significativos. Si están disponibles, suelen encontrarse en diversos formatos de datos no estructurados y dispares. Por lo tanto, es necesario desarrollar datos de entrada relevantes de forma más reconocible.
Altos costos de implementación : Configurar y mantener un sistema de IA puede ser costoso, especialmente para pequeñas empresas. Por otro lado, los sistemas actuales de las grandes empresas podrían no estar preparados para el futuro y, por lo tanto, requerir una inversión significativa para seguir creciendo.
Complejidad legal y ética : La creciente complejidad de los sistemas de IA, especialmente en aplicaciones predictivas, plantea el reto de la rendición de cuentas desde una perspectiva legal y ética para abordar los posibles errores y consecuencias de la IA. Además, evaluar el impacto de la IA en la cultura alimentaria tradicional es crucial para comprender su impacto general.
Problemas de seguridad de datos : Proteger datos confidenciales, como recetas secretas, a la vez que se promueve el intercambio de datos para optimizar las aplicaciones de IA es un desafío complejo que requiere mecanismos de gobernanza eficaces. Además, la protección contra ataques digitales es crucial.
Regulaciones cambiantes : Las leyes alimentarias cambian con frecuencia, lo que exige que los sistemas de IA se mantengan al día con estos cambios. Además, las regulaciones suelen requerir interpretación, algo para lo que la IA actual podría no ser adecuada.
Colaboración multidisciplinaria e intercambio de habilidades : Combinar la IA con la experiencia alimentaria requiere una comunicación eficaz entre expertos de diferentes campos (científicos de alimentos, ingenieros y científicos de datos). Esto exige un intercambio acelerado de habilidades y un desarrollo interdisciplinario para tomar decisiones integradas y basadas en datos.
Aceptación del consumidor : Aliviar las preocupaciones y temores de los consumidores sobre los alimentos producidos con IA requiere una investigación rigurosa y exhaustiva. Es un proceso de investigación largo, riguroso y costoso.
Impacto ambiental : Además de la eficiencia, es necesario considerar el impacto ambiental de la IA y sopesarlo frente a los beneficios de reducirlo. Abordar estos desafíos es crucial para ayudar a la industria alimentaria a aprovechar el potencial de la IA, a la vez que se abordan proactivamente sus limitaciones e implicaciones sociales.
Perspectivas de aplicación de la IA en la industria alimentaria
Desde finales de la década de 2010, el mundo ha presenciado un auge de startups especializadas en el desarrollo de productos alimenticios basados en IA. La clave reside en proporcionar soluciones basadas en IA para tareas como el análisis de mercado, la previsión de información del consumidor y el modelado predictivo de parámetros de productos y procesos.
Las startups se fusionan cada vez más con empresas alimentarias para impulsar la innovación, una tendencia que se prevé que cobrará mayor impulso en el futuro próximo. Si bien están surgiendo desafíos en la calidad de los datos, la capacidad de procesamiento y la ética, las aplicaciones de IA se han consolidado en la industria alimentaria. Por lo tanto, una vez que se determine un mecanismo de aplicación armonioso, se espera que la IA revolucione la industria alimentaria.
La poderosa sinergia entre la IA y la tecnología alimentaria es un vínculo ineludible para abordar la creciente demanda de alimentos y los requisitos de sostenibilidad. Desde la inspiración para el diseño de nuevos productos basada en los datos de demanda del consumidor hasta la sugerencia de nuevos parámetros de proceso que pueden mejorar la productividad y reducir los costos, la IA contribuirá a optimizar cada paso del ciclo de desarrollo de nuevos productos en la industria alimentaria en el futuro próximo.
(Según peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
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