A necessidade de IA na indústria alimentícia
Além de proporcionar oportunidades para solucionar desafios complexos do setor, a IA também está mudando o cenário geral dos negócios. As empresas estão respondendo às tendências de consumo e lançando produtos no mercado mais rápido do que nunca, e os consumidores estão começando a esperar por isso. Para acompanhar as tendências e ter sucesso em suas estratégias de entrada no mercado, a inovação de produtos precisa ser mais rápida do que nunca.
Tradicionalmente, os ciclos de desenvolvimento de novos produtos das empresas alimentícias, desde a concepção até a prateleira, têm sido marcados por informações limitadas e dados fragmentados. Essa complexidade decorre de diferentes aspectos do ciclo do processo, incluindo marketing, pesquisa e desenvolvimento (P&D) e vendas. Esses desafios levam a uma tomada de decisão lenta e a longos ciclos de inovação.
Portanto, não é surpresa que cerca de 80% dos lançamentos de produtos alimentícios fracassem, em grande parte devido à falta de aceitação do consumidor. A IA está ajudando a enfrentar esses desafios de forma eficaz, reduzindo a necessidade de testes extensivos e promovendo a colaboração entre departamentos por meio de redes de dados robustas. Ela pode agilizar todo o processo, otimizando formulações de produtos, parâmetros de processo e analisando tendências de mercado.
“Toda a agenda digital é relevante e empolgante porque, se bem feita, realmente acelera as coisas. Ela evita muitas das tentativas e erros que uma organização tradicional de P&D faz e permite previsões mais rápidas”, afirma Miriam Überall, ex-diretora de P&D da Kraft Heinz e da Unilever.
O papel da IA na condução do ciclo de inovação da indústria alimentícia
Aumente os insights do consumidor e a geração de ideias . A IA está remodelando o desenvolvimento de novos produtos aproveitando uma abordagem multidimensional orientada por dados.
Primeiro, a IA interpreta tendências em tempo real de fontes externas, coletando informações sobre opiniões e sentimentos dos consumidores. Isso inclui análise de mídias sociais, rastreamento de palavras-chave, uso de chatbots para pesquisas e análise de imagens.
Em segundo lugar, a IA também se estende aos sensores da Internet das Coisas (IoT), que coletam dados do consumidor sobre escolhas de produtos e preferências culinárias. Além disso, realiza análises, aproveitando dados históricos de vendas e tendências de mercado para prever com precisão as necessidades e preferências do consumidor, otimizar os prazos de lançamento de novos produtos e se adaptar às mudanças do mercado.
A startup Tastewise é um excelente exemplo do uso de IA para inspirar o desenvolvimento de novos produtos. A empresa desenvolveu um software que coleta enormes quantidades de dados de diversas fontes (mídias sociais, avaliações, cardápios, receitas...) para entender as tendências alimentares emergentes e o gosto do consumidor.
Este software é uma ferramenta valiosa para empresas alimentícias, pois ajuda a criar produtos desejados e preferidos pelos consumidores.
Descobrindo novos ingredientes alimentares . No ciclo de desenvolvimento de novos produtos, a IA também pode acelerar a descoberta de novos ingredientes alimentares, melhorar a triagem e a caracterização de ingredientes. Startups em todo o mundo estão pesquisando e desenvolvendo um algoritmo eficiente para apoiar o processo de descoberta de alimentos. A Ginkgo Bioworks e a Arzeda, por exemplo, estão usando uma combinação de design computacional e IA para criar novas proteínas e enzimas. Enquanto isso, a Amai Proteins usa IA para projetar novas proteínas otimizadas para produzir diferentes características e sabores.
Pesquisa, desenvolvimento e otimização . A IA desempenha um papel central na previsão e no aprimoramento de atributos para uma variedade de produtos alimentícios. Ela sugere proporções de ingredientes que combinam com os perfis de sabor e oferece alternativas mais saudáveis, mantendo o sabor.
Além disso, a IA auxilia na avaliação da textura dos produtos alimentícios, garantindo que suas características atendam às expectativas. No âmbito nutricional, a IA otimiza receitas para atingir objetivos específicos, seja reduzindo o teor de açúcar ou aumentando os níveis de proteína, além de prever a composição nutricional para atender aos requisitos de rotulagem.
Recentemente, empresas alimentícias têm aplicado IA em seus ciclos de P&D, reduzindo o tempo de desenvolvimento e processamento de produtos de meses para dias. A Unilever utilizou IA para criar produtos com baixo teor de sal, acelerando o processo de análise de sabor de meses para dias. A Kraft Heinz testou algoritmos de IA para otimizar custos, açúcar e sal, obtendo resultados notáveis. A análise descritiva quantitativa alcançou 94% de precisão na reprodução do produto original de tomate.
Otimizando a produtividade e os custos . Após desenvolver produtos alimentícios em escala laboratorial, as empresas alimentícias enfrentam o desafio de organizar máquinas e linhas para produção em larga escala, garantindo, ao mesmo tempo, a competitividade e a qualidade dos produtos em escala laboratorial. A IA oferece uma solução ao analisar dados para determinar as condições ideais para o aumento da produção.
Startups pioneiras como a Animal Alternative Technologies e a Umami Bioworks estão liderando o caminho neste setor, desenvolvendo propriedade intelectual e tecnologia escalável por meio da ciência de dados. Outra startup de destaque neste setor é a Eternal, que utiliza IA e robótica para automatizar testes, análises e otimização da fermentação de biomassa. Esses avanços também beneficiam grandes fabricantes que buscam um caminho viável e sustentável para a produção de proteínas alternativas em larga escala.
Desafios para a aplicação da IA na indústria alimentícia
A aplicação da IA na indústria alimentícia oferece muitos benefícios, incluindo eficiência de custos, velocidade, personalização, recursos preditivos e insights baseados em dados. No entanto, o processo também enfrenta uma série de desafios.
Dados históricos limitados : Um campo emergente como a tecnologia de alimentos carece de dados históricos para alimentar algoritmos, dificultando a geração de resultados significativos. Se disponíveis, frequentemente são encontrados em diversos formatos de dados não estruturados e díspares. Portanto, há necessidade de desenvolvimento para tornar os dados de entrada relevantes mais reconhecíveis.
Altos custos de implementação : Configurar e manter um sistema de IA pode ser caro, especialmente para pequenas empresas. Por outro lado, os sistemas atuais de grandes empresas podem não ser à prova do futuro e, portanto, exigem investimentos significativos para continuar a crescer.
Complexidade Jurídica e Ética : A crescente complexidade dos sistemas de IA, especialmente em aplicações preditivas, levanta o desafio da responsabilização, de uma perspectiva jurídica e ética, para lidar com potenciais erros e consequências da IA. Além disso, avaliar o impacto da IA na cultura alimentar tradicional é crucial para compreender seu impacto geral.
Problemas de segurança de dados : Proteger dados proprietários, como receitas secretas, e ao mesmo tempo promover o compartilhamento de dados para otimizar aplicações de IA é um desafio complexo que exige mecanismos de governança eficazes. Além disso, a proteção contra ataques digitais é crucial.
Mudanças nas regulamentações : as leis alimentares mudam com frequência, exigindo que os sistemas de IA acompanhem essas mudanças. Além disso, as regulamentações frequentemente exigem interpretação, para a qual a IA atual pode não ser adequada.
Colaboração multidisciplinar e compartilhamento de habilidades : combinar IA e expertise em alimentos exige comunicação eficaz entre especialistas de diferentes áreas (cientistas de alimentos, engenheiros e cientistas de dados). Isso requer compartilhamento acelerado de habilidades e desenvolvimento multifuncional para tomar decisões integradas e baseadas em dados.
Aceitação do Consumidor : Aliviar as preocupações e os medos dos consumidores em relação aos alimentos produzidos por IA exige uma pesquisa rigorosa e aprofundada. É um processo de pesquisa longo, rigoroso e caro.
Impacto Ambiental : Além da eficiência, o impacto ambiental da IA precisa ser considerado e ponderado em relação aos benefícios da redução do impacto ambiental. Enfrentar esses desafios é crucial para ajudar a indústria alimentícia a capitalizar o potencial da IA, ao mesmo tempo em que aborda proativamente suas limitações e implicações sociais.
Perspectivas de aplicação da IA na indústria alimentícia
Desde o final da década de 2010, o mundo tem testemunhado um aumento no número de startups especializadas no desenvolvimento de produtos alimentícios com base em IA. O cerne da questão reside no fornecimento de soluções baseadas em IA para tarefas como análise de mercado, previsão de insights do consumidor e modelagem preditiva para parâmetros de produtos e processos.
Startups estão se unindo cada vez mais a empresas alimentícias para impulsionar a inovação – uma tendência que deve ganhar ainda mais força em um futuro próximo. Desafios em termos de qualidade de dados, poder de processamento e ética estão surgindo, mas as aplicações de IA têm se aprofundado na indústria alimentícia. Portanto, uma vez definido um mecanismo de aplicação harmonioso, espera-se que a IA revolucione a indústria alimentícia.
A poderosa sinergia entre IA e tecnologia de alimentos é um elo inevitável para atender à crescente demanda por alimentos e aos requisitos de sustentabilidade. Da inspiração para o design de novos produtos com base em dados de demanda do consumidor à sugestão de novos parâmetros de processo que podem melhorar a produtividade e reduzir custos, a IA contribuirá para otimizar cada etapa do ciclo de desenvolvimento de novos produtos da indústria alimentícia nos próximos tempos.
(De acordo com peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
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