Aplicação da inteligência artificial na indústria alimentícia

A necessidade de IA na indústria alimentícia

Além de proporcionar oportunidades para solucionar desafios complexos do setor, a IA também está transformando o cenário empresarial como um todo. As empresas estão respondendo às tendências de consumo e lançando produtos no mercado mais rapidamente do que nunca, e os consumidores estão começando a esperar isso. Para acompanhar as tendências e ter sucesso em suas estratégias de entrada no mercado, a inovação de produtos precisa ser mais ágil do que nunca.

*Investimento em IA no período de 2000 a 2023*

Tradicionalmente, os ciclos de desenvolvimento de novos produtos das empresas alimentícias, desde a concepção até a chegada às prateleiras, têm sido prejudicados pela informação limitada e pelos dados fragmentados. Essa complexidade surge 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.

Não é surpresa, portanto, 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 poderosas redes de dados. Ela pode otimizar todo o processo, ajustando formulações de produtos, parâmetros de processo e analisando tendências de mercado.

“Toda a agenda digital é relevante e empolgante porque, se bem executada, realmente acelera os processos. Ela evita grande parte da tentativa e erro que uma organização de P&D tradicional enfrenta e permite previsões mais rápidas”, afirma Miriam Überall, ex-diretora de P&D da Kraft Heinz e da Unilever.

O papel da IA na promoção do ciclo de inovação na indústria alimentícia

Aprimore o conhecimento do consumidor e a geração de ideias . A IA está remodelando o desenvolvimento de novos produtos, aproveitando uma abordagem multidimensional orientada por dados.

Em primeiro lugar, a IA interpreta tendências em tempo real provenientes de fontes externas, reunindo 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 tempos de lançamento de novos produtos e se adaptar às mudanças do mercado.

*O TasteGPT é o programa de IA generativa da Tastewise, projetado para ajudar os usuários a obter insights personalizados mais rapidamente do que nunca.*

A startup Tastewise é um excelente exemplo de como a IA pode inspirar o desenvolvimento de novos produtos. A empresa desenvolveu um software que coleta grandes quantidades de dados de diversas fontes (redes sociais, avaliações, cardápios, receitas etc.) para entender as tendências alimentares emergentes e os gostos dos consumidores.

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, aprimorando a triagem e a caracterização dos mesmos. Startups em todo o mundo estão pesquisando e desenvolvendo algoritmos eficientes para apoiar o processo de descoberta de alimentos. A Ginkgo Bioworks e a Arzeda, por exemplo, estão utilizando uma combinação de design computacional e IA para criar novas proteínas e enzimas. Enquanto isso, a Amai Proteins utiliza 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 aprimoramento de atributos para uma variedade de produtos alimentícios. Ela sugere proporções de ingredientes para corresponder aos 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 as características do produto 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 do setor alimentício 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 sódio, 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 à base de tomate.

Otimização da produtividade e dos custos . Após o desenvolvimento de produtos alimentícios em escala laboratorial, as empresas do setor enfrentam o desafio de adaptar máquinas e linhas de produção para o aumento da escala, mantendo a competitividade e a qualidade dos produtos. A Inteligência Artificial (IA) oferece uma solução ao analisar dados para determinar as condições ideais para a ampliação da produção.

Startups pioneiras como a Animal Alternative Technologies e a Umami Bioworks estão liderando o caminho nesse setor, desenvolvendo propriedade intelectual e tecnologia escalável por meio da ciência de dados. Outra startup notável nesse segmento é a Eternal, que utiliza inteligência artificial e robótica para automatizar testes, análises e otimização da fermentação de biomassa. Esses avanços também estão beneficiando grandes fabricantes que buscam um caminho viável e sustentável para a produção de proteínas alternativas em larga escala.

Desafios da aplicação da IA na indústria alimentícia

A aplicação da IA na indústria alimentícia oferece muitos benefícios, incluindo eficiência de custos, velocidade, personalização, capacidade preditiva e insights baseados em dados. No entanto, o processo também enfrenta diversos desafios.

Dados históricos limitados : Um campo emergente como a tecnologia de alimentos carece de dados históricos para alimentar algoritmos, o que dificulta a geração de resultados significativos. Quando disponíveis, esses dados geralmente se encontram em formatos diversos, não estruturados e díspares. Portanto, há necessidade de desenvolvimento para tornar os dados de entrada relevantes em um formato mais reconhecível.

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 adequados para o futuro e, portanto, exigem investimentos significativos para continuar crescendo.

Complexidade Jurídica e Ética : A crescente complexidade dos sistemas de IA, especialmente em aplicações preditivas, aumenta o desafio da responsabilização sob 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.

Questões 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.

Regulamentações em constante mudança : As leis alimentares mudam frequentemente, exigindo que os sistemas de IA acompanhem essas alterações. Além disso, as regulamentações muitas vezes exigem interpretação, algo para o qual a IA atual pode não estar bem preparada.

Colaboração multidisciplinar e compartilhamento de habilidades : Combinar IA e conhecimento especializado 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 a construção de equipes multifuncionais para a tomada de decisões integradas e baseadas em dados.

Aceitação do consumidor : Aliviar as preocupações e os receios dos consumidores em relação aos alimentos produzidos por IA exige uma pesquisa rigorosa e aprofundada. Trata-se de um processo de pesquisa longo, rigoroso e dispendioso.

Impacto ambiental : Além da eficiência, o impacto ambiental da IA precisa ser considerado e ponderado em relação aos benefícios da redução desse impacto. Abordar esses desafios é crucial para ajudar a indústria alimentícia a capitalizar o potencial da IA, ao mesmo tempo que se busca lidar proativamente com suas limitações e implicações sociais.

Perspectivas da 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 baseados em IA. A essência da questão reside em fornecer soluções baseadas em IA para tarefas como análise de mercado, previsão de comportamento do consumidor, bem como modelagem preditiva para parâmetros de produtos e processos.

Ecossistema de startups da indústria alimentícia baseado em IA.

As startups estão cada vez mais se fundindo com empresas alimentícias para impulsionar a inovação – uma tendência que deve ganhar ainda mais força em um futuro próximo. Desafios relacionados à qualidade dos dados, poder de processamento e ética estão surgindo, porém, as aplicações de IA já penetraram profundamente na indústria alimentícia. Portanto, uma vez definido um mecanismo de aplicação harmonioso, espera-se que a IA revolucione o setor alimentício.

A poderosa sinergia entre IA e tecnologia alimentar é um elo inevitável para atender à crescente demanda por alimentos e às exigências de sustentabilidade. Desde a inspiração para o design de novos produtos com base em dados de demanda do consumidor até a 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 na indústria alimentícia nos próximos anos.

(De acordo com peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)

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