Aplicación de la inteligencia artificial en la industria alimentaria

La necesidad de la IA en la industria alimentaria

Además de brindar oportunidades para resolver desafíos complejos de la industria, la IA también está cambiando el panorama empresarial general. Las empresas están respondiendo a las tendencias de los consumidores y lanzando productos al mercado más rápido que nunca y los consumidores están empezando a esperar esto. Para mantenerse al día con las tendencias y tener éxito en las estrategias de salida al mercado, la innovación de productos debe ser más rápida que nunca.

Tradicionalmente, el ciclo de desarrollo de nuevos productos de las empresas de alimentos, desde su inicio hasta su comercialización, ha estado plagado de información limitada y datos fragmentados. Esta complejidad surge de diferentes aspectos del ciclo del proceso, incluidos el marketing, la investigación y el desarrollo (I+D) y las ventas. Estos desafíos conducen a una toma de decisiones lenta y a ciclos de innovación largos.

No es sorprendente, por tanto, que aproximadamente el 80% de los lanzamientos de productos alimenticios fracasen, en gran medida debido a la falta de aceptación por parte de los consumidores. La IA está ayudando a abordar eficazmente estos desafíos al reducir la necesidad de realizar pruebas exhaustivas y promover la colaboración entre departamentos mediante potentes redes de datos. Puede agilizar todo el proceso optimizando las formulaciones de productos, los parámetros del proceso y analizando las tendencias del mercado.

“Toda la agenda digital es relevante y emocionante porque, si se hace bien, realmente puede acelerar las cosas”, dijo Miriam Überall, ex directora de I+D de Kraft Heinz y Unilever. Evite los numerosos ensayos y errores que comete una organización de I+D tradicional y obtenga una previsibilidad más rápida”.

El papel de la IA en el impulso del ciclo de innovación de la industria alimentaria

Aumentar la comprensión del consumidor y generar ideas . La IA está transformando el proceso de desarrollo de nuevos productos al aprovechar un enfoque multidimensional basado en datos.

En primer lugar, la IA interpreta tendencias en tiempo real de fuentes externas y recopila información sobre las opiniones y los sentimientos de los consumidores. Esto incluye análisis de redes sociales, seguimiento de palabras clave, uso de chatbots para encuestas y análisis de imágenes.

En segundo lugar, la IA también se extiende a los sensores de Internet de las cosas (IoT), que recopilan datos de los consumidores sobre elecciones de productos y preferencias de cocina. Además, realizar análisis, aprovechar los datos de ventas históricos y las tendencias del mercado para pronosticar con precisión las necesidades y preferencias de los consumidores, optimizar el momento del lanzamiento de nuevos productos y adaptarse a los cambios del mercado.

*TasteGPT es un programa de inteligencia artificial de propósito general de Tastewise diseñado para ayudar a los usuarios a obtener información personalizada más rápido que nunca.*

La startup Tastewise es un excelente ejemplo del uso de IA para inspirar el desarrollo de nuevos productos. La empresa ha desarrollado un software que recopila enormes cantidades de datos de diversas fuentes (redes sociales, reseñas, menús, recetas…) para conocer las tendencias alimentarias emergentes 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.

Explora 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 de los ingredientes. Empresas emergentes de todo el mundo están investigando y desarrollando un algoritmo eficiente para apoyar el proceso de descubrimiento de alimentos. Ginkgo Bioworks y Arzeda, por ejemplo, están utilizando una combinación de diseño computacional e IA para crear nuevas proteínas y enzimas. Mientras tanto, Amai Proteins utiliza IA para diseñar proteínas nuevas y optimizadas que produzcan características y sabores diferentes.

Investigación, desarrollo y optimización . La IA juega un papel central en la predicción y mejora de los atributos de diversos productos alimenticios. Sugiere proporciones de ingredientes que coinciden con los perfiles de sabor y ofrece alternativas más saludables conservando el sabor.

Además, la IA ayuda a evaluar la textura de los productos alimenticios, garantizando que sus propiedades cumplan con las expectativas. Desde el punto de vista nutricional, la IA optimiza las recetas para lograr objetivos específicos, ya sea reducir el contenido de azúcar o aumentar los niveles de proteína, al tiempo que predice la composición nutricional para que coincida con los requisitos del etiquetado.

Recientemente, las empresas de alimentos han adoptado IA en su ciclo de I+D, reduciendo el tiempo de desarrollo y procesamiento de productos de meses a solo días. Unilever ha utilizado IA para crear productos bajos en sal, acelerando el proceso de análisis del sabor de meses a días. Kraft Heinz probó algoritmos de IA para optimizar costos y niveles de azúcar y sal, logrando resultados notables. El análisis descriptivo cuantitativo logró hasta un 94% de precisión en la reproducción del producto de tomate original.

Optimizar la productividad y los costes . Después de desarrollar productos alimenticios a escala de laboratorio, las empresas alimentarias se enfrentan al desafío de organizar 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 proporciona soluciones mediante el análisis de datos para determinar las condiciones óptimas para escalar la producción.

Empresas emergentes pioneras como Animal Alternative Technologies y Umami Bioworks están liderando el camino en este espacio, desarrollando propiedad intelectual y tecnología escalables aprovechando la ciencia de datos. Otra startup notable en este espacio es Eternal, que utiliza inteligencia artificial y robótica para automatizar las pruebas, el análisis y la optimización de la fermentación de biomasa. Estos avances también benefician a los grandes fabricantes que buscan un camino 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 IA en la industria alimentaria ofrece muchos beneficios, entre ellos rentabilidad, velocidad, personalización, capacidades predictivas y conocimiento a partir de los datos. Sin embargo, este proceso también enfrenta algunos desafíos.

Datos históricos limitados : un campo emergente como la tecnología alimentaria carece de datos históricos para alimentar el algoritmo, lo que hace que sea más difícil generar resultados significativos. Si está disponible, a menudo se encuentra en una variedad de formatos de datos no estructurados y dispares. Por lo tanto, es necesario desarrollar mecanismos que permitan que los datos de entrada relevantes sean más reconocibles.

Altos costos de implementación : configurar y mantener un sistema de IA puede ser costoso, especialmente para empresas pequeñas. Por otra parte, los sistemas actuales de las grandes empresas pueden no ser adecuados en el futuro y, por lo tanto, requieren una inversión significativa para seguir desarrollándose.

Complejidades legales y éticas : la creciente complejidad de los sistemas de IA, especialmente en aplicaciones predictivas, plantea el desafío 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 importante para comprender su impacto general.

Problemas de seguridad de los datos : proteger datos confidenciales, como recetas secretas, al tiempo 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.

Cambios regulatorios : las leyes alimentarias cambian con frecuencia, lo que requiere que los sistemas de IA se mantengan al día con estos ajustes. Además, las regulaciones a menudo requieren interpretación, para lo cual la IA actual puede no ser adecuada.

Colaboración multidisciplinaria e intercambio de habilidades : la combinación de inteligencia artificial y experiencia alimentaria requiere una comunicación eficaz entre expertos de diferentes campos (científicos de alimentos, ingenieros y científicos de datos). Esto requiere acelerar el intercambio y el desarrollo de habilidades en todos los departamentos para tomar decisiones integradas y basadas en datos.

Aceptación del consumidor : Aliviar las preocupaciones y los temores de los consumidores sobre los alimentos producidos mediante IA requiere una investigación profunda y auténtica. Es un proceso de investigación largo, serio y costoso.

Impacto ambiental : además de la eficiencia, es necesario considerar el impacto de la IA en el medio ambiente y compararlo con los beneficios de reducir el impacto ambiental. Abordar estos desafíos es fundamental para ayudar a la industria alimentaria a aprovechar el potencial de la IA y, al mismo tiempo, abordar de forma proactiva 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 aumento de empresas emergentes especializadas en el desarrollo de productos alimenticios basados en IA. La clave está en proporcionar soluciones basadas en IA para tareas como análisis de mercado, previsión de conocimientos sobre el consumidor y modelado predictivo de parámetros de productos y procesos.

Ecosistema de startups de la industria alimentaria impulsado por IA.

Las empresas emergentes se fusionan cada vez más con empresas de alimentos para impulsar la innovación, una tendencia que se espera que gane más impulso en el futuro cercano. Están surgiendo desafíos en la calidad de los datos, las capacidades de procesamiento y la ética, sin embargo, las aplicaciones de IA ya han penetrado profundamente en la industria alimentaria. Por lo tanto, una vez que se determine un mecanismo de aplicación armonizado, se espera que la IA cree una revolución en la industria alimentaria.

La fuerte sinergia entre la IA y la tecnología alimentaria es una conexión inevitable para abordar la creciente demanda de alimentos y los requisitos de sostenibilidad. Desde la inspiración para el diseño de nuevos productos basados en datos de demanda de los consumidores hasta nuevos parámetros de proceso sugeridos que pueden mejorar la productividad y reducir costos, la IA ayudará a optimizar cada paso en el ciclo de desarrollo de nuevos productos de la industria alimentaria en el futuro.

(Según peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)

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