Sursa foto: Samsung
De la fermă la farfurie, industria globală a alimentelor și băuturilor trece printr-o transformare profundă, una care nu mai este dictată doar de bucătari sau de echipele de marketing, ci și de sisteme inteligente care funcționează în culise.
Urmărește mai jos producțiile video ale G4Food:
- articolul continuă mai jos -
Tehnologia AI nu mai este doar un concept futurist pentru giganții din industria alimentară. Aceasta ajută deja la prezicerea perturbărilor din lanțurile de aprovizionare, la conceperea de rețete noi, la reducerea risipei și la îmbunătățirea sustenabilității, toate acestea contribuind, în același timp, la experiențe personalizate pentru consumatori, pe diferite piețe. „La Nestlé, am văzut cu ochii noștri cum aceste tehnologii pot livra rezultate atât la nivel de obiective, cât și de performanță”, se arată în comunicatul companiei, conform cio.com.
Totuși, în entuziasmul general, Nestlé oferă și un avertisment: „AI nu e magie”. Pentru fiecare aplicație promițătoare, există și riscuri — de la probleme etice legate de utilizarea datelor, până la tentația de a automatiza deciziile creative fără discernământ. „Pentru CIO și CTO, provocarea de acum nu mai este să demonstreze valoarea AI, ci să creeze cultura, competențele și sistemele care să permită o scalare responsabilă”, mai spun reprezentanții companiei.
De la predicție la precizie
Industria alimentară s-a confruntat mereu cu incertitudini: recolte fluctuante, blocaje logistice, preferințe ale consumatorilor care se schimbă constant. AI le permite companiilor să transforme presupunerile în previziuni. „La Nestlé, folosim AI pentru a anticipa modelele de cerere mai precis ca niciodată, ajustând producția și inventarul dinamic, într-un mod care nu era posibil cu instrumentele tradiționale de planificare”, spun oficialii Nestlé.
Spre exemplu, compania utilizează AI pentru a estima timpul de sosire în porturile de destinație al containerelor și algoritmi de învățare automată pentru a genera prognoze statistice, îmbunătățind astfel precizia planificării cererii.
AI este implementată și în dezvoltarea de formule noi, modelele de machine learning analizând ani de date din R&D pentru a accelera procesul de creare a produselor, adaptate la noile tendințe de sănătate, gust și nutriție. „Acestea nu sunt doar experimente. Sunt procese active care aduc rezultate”, mai precizează reprezentanții Nestlé.
Dar eficiența operațională nu este suficientă. „Pentru ca AI să aibă un impact real, trebuie să susțină obiective mai ample — cum ar fi sustenabilitatea”.
Nestlé explorează modul în care modelele AI pot optimiza monitorizarea emisiilor de carbon pe lanțuri de aprovizionare agricole complexe
„A hrăni lumea într-un mod sustenabil este provocarea definitorie a industriei alimentare”. Deși agricultura regenerativă și inovația în ambalaje joacă un rol important, AI poate avea un efect de multiplicare.
Nestlé explorează modul în care modelele AI pot optimiza monitorizarea emisiilor de carbon pe lanțuri de aprovizionare agricole complexe, ajutând compania să ia decizii de achiziție mai inteligente și să reducă emisiile la scară largă. În fabrici, sistemele de viziune bazate pe AI reduc risipa și îmbunătățesc eficiența energetică, contribuind la angajamentele companiei privind protecția mediului.
Totuși, chiar și în timp ce AI devine parte integrantă a operațiunilor, Nestlé subliniază că „nicio tehnologie nu ar trebui să înlocuiască valorile care definesc mâncarea autentică”. „Autenticitatea, transparența și încrederea contează încă. Asta înseamnă că AI trebuie să completeze, nu să elimine, măiestria și umanitatea din industria noastră”.
Riscurile ascunse ale supra-automatizării
„Una dintre cele mai seducătoare promisiuni ale AI generative este viteza: generarea instantanee de conținut de campanie, texte sau concepte de produs. Dar rapid nu înseamnă întotdeauna mai bine”.
Mâncarea este cultură. Este emoție. „Ceea ce rezonează într-o regiune s-ar putea să nu aibă același impact în alta”. De aceea, Nestlé susține sistemele în care oamenii rămân implicați în proces („human-in-the-loop”), permițând echipelor locale să adapteze soluțiile globale și atrage atenția că algoritmii nu ar trebui să dicteze direcția creativă fără supraveghere.
Mai există și îngrijorări serioase legate de bias-ul algoritmilor în testarea produselor și cercetările de piață, mai ales când seturile de date nu reflectă diversitatea reală a consumatorilor la nivel global. „Pentru brandurile alimentare internaționale, scalarea responsabilă a AI trebuie să includă și un angajament față de echitate și reprezentativitate la nivel de date”.
