¿Hasta dónde puede llegar la IA en el sector de la alimentación?

La Inteligencia Artificial (IA) está de actualidad, con una gran cobertura mediática sobre cómo ChatGPT y tecnologías similares están dejando su huella en nuestra vida cotidiana. Con toda esta atención, se podría pensar que la IA es una tecnología nueva, pero en realidad sus orígenes se remontan a los años cincuenta. Lo que estamos viendo hoy son los resultados de décadas de investigación y desarrollo tecnológico que parecen estar dando sus frutos ahora, marcando una verdadera diferencia en nuestra forma de vivir y trabajar.

Cuando se trata del sector de alimentación y bebidas, las cosas no son diferentes y cada vez son más las empresas que aprovechan los beneficios de las tecnologías de IA. Y, dado que se espera que el valor del mercado de la IA en el sector de la alimentación y las bebidas alcance la asombrosa cifra de 29.940 millones de dólares en 2028, está claro que el número de estas empresas que invierten en IA aumentará. Pero, aunque muchos en la industria han oído hablar de la IA, todavía existe una incertidumbre generalizada sobre lo que realmente es, cómo funciona y cómo puede beneficiar a este sector.

¿Qué es la IA y el aprendizaje automático?

La IA es la capacidad de un ordenador o máquina de imitar el comportamiento inteligente humano y realizar tareas similares a las humanas. Realiza tareas que requieren inteligencia humana, como pensar, razonar, aprender de la experiencia y, lo que es más importante, tomar sus propias decisiones.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Se trata de sistemas informáticos que pueden aprender y adaptarse sin que se les programe explícitamente o se les ayude a hacerlo. El aprendizaje automático utiliza algoritmos y modelos estadísticos para analizar datos de forma inteligente y extraer conclusiones a partir de patrones de datos que sirvan de base para futuras acciones.

¿Qué lugar ocupa la IA en el sector de alimentación y bebidas?

En pocas palabras, la IA (el aprendizaje automático en particular) tiene el potencial de optimizar todas las áreas de la fabricación de alimentos, facilitando aplicaciones inteligentes y específicas de la industria para mejorar todos los aspectos de la cadena de suministro, desde la granja hasta la mesa, ayudando a construir cadenas de suministro ágiles e impulsar el crecimiento de los ingresos.

Gracias a su capacidad para tener en cuenta un número desmesurado de valores de datos, parámetros, escenarios hipotéticos y otros factores, el aprendizaje automático puede producir recomendaciones precisas y oportunas para casi todos los aspectos de la cadena de suministro alimentario. En última instancia, esto proporciona una ventaja competitiva que sería imposible reproducir sin la aplicación de tecnologías de IA.

¿Dónde se utiliza ya el aprendizaje automático?

Los usos del aprendizaje automático en el sector de alimentación y bebidas parecen ilimitados. Tomemos como ejemplo la agricultura de precisión, un ámbito en el que el aprendizaje automático está aportando nuevos conocimientos. Puede tratarse del análisis de cosechas pasadas en términos de cantidad y calidad, en combinación con previsiones meteorológicas para saber qué campos necesitan riego y cuándo, o cuándo utilizar fertilizantes.

En el sector de la acuicultura, Nutreco, empresa líder en nutrición animal, ha conseguido ciclos de producción adicionales de gambas más sanas, al tiempo que utiliza un 30% menos de pienso. En concreto, la empresa utiliza sensores de audio en la acuicultura para escuchar a las gambas y saber cuándo tienen hambre. A continuación, el aprendizaje automático determina cuándo y cuánto hay que alimentar a las gambas, lo que sirve para reducir el índice de conversión alimenticia y acortar el ciclo de producción de gambas, duplicando la producción sin una enorme intensificación.

Otro ejemplo es el de Zeelandia Group, empresa mundial de ingredientes de panadería que ha abordado los retos del aumento de los costes y la falta de ingredientes de panadería disponibles desplegando un modelo de aprendizaje automático que recomienda productos y precios a sus clientes de panadería basándose en lo que compran clientes similares. Gracias a la IA aplicada, el grupo ha conseguido acelerar en un 83% la preparación de recomendaciones de productos para los clientes, reduciendo el tiempo de 30 a 5 minutos. Como resultado de que las recomendaciones de productos llevan menos tiempo, sus empleados pueden ofrecer una mejor experiencia al cliente, además de aumentar los ingresos por transacción y la cuota de cartera por cliente, mejorando la precisión y la velocidad de las recomendaciones de productos y las estrategias de precios.

Cada vez son más las empresas del sector que recurren a la IA para reducir los residuos e identificar ineficiencias en la cadena de suministro. Amalthea, proveedor líder mundial de queso de cabra y vaca ecológico, utiliza el aprendizaje automático para hacer más predecible la calidad del queso y maximizar el rendimiento, fidelizando a los clientes e impulsando la sostenibilidad. Antes, sólo podía analizar manualmente el rendimiento de la leche semanalmente, lo que dificultaba el ajuste de los parámetros del proceso para optimizar el rendimiento. Apoyándose en el aprendizaje automático, Amalthea puede ahora ver los rendimientos inmediatamente, además de recibir información directa sobre lo que está causando un cambio en el rendimiento. Esto ha ayudado a reducir sus residuos globales de fabricación, ya que la empresa puede identificar rápidamente los puntos débiles y mejorar los procesos simultáneamente. Estos cambios han tenido un impacto directo en la rentabilidad y los resultados de la empresa: por cada aumento del 1% en los rendimientos, Amalthea espera ahorrar aproximadamente 500.000€.

Planificar todas las eventualidades

Podríamos pensar que las empresas alimentarias de lo único de lo que pueden estar seguras es de la propia incertidumbre. Con más variaciones impredecibles en las condiciones meteorológicas, ¿qué pasa con el papel del aprendizaje automático cuando potencialmente no hay patrones de datos que encontrar? 

Lo que puede hacer es ayudar a comprender mejor los riesgos de las condiciones meteorológicas cambiantes y cómo pueden afectar a las cosechas en todo el mundo. Este mayor conocimiento puede servir de base a las estrategias necesarias para mitigar estos riesgos. Pero, incluso con las últimas tecnologías de aprendizaje automático, garantizar que estas estrategias sean eficaces requiere consenso. Como señala la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), todas las partes implicadas en la cadena de suministro de alimentos deben ser más resilientes y minimizar el uso de agua, energía y otros recursos, cambios que pueden apoyarse en el aprendizaje automático.

A medida que se desarrolle la tecnología y que más empresas descubran las ventajas que puede reportar la aplicación de la IA, las capacidades de esta tecnología se desarrollarán aún más, perfeccionándose para resolver problemas específicos del sector o de la empresa. Como ya estamos viendo, la aplicación meditada de las tecnologías de IA está ayudando a las empresas de todo el sector de alimentación y bebidas y de la cadena de suministro, y esto no hará sino aumentar en los próximos años. La IA ya está demostrando ser un motor real y eficaz y ayudar a las empresas a planificar las eventualidades con información práctica para ir un paso por delante en todo momento.