IA revoluciona la innovación alimentos-Marketing-ACTUAL FruVeg

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La inteligencia artificial, IA, permea todos los ámbitos. La alimentación no es ajena a las nuevas posibilidades que abre y ya hay empresas sacando partido para crear nuevas combinaciones que lleven a nuevos productos

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Un artículo de Dale Buss, publicado a inicios de octubre en Food Technology Magazine, analiza el uso de la IA por parte de la industria alimentaria y muestra ejemplos de los resultados obtenidos. El texto que sigue es una traducción con pequeñas adaptaciones

Las principales conclusiones del artículo son

Las empresas de alimentos y bebidas, incluidas Unilever, Kraft Heinz y Coca-Cola, están utilizando la inteligencia artificial en el desarrollo de productos.
Las redes sociales e Internet contienen una gran cantidad de información sobre temas alimentarios, lo que los convierte en entornos ricos en datos para que los algoritmos de IA exploren.
El aprendizaje automático y la IA generativa son las dos formas importantes en las que las empresas de alimentos están empleando la IA.
Los expertos enfatizan que, si bien la IA puede brindar una valiosa asistencia en el desarrollo de productos, no es un sustituto de los equipos de I+D.

El artículo explica que para un número cada vez mayor de empresas de alimentos y bebidas, las plataformas de inteligencia artificial están acelerando exponencialmente el proceso de identificación de nuevos ingredientes y la comercialización de nuevos productos.

El Almond Board de California pidió a la científica de alimentos Rachel Zemser que jugara con Tastewise IO y usara la herramienta TasteGPT para idear algunas ideas de productos en torno a la salud intestinal y otras necesidades dietéticas de los consumidores de la Generación Z.

Zemser utilizó sus hallazgos de Tastewise para desarrollar algunas ideas de productos que aprovechaban los sabores y gustos de moda, incluido un alioli vegano hecho con aceite de almendras en lugar de huevos y una barra de chocolate con almendras. Pero el favorito del Almond Board fue un Almond Champurrado Mix (chocolate caliente al estilo mexicano) a base de polvo de almendras superfino que descubrió el motor de IA.

En formas importantes que satisfacen las necesidades de legiones de desarrolladores de productos alimenticios que intentan trabajar de manera más efectiva todos los días, la IA está lloviendo desde la nube digital e inundando la industria con miles de ideas imprevistas sobre cómo hacer mejores o inéditos ingredientes, alimentos y bebidas. Ya está ayudando a las empresas a ahorrar miles de horas, millones de dólares y viajes inestimables por agujeros intelectuales que terminarían siendo callejones sin salida.

Aplicación de la IA

Unilever, por ejemplo, ha aprovechado la IA para lanzar nuevos productos, incluida la mayonesa vegetal Hellmann’s. Ocean Spray está utilizando la IA para sondear todos los posibles efectos saludables de los arándanos, incluidos los que pueden verse influenciados por varios lugares donde se cultivan.

Coca-Cola utilizó la IA a fines del año pasado para crear un nuevo producto de edición limitada que llamó Y3000 Zero Sugar, un sabor que tenía un carácter de tutti-frutti. Para ayudar a comercializar el brebaje “del futuro”, el gigante de las bebidas utilizó un programa de IA para crear una nueva versión de su icónica mascota navideña, el oso polar.

Y los desarrolladores de productos de PepsiCo notaron que la gente estaba interesada en la inmunidad, gracias a una herramienta de IA que analizaba millones de publicaciones sociales, recetas y menús. Eso llevó a I+D a desarrollar opciones de agua con ingredientes que potencian la inmunidad bajo su etiqueta Propel.

La gran mayoría de los nuevos productos alimenticios siguen fracasando, por lo que la industria está aprendiendo cada vez más técnicas de IA no solo para ayudar a que los esfuerzos de I+D fracasen más rápido, sino también para encontrar ideas prometedoras mucho más rápido, nociones que a menudo vienen completas con hojas de ruta que muestran cómo convertirlas en productos.

“Nuestra combinación de datos, poder computacional, IA y automatización está impulsando avances a una velocidad asombrosa”, dice Manfred Aben, vicepresidente global de ciencia y tecnología de Unilever. “Somos capaces de descubrir lo que la humanidad nunca antes tuvo las herramientas para descubrir, avanzando en los campos científicos no en años, sino en décadas”.

Las aplicaciones más importantes de la IA en el sector alimentario hasta el momento se encuentran en la I+D y el marketing, donde el poder de la computación digital y la conexión algorítmica están generando capacidades que cambian las reglas del juego para que las empresas de bienes de consumo masivo generen innumerables ideas nuevas para los productos y cómo venderlos.

Hacer más

“Todo es cuestión de capacidad: la capacidad de hacer más”, afirma Vinay Indraganti, fundador y director ejecutivo del desarrollador de IA BCD iLabs. “El desarrollo de nuevos productos ha disminuido desde la COVID, pero la demanda de cambios y de satisfacer las tendencias en los productos se ha disparado. Sin embargo, [los desarrolladores de productos] dedican mucho tiempo a realizar trabajos no esenciales y sin valor añadido, y la IA puede ayudar en ese sentido”.

De hecho, afirma Abhinav Agrawal, socio y director general de la consultora AlixPartners, “en términos de obtener valor que se pueda cuantificar en este momento, las aplicaciones de fabricación y cadena de suministro están a la cabeza, mientras que desde el punto de vista de los intereses y las pruebas, la I+D de productos está tomando la delantera” en la industria alimentaria.

La adopción temprana de la IA por parte de los desarrolladores de productos alimenticios está cambiando la reputación de su industria de “ser seguidores” cuando se trata de nuevas tecnologías, dice Tim Gaus, encargado de “fabricación inteligente” en Deloitte “En concreto, gran parte del liderazgo en materia de IA se está produciendo en el sector alimentario, y eso es una clara señal de la salud de ese sector”.

El mundo digital está hecho a medida para que la IA impulse el negocio alimentario. Los alimentos generan más información pública que prácticamente cualquier otra categoría de Internet y son uno de los temas más debatidos en las redes sociales, blogs, recetas y otros foros, lo que proporciona un entorno rico en datos para que los algoritmos de IA exploren y combinen la información que transforman en conocimientos similares a los humanos. Incluso el auge de los servicios de comida a domicilio en la era del COVID, con sus menús detallados, supuso una bendición fortuita para los datos de la IA.

Aún así, Agrawal advierte que la IA “no es una panacea. Es buena para ayudar a los investigadores, pero en el formato actual no ha eliminado la necesidad de I+D. Y aunque puede ofrecer matices, no ha llegado al final”.

La IA está evolucionando rápidamente hasta convertirse en una tecnología que cambia el mundo, y hasta ahora ha escrito dos capítulos principales. El primero fue el aprendizaje automático y los modelos de IA “fundamentales”, que las empresas alimentarias han utilizado durante varios años para analizar datos internos en busca de información.

La segunda era comenzó el año pasado cuando OpenAI lanzó su programa de IA generativa ChatGTP, que accede a miles de millones de puntos de datos en información externa disponible públicamente para generar observaciones, análisis, información y recomendaciones en un abrir y cerrar de ojos. Los resultados pueden variar desde predicciones de ingredientes hasta detalles necesarios para una nutrición personalizada o análisis de tendencias.

“Con la IA generativa, puedes tener más de 100 ideas, pero también recetas completamente escritas basadas en la información del consumidor, y puedes presentarlas no solo con imágenes en el envase y en el plato, sino también con el contexto del consumidor y una presentación, ya sea un entretenimiento informal o una fiesta del Super Bowl”, dice Justin Shimek, CEO y director técnico de Mattson, una empresa de desarrollo de productos e información. Mattson ha desarrollado sus propias herramientas de IA patentadas para ayudar a respaldar las iniciativas de desarrollo de productos.

Las aplicaciones más potentes combinan distintos tipos de IA. “Los fabricantes pueden tomar esos datos de segunda y tercera parte y asimilarlos con sus datos [propios] en distintos modelos y ver tendencias, y poder hacer formulaciones de cosas que antes eran inauditas”, afirma Jeff Van Pelt, director de industrias de consumo del proveedor de tecnología industrial NTT DATA Business Solutions. “¿Y podemos volver a buscar en nuestros archivos para encontrar una formulación que no era relevante hace dos años pero que ahora es extremadamente relevante? La IA les permite hacer eso de maneras que antes eran inimaginables”.

Sigue una serie de ejemplos de empresas que han utilizado la inteligencia artificial, explicados en el artículo original:

Kraft Heinz aborda la fabricación a base de plantas – La empresa busca encontrar nuevas formas de ofrecer alimentos de origen vegetal que no exigieran a los consumidores cambiar drásticamente sus comportamientos.
Unilever acelera la iteración – Unilever tiene más de 500 proyectos de IA a nivel mundial, ya que utiliza lo que la empresa llama “pruebas in silico”, que son experimentos realizados mediante simulación por computadora, particularmente para probar millones de combinaciones de recetas en segundos.
Brightseed descubre bioactivos – Brightseed fue un pionero de la IA con una plataforma computacional propia llamada Forager que está construyendo lo que la empresa describe como “la biblioteca digitalizada más grande del mundo de compuestos naturales mapeados a objetivos de salud humana basados en literatura pública y conjuntos de datos originales”. La IA crea conexiones que difícilmente haría un investigador.

El artículo acaba con un resumen de los aspectos a tener en cuenta. Se trata de consideraciones importantes para las empresas a medida que se suman a la marcha hacia la adopción de herramientas de inteligencia artificial (IA) en el desarrollo de productos alimenticios.

¡Adelante!

NTT DATA Solutions anima a los clientes a “no quedarse al margen, porque cuanto más tiempo se queden, más atrás se quedarán”, afirma Jeff Van Pelt, de la empresa. “Identifique uno o dos casos de uso dentro de la empresa y comience a invertir en esos diferentes procesos. Resulta útil contar con un apoyo de arriba hacia abajo para la IA para alentar a las personas a ir más allá, a salir de su zona de confort, a aprender cosas”.

Apuntes sobre innovación

Evite la basura

El axioma de la era informática, “basura que entra, basura que sale”, es una gran advertencia para la era de la IA. “Lo más importante es asegurarse de que los modelos que construye le brinden resultados inteligentes”, afirma Kamesh Ellajosyula, de esa oficina. “De lo contrario, puede parecer astrología, como leer a Linda Goodman o algo así”. Las “alucinaciones” que pueden alterar los resultados de la IA suelen ser el resultado de datos “no higienizados”, afirma Himanshu Upreti, cofundador de la empresa de IA AiPalette. “Muchas empresas no prestan atención”.

Invierta más en ello

Si no estás usando las mejores y más novedosas fuentes de datos, entonces estás usando lo que todos los demás están usando”, dice David Brown de Brightseed. “El mayor problema es que es un negocio de imitación. Todavía tenemos mucho trabajo por hacer para generar

“Nuestros clientes prestan mucha atención a nuestras medidas de seguridad para asegurarse de que sean lo suficientemente fuertes como para proteger sus datos”, dice Upreti. “No quieren que los datos que están compartiendo con nuestros modelos se compartan con su competencia”.

Recuerda a las personas

“La disponibilidad de expertos en el dominio digital que entiendan la ciencia y la tecnología de los alimentos, así como los datos, será crucial para el éxito” con la IA, dice Manfred Aben de Unilever. Por el contrario, dice Van Pelt, “Cuando buscas contratar nuevos empleados, tener una estrategia de IA realmente atraerá talento”.

La geografía importa

“La IA es muy buena para predecir el mundo occidental porque hay muchos datos, pero no es tan buena para predecir “No es fácil encontrar datos en África, América Central o partes de Asia porque no están tan disponibles”, dice Abhinav Agrawal, de la consultora AlixPartners. En general, los conjuntos de datos no son tan voluminosos, avanzados o confiables en algunas áreas, como el sudeste asiático, en comparación con las cantidades y estándares de datos en chino y en los idiomas occidentales, dice Upreti. “Pasará algún tiempo antes de que esos datos sean suficientes para hacer predicciones con una precisión muy alta”.

Conozca las limitaciones

“Cuando entrena un modelo de IA, lo está entrenando en base a datos pasados y un conjunto de datos de conocimiento”, dice Agrawal. “Si está tratando de encontrar las próximas innovaciones fuera de lo común, la IA no es buena en eso. Los humanos aún son mejores en eso. Si está tratando de hacer algo completamente nuevo, la IA no es excelente”.

Y, agrega, si bien la IA ahora puede analizar imágenes, texto y otros medios, todavía no puede analizar los gustos reales. “La IA siempre busca pistas basadas en lo que la gente dice sobre el sabor, que se toma como un indicador del gusto”, dice Agrawal.

“En la industria alimentaria, hay toneladas de semántica técnica”, señala Greg Heartman, vicepresidente de gestión de productos de la plataforma de desarrollo de ingredientes TraceGains. “Por lo tanto, si se utiliza un modelo de lenguaje general de IA entrenado con datos de Internet, habrá información sin fundamento, explica Reddit, “cosas de cocineros caseros”. El “almidón de maíz” en una receta de Internet no va a ser lo suficientemente específico para un formulador. Por lo tanto, es necesario fundamentar la IA en el lenguaje semántico técnico de la fabricación de alimentos”.

Fuentes

Dale Buss, How AI Is Revolutionizing Product Development
For a growing number of food and beverage companies, artificial intelligence platforms are exponentially accelerating the process of identifying novel ingredients and bringing new products to market.

Imagen: WhatsNew – “Inteligencia artificial para Frutas y verduras”

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