La inteligencia artificial podría ser crucial para alimentar a una población global en crecimiento—y las grandes marcas lo están notando.La inteligencia artificial podría ser crucial para alimentar a una población global en crecimiento—y las grandes marcas lo están notando.

Hace casi tres años, Unilever desarrolló un cubo de caldo sin sal para la marca Knorr de la empresa, lo que implicó diseñar una nueva formulación sin un ingrediente clave que es un gran contribuyente al sabor y proporciona estructura crítica al caldo deshidratado.

Para predecir la mejor combinación y concentración de ingredientes para los nuevos cubos de caldo sin sal, Unilever recurrió a la inteligencia artificial.

“Crear un cubo de caldo sin sal que aún tenga un sabor aceptable para los consumidores es donde el modelado predictivo ha sido súper útil”, dice Carla Hilhorst, directora de investigación y desarrollo de la empresa de nutrición de Unilever. La inteligencia artificial ayudó a diseñar la formulación del cubo de caldo sin sal, así como la forma en que se produciría en la línea de producción de la empresa.

Las mayores empresas alimentarias del mundo han estado recurriendo a la inteligencia artificial durante décadas, y en los últimos años han acelerado su adopción de esta tecnología, incluyendo nuevos casos de uso para la IA generativa. “Las empresas de bienes de consumo y comercio minorista han estado utilizando la inteligencia artificial para una serie de cosas, incluida la capacidad de predecir la demanda de manera más precisa”, dice Michelle McGuire Christian, directora comercial de ConvergeConsumer, una iniciativa colaborativa entre Deloitte y Google Cloud. “Han estado utilizando la tecnología para optimizar la cadena de suministro durante mucho tiempo”, agregó, incluyendo la comercialización y ubicación de productos en una tienda.

Los modelos de IA de Unilever se utilizan para ayudar a predecir el sabor, las preferencias del consumidor y la estabilidad microbiológica, así como determinar si un producto puede funcionar en una línea de fábrica. Al usar la IA, el tiempo necesario para el desarrollo de productos puede reducirse de meses a solo unos pocos días. “La toma de decisiones basada en datos te permite encontrar más fácilmente la solución óptima”, dice Hilhorst. “Puedes ser más preciso”.

Otras innovaciones de IA incluyen la mayonesa vegana de Hellmann’s, para la cual Unilever utilizó modelado avanzado para predecir el sabor, la textura y la estabilidad de un producto que no contenía huevo. La IA ha ayudado a reducir el desperdicio de alimentos de Unilever. Para las botellas de mayonesa Hellmann’s, se agregó una capa delgada de aceite en el interior del envase para que solo quedaran uno o dos servicios de mayonesa en el recipiente, en lugar de un promedio de alrededor de cinco antes de que se utilizaran los modelos predictivos de formulación de IA.

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La IA también ayudó a Unilever a pivotar después de la invasión de Rusia a Ucrania y la empresa tuvo que configurar rápidamente formulaciones alternativas para ingredientes que se volvieron difíciles de adquirir, incluido el aceite de girasol.

Athina Kanioura, directora de estrategia y transformación de PepsiCo, dice que el gigante de los snacks ha estado utilizando formas más “tradicionales” de IA durante años, que van desde la innovación, la planificación con proveedores, hasta las rutas óptimas que deben seguir los conductores al entregar productos. La empresa también está comenzando a probar la IA generativa para varias partes del negocio de PepsiCo, incluido el desarrollo de software, el manejo de consultas a los centros de llamadas y la formulación de alimentos.

PepsiCo ha desarrollado estándares internos para garantizar que todos los que utilizan IA lo hagan de manera segura. “Tenemos la infraestructura que se encuentra en nuestro entorno donde podemos dar acceso al sandbox de IA para que las personas prueben las diferentes capacidades”, dice Kanioura.

Y con el mundo de los snacks evolucionando constantemente, PepsiCo dice que la IA puede ayudar a sintetizar lo que los consumidores desean a un ritmo más rápido, al tiempo que también resuelve el mejor camino a seguir para desarrollar esos alimentos y bebidas en toda la cadena de suministro. En el corazón de esas decisiones de desarrollo de sabores, PepsiCo destaca, están las percepciones humanas. “La próxima gran idea no provino de la tecnología, provino de los consumidores”, dice Kanioura.

PepsiCo dice que los esfuerzos de la empresa en IA se centran en la eficiencia y el crecimiento, no en los gastos. “No tengo prisa por impulsar la optimización de costos a través de la IA generativa”, dice Kanioura.

“La IA nos ayudará a alcanzar niveles de precisión y velocidad que no teníamos en el pasado”, dice Anton Vincent, presidente de Mars Wrigley North America. “Esperamos que cuando empecemos a pensar en simplificar las cosas, la IA sea un gran impulso para nosotros”.

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El fabricante de dulces dice que ha estado utilizando IA durante varios años para ayudar con el abastecimiento, la fabricación y la asimilación de datos de la industria para determinar las tendencias en la industria alimentaria. En cuanto a los modelos de lenguaje grandes, Vincent dice: “Estamos tratando de usarlo para impulsar la productividad en todas las partes de nuestra cadena de valor. Estamos en los primeros días de eso”.

Para avanzar en ese viaje, Mars abrirá un laboratorio de IA en el primer trimestre de 2024 en la oficina corporativa de Newark de la empresa. “El laboratorio de IA ofrece la oportunidad para que todos los asociados ingresen con una idea y esperemos salir con un plan de acción”, dice Gabrielle Wesley, Directora de Marketing de Mars Wrigley North America.

Marie Wright, saborista global principal de la empresa procesadora de alimentos ADM, recuerda una época en la que los saboristas escribían fórmulas en libros “hermosos”, que servirían de base para los sabores que se producían en fábricas. Pero el paso a las computadoras, y más recientemente a la IA, ha cambiado la forma en que la industria maneja las formulaciones y los datos.

“Ha habido grandes avances en los últimos años en la plataforma de IA”, dice Wright. “Y luego es como, ¿cómo aplicamos eso a una habilidad creativa como crear sabores?” Reconoce que “muchos saboristas le temen a la IA. Y diría que la mayoría de las personas creativas le temen a la IA”.

ADM dice que utiliza la IA no para quitar el trabajo de desarrollo de sabores, sino para mejorar el proceso. Wright dice que es fundamental que el grupo de tecnología no imponga el uso de herramientas de IA. En cambio, se debe alentar a los saboristas a ser parte del viaje de la IA.

“La IA tiene que entrar en juego porque nosotros, como humanos, no podemos procesar esos datos”, dice Wright. “La IA tiene la gran ventaja de poder procesar esos datos rápidamente para aprender y, en última instancia, comenzar a hacer ese aprendizaje automático y, con suerte, poder hacer cosas más predictivas en términos de nuevas fórmulas, nuevas formas de trabajar y quizás, en mi opinión, deberíamos ser mejores en creatividad”.

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Bayer dice que ha sido un adoptante temprano de herramientas de IA como el aprendizaje automático. Tome como ejemplo el maíz: Antes del mejoramiento vegetal, se cultivaban alrededor de 20 a 30 bushels en un acre de tierra. Hoy, el rendimiento promedio del maíz es de 175 bushels. Parte de estos avances se debieron a cómo las fincas evolucionaron en sus prácticas de fertilizantes y agronomía, pero una gran parte se debió a las mejoras genéticas gracias a la IA.

La IA ayuda a Bayer a procesar los datos para determinar los mejores candidatos parentales que un criador puede cruzar para crear descendencia de maíz que sea más exitosa en el campo. Existen miles de millones de combinaciones posibles para los genes de maíz que son responsables del rendimiento.

“Estaba claro que la mente humana no era capaz de procesar todas las enormes cantidades de datos que estamos recolectando ahora y lograr tener suficiente sentido de ellos”, dice Bob Reiter, jefe de investigación y desarrollo global de ciencia de cultivos en Bayer. “Es enorme lograr romper y poder desbloquear más de ese potencial genético de lo que podríamos haber logrado en el pasado sin herramientas de IA”.

Los algoritmos predictivos sobre qué padres cruzar y qué combinaciones genéticas crear se han vuelto tan sofisticados que Bayer puede llevar a cabo el proceso de cruce tres o cuatro veces al año en lugar de cada pocos años antes de la IA. “Realmente va a ser en el futuro un gran acelerador de continuar aumentando esa productividad para los agricultores en ese acre que están sembrando”, dice Reiter.

Y con la población mundial proyectada a alcanzar los 8.5 mil millones en 2030 y aumentar a 9.7 mil millones en 2050, los agricultores deben ser cada vez más eficientes.

“Es fundamental para ayudar a alimentar a una población mundial en crecimiento”, dice Reiter.