Il concetto di Intelligenza Artificiale non è completamente nuovo, ma ad oggi non è possibile affermare che la food industry sia all’avanguardia nell’applicazione di questa tecnologia, anche se si stanno iniziando a registrare segnali di apprezzamento verso il valore aggiunto che il machine learning può generare.
In modo semplicistico potremmo definire l’intelligenza artificiale (IA) come l’abilità di un sistema tecnologico di risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e dell’abilità umane. Guardando al settore informatico, potremmo identificare l’IA come la disciplina che si occupa di realizzare macchine in grado di agire autonomamente.
Le macchine sono ovviamente più rapide ed efficienti rispetto agli uomini, ma la maggior parte delle aziende sono più attratte dalla promessa di ricavi addizionali, maggiori margini e minori costi.
La convinzione di molte aziende del settore, di aver già realizzato quanto più potevano utilizzando le tecnologie e gli strumenti fino ad ora disponibili, rende difficile incrementare l’efficienza dei processi.
Le IA basano il loro funzionamento su un continuo processo di apprendimento tecnologico e miglioramento attraverso l’esperienza e la risposta a quesiti sempre più complesse.
Gli algoritmi dotati di IA possono trovare rapidamente nuove soluzioni per le quali, con l’impiego di strumenti più tradizionali, sarebbe richiesto uno sforzo maggiore in termini di tempo e lavoro. Come il cervello umano, l’IA si adatta ai cambiamenti dell’ambiente, con la differenza che il potenziale di crescita è illimitato.
Mentre questa tecnologia continua a evolversi rapidamente, le aziende devono tenere sotto controllo come possa impattare su tutti gli aspetti del food&beverage.
L’IA può essere utilizzata per monitorare il rispetto delle normative, la sicurezza della forza lavoro e la gestione sicura degli alimenti, compresa la contaminazione incrociata di allergeni tipici, come le arachidi.
Spesso associato a Facebook con la sua capacità di riconoscere le persone nelle immagini e taggarle, il riconoscimento facciale ha in realtà anche un certo valore potenziale nella produzione. Le applicazioni IA per il riconoscimento delle immagini possono essere utilizzate per aiutare le aziende a controllare meglio l’accesso alle loro strutture. Lo stesso tipo di tecnologia che riconosce quando un individuo non identificato sta cercando di entrare in un edificio, può anche riconoscere se una patatina non ha il colore dorato perfetto e pertanto può essere utilizzato nel controllo qualità del prodotto.
Utilizzando le soluzioni di business intelligence con intelligenza artificiale integrata, i manager possono vedere previsioni estremamente accurate del futuro e valutare serie di raccomandazioni chiaramente definite per prendere decisioni ben informate. La tecnologia IA facilita la previsione di quanto produrre per mantenere gli scaffali sempre riforniti usando i livelli di magazzino e gli storici delle vendite.
Le migliaia di prodotti e clienti che le aziende di generi alimentari gestiscono ogni giorno, fanno si che il machine learning possa essere uno strumento prezioso nell’analisi e nella gestione di montagne di dati complessi. I venditori possono identificare e clusterizzare i principali clienti, comprendere su quale linea di prodotto concentrarsi così da mantenerla sempre in stock, individuare la migliore strategia comunicativa etc… Le IA possono dipingere un’immagine abbastanza fedele di quali prodotti venderanno con maggiore probabilità, analizzando più scenari in tempo reale e ricavando informazioni dalla rete.
Numerose attività di routine o amministrative possono essere automatizzate, grazie all’IA. È possibile stabilire flussi di lavoro che consentano ai dati di scatenare reazioni, segnalazioni, effettuare nuovi ordini, gestire spedizione, aggiornare i programmi in base alla disponibilità stagionale o alla qualità degli ingredienti.
Uno dei trend a cui gli attori del food danno sempre più importanza è la gestione degli sprechi. Anche qui le intelligenze artificiali possono apportare un contributo tangibile. Possono, infatti, essere impiegate per calibrare meglio i volumi di produzione e ottimizzare l’impiego di materie prime. Un produttore di patate francese impiega le IA per individuare quali lotti genereranno meno scarti in modo da capire se sia più conveniente lavorarli come mignonnette o come chips.
L’intelligenza artificiale è qui per restare e sta preparando il terreno per far sì che il futuro diventi parte del presente molto prima di quanto ci si possa aspettare, anche nel food&beverage. Non si possono sostituire l’agricoltore o il cuoco, ma si può e si deve dare loro migliori strumenti per diventare più efficienti.
Mattia Agrimano