Análisis en profundidad

Desperdicio de alimentos: cómo reducirlo con IA y Ciencia de Datos

La ciencia de los datos y la inteligencia artificial pueden hacer una valiosa contribución a la reducción del desperdicio de alimentos en toda la cadena: desde el productor hasta el distribuidor y el consumidor individual.

Publicado el 14 Jul 2022

Desperdicio de alimentos

El desperdicio de alimentos es un problema mundial de extrema urgencia en la actualidad. La Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) estima que hasta un tercio de todos los alimentos producidos para el consumo humano se desperdicia cada año en el mundo. El equivalente a 1.300 millones de toneladas de alimentos.

Estos residuos son perjudiciales para todos, no sólo desde el punto de vista económico y social, sino también desde el medioambiental. Producir y eliminar alimentos que no se consumen supone un despilfarro de recursos, así como emisiones contaminantes innecesarias de volúmenes realmente impresionantes.

Si fuera un Estado, el despilfarro de alimentos ocuparía el tercer lugar entre los países que más dióxido de carbono emiten en el mundo. Se trata de una situación decididamente insostenible que la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial pueden ayudar a resolver de forma eficaz, garantizando un recorte significativo de los residuos a lo largo de toda la cadena de suministro, desde el productor hasta el consumidor.

Ciencia de datos para reducir el desperdicio de alimentos en la producción de alimentos

Empezando por el primer eslabón de la cadena de producción de alimentos, la ciencia de los datos puede contribuir de forma importante a reducir los residuos, especialmente mediante la optimización de los cultivos. Los datos recogidos por drones, sensores remotos, satélites y equipos agrícolas inteligentes pueden proporcionar a los agricultores información valiosa sobre la productividad del suelo, la salud de los cultivos y las condiciones meteorológicas.

Toda esta información, procesada en tiempo real a través de herramientas analíticas avanzadas, ayuda a los agricultores a tomar decisiones más inteligentes sobre la rotación de cultivos, las épocas de siembra y el momento más adecuado para la cosecha y el compostaje, dándoles plena visibilidad sobre la calidad del producto. En esencia, se pueden establecer prácticas agrícolas mucho más eficientes, limitando desde el principio el desperdicio de alimentos evitable al evitar la producción de productos en exceso o simplemente cosechados en el momento equivocado.

Inteligencia artificial para reducir el desperdicio de alimentos en la distribución

Además de la producción agrícola, la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial también pueden asegurar recortes significativos en el desperdicio de alimentos en la etapa de distribución del producto. Mediante el control de una serie de parámetros clave, el análisis en tiempo real puede predecir todo el deterioro que inevitablemente hace que los alimentos se conviertan en residuos. Una vez más, sólo se puede lograr una mayor eficiencia de los procesos combinando la valiosa información recopilada a través de los sensores con potentes herramientas analíticas que puedan procesarla y hacer saltar las alarmas antes de que se produzcan determinadas condiciones. En el caso de los alimentos perecederos es posible, por ejemplo, establecer alertas sobre las variaciones peligrosas de temperatura dentro de los tanques y así poder actuar de inmediato ante las averías en los sistemas de refrigeración para evitar grandes pérdidas de alimentos.

La ciencia de los datos permitirá a los comercios actuar sobre el desperdicio de alimentos

La ciencia de los datos, una valiosa herramienta en la producción y la distribución, también resulta crucial para reducir los residuos en los puntos de venta. Para los minoristas, esta reducción se traduce en mayores beneficios, ya que se reducen considerablemente sus pérdidas. Al establecer un seguimiento automático de las fechas de caducidad de los alimentos, los minoristas pueden, por ejemplo, planificar una rotación adecuada de los alimentos en las estanterías, incluso planificar promociones especiales antes de que pasen su fecha de caducidad y tengan que ser desechados. Y eso no es todo. Los algoritmos de IA también pueden ayudar a predecir las ventas de ciertos productos sobre otros, lo que supone una contribución clave a la hora de hacer pedidos. Alinear la oferta y la demanda también ayuda a reducir significativamente el desperdicio de alimentos en el punto de venta, mejorando la planificación con importantes beneficios para el resultado final y la sostenibilidad de la cadena de suministro en su conjunto.

Inteligencia artificial para frenar el desperdicio de alimentos en los restaurantes

Incluso en las cocinas de los restaurantes, la Inteligencia Artificial puede contribuir de forma importante a reducir el desperdicio de alimentos. Sin embargo, un recorte eficaz sólo es posible si se actúa en todas las fases del proceso de restauración, empezando por la contratación. En este caso, la IA puede ayudar a racionalizar los pedidos, que pueden establecerse en función de las necesidades reales de las cocinas. En el almacén, los productos pueden gestionarse con una lógica casi “justo a tiempo”, evitando las existencias de alimentos con alto riesgo de deterioro. Esto permite eliminar los desperdicios debidos a la superación de las fechas de caducidad, introduciendo un círculo virtuoso incluso en las cocinas de los restaurantes más pequeños.

Sistemas inteligentes para ayudar incluso a los consumidores a limitar el desperdicio de alimentos en el hogar

Una importante contribución a la reducción del desperdicio de alimentos en el hogar proviene de los sistemas inteligentes que automatizan ciertos controles y envían alertas a los usuarios. Estos sistemas incluyen los llamados “frigoríficos inteligentes”. Conectados a Internet y gestionados a través de una app, estos dispositivos permiten introducir la fecha de compra de cada alimento refrigerado, enviando una alerta cuando se acerca la fecha de caducidad del mismo. Para las familias, esto supone una importante ayuda para limitar el desperdicio que, según el último Observatorio del Mercado de Última Hora/Swg Waste Watcher, es de unos 700 gramos per cápita a la semana en Italia, por valor de unos 4 euros.

Food Trust, la solución de IBM al problema del desperdicio de alimentos

Desde hace años, la lucha mundial contra el despilfarro de alimentos cuenta con el creciente papel de las soluciones digitales y el compromiso de un nombre importante como IBM. En concreto, este compromiso se materializa a través de IBM Food Trust, una plataforma diseñada para conectar a los participantes a lo largo de la cadena de suministro de alimentos mediante una solución que proporciona a las cadenas de suministro todos los datos que necesitan para gestionar todas las etapas de la cadena de suministro agroalimentaria.

El paquete consta de soluciones que no sólo aumentan la seguridad de los alimentos y garantizan su frescura, sino que también permiten nuevas eficiencias en la cadena de suministro y mejoran la reputación de la marca al minimizar cualquier posibilidad de desperdicio. En concreto, a través del módulo de entrada y acceso a los datos, los participantes en la cadena de suministro pueden cargar, gestionar y acceder de forma segura a los datos transaccionales para crear registros alimentarios compartibles e identificar las áreas de desperdicio dentro de la cadena.

A su vez, el módulo Trace ofrece a los participantes una forma de rastrear de forma segura y transparente la ubicación y el estado de los productos a lo largo de la cadena de suministro para gestionar y reducir los posibles riesgos de desperdicio de alimentos.

Por último, con el módulo de Certificaciones, es posible demostrar la procedencia y autenticidad de los alimentos gestionando de forma segura los certificados y documentos a lo largo de la cadena de suministro. Tener acceso a estos datos ayuda a eliminar todas las posibles ineficiencias que hoy causan el enorme problema del desperdicio de alimentos y permite aumentar el resultado comercial de las empresas.

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