Sentinella, un sistema basado en Aprendizaje Automático, acaba de implementarse en toda la cadena de restaurantes Burger King. Con la ayuda de esta Inteligencia Artificial, la cadena logística se vuelve más ágil y eficiente, optimizando las operaciones de forma personalizada para cada tienda. Y ahí es donde entra la reducción de costes y el desperdicio de alimentos.

Desarrollado en sociedad con la empresa TopCode, Sentinella evalúa el comportamiento de ventas de las tiendas y posibles eventos estacionales como feriados y meses de mayor flujo. De esta forma, la herramienta sirve de apoyo a los gestores a la hora de realizar pedidos de insumos, sugiriendo la cantidad adecuada para reponer sus stocks. Desde el inicio de su implantación en 2021, el sistema ya ha recibido más de 30 mil pedidos.

Operación

Más detalladamente, el sistema Sentinella cruza datos de la base de pedidos realizados por los consumidores a través del control de inventario, con el fin de entender qué insumos son los más utilizados en una determinada tienda. Así, cuando el gerente necesita reponer su stock, consulta la herramienta que le dará sugerencias más asertivas, eliminando la necesidad de consultar varias hojas de cálculo, por ejemplo.

Para garantizar la mejora constante de la Inteligencia Artificial, ZAMP®, el master franquiciado de Burger King® y POPEYES® en Brasil, invierte en la formación de sus empleados, para reforzar la mentalidad enfocada en la inteligencia y la automatización, que incluye al gerente comercial en el centro de esta transformación.

La empresa también creó una pista de videos de capacitación sobre el tema con traducción simultánea en Libras (lenguaje de señas brasileño), en Unboxing Play, una plataforma de aprendizaje corporativo con pistas de capacitación diseñadas con métodos de pensamiento de diseño.

La nueva funcionalidad es parte de la estrategia de ZAMP para convertirse en la Foodtech más grande de Brasil al incorporar tecnología en todos los pilares del negocio.

Blogthinkbig-Pablo G. Bejerano

Con la ayuda de la IA se puede combatir el desperdicio de alimentos, una de esas tareas a las que habitualmente no se les presta mucha atención.

Entre las muchas tareas pendientes para preservar el medio ambiente, una de ellas consiste en combatir el desperdicio de alimentos. La filosofía que abanderan quienes han reflexionado sobre esta cuestión se inspira en la clásica regla de las tres erres en el reciclaje.

Con el esquema ‘reducir, reutilizar y reciclar’ también se puede combatir el desperdicio de alimentos. En primer lugar se trata de reducir el consumo. Comemos demasiado, pedimos demasiada comida en los restaurantes, que después sobra, y tiramos alimentos en casa, porque se ponen en mal estado.

La reutilización, en el caso de los alimentos, pasa por una redistribución de la comida. Hay iniciativas como la aplicación NotFoodWaste (que trata de evitar el desperdicio de alimentos en los supermercados) o la app Too Good To Go (intenta que los restaurantes oferten la comida sobrante a menor precio) que navegan en esa dirección.

Por último, el reciclaje en este caso implicaría un aprovechamiento de los restos de comida para generar electricidad. Existen diversos proyectos orientados a llevar a cabo esta misión. El objetivo último es repartir la comida y reducir el impacto en el medio ambiente.

En algunas de estas tareas la inteligencia artificial puede servir de complemento. En India algunas compañías usan algoritmos de machine learning para estimar la demanda de forma más precisa. Así es posible disminuir la cantidad de alimentos que se tiran de los supermercados. La idea es que sea más fácil calcular el stock.

Una empresa estadunidense, Agshift, ha empleado la IA para otro cometido. Se trata de detectar la calidad de la comida. A través de sistemas de deep learning, los desarrolladores son capaces de analizar los defectos en una muestra de carne u otro tipo de productos. Es una forma de combatir el desperdicio de alimentos en tanto se puede afinar a la hora de desechar determinados productos, solo cuando ya no se encuentran en buen estado.

Otra forma de inteligencia artificial para luchar en este terreno es la que se aplica a la identificación de las comidas que más se desechan. Cuando en los restaurantes se tira comida se puede registrar en una base de datos, mediante la visión artificial de unas cámaras. Así aprenderemos qué tipos de alimentos son prescindibles.

La meta para 2030

La FAO (Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura) se ha marcado como objetivo para el año 2030 reducir a la mitad el desperdicio de alimentos. Hay que tener en cuenta que se estima que anualmente se echan a perder 1.300 millones de toneladas de comida. Mientras que la escasez de alimentos sigue siendo un problema global y acuciante.

De ahí que sea necesario exprimir las herramientas a nuestro alcance para lograr este objetivo para el 2030. La aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para combatir el desperdicio de alimentos podría ser una ayuda bien recibida dentro del sector alimentario.