Inteligência Artificial vai mudar a cadeia de alimentos, da produção ao consumo
Oito bilhões de consumidores e a fórmula para lidar com eles é esta: aplicar a operação 24/7/365, o que significa 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano. De restaurantes e supermercados a food trucks e sua cozinha — tudo o que não se colhe no quintal de casa quase certamente depende disso. Nos dias atuais, a cadeia global de suprimentos de alimentos é o sistema industrial mais importante em funcionamento.
No entanto, desde a pandemia de Covid-19, rachaduras em sua infraestrutura começaram a aparecer, com cada uma das interrupções que ocorrem no mundo todo revelando novas incertezas. Esses desafios levaram os fornecedores de alimentos a condições de trabalho instáveis, inflação de preços imprevisível e volatilidade de mercado ao redor do mundo.
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Em resposta a esses desafios, a IA está emergindo como um passo promissor em todo o mundo. Nos EUA, por exemplo, ela já se mostrou capaz de mitigar muitos desses problemas. Ao otimizar cada elo da cadeia de suprimentos — da fazenda à mesa — a IA está criando novas oportunidades para escalabilidade, transparência e sustentabilidade, fornecendo um alívio muito necessário para uma indústria sob pressão.
Mas ainda há um potencial frequentemente ignorado da IA na distribuição de alimentos por atacado e sua capacidade de salvar o maior negócio do mundo.
Uma Necessidade Urgente
A cadeia de suprimentos de alimentos há muito é prejudicada pela dependência de práticas “suficientemente boas”, desde o gerenciamento de estoque desatualizado até a logística fragmentada.
Essas ineficiências não só aumentam os custos, mas também dificultam a escalabilidade e a transparência, levando a problemas persistentes, como desperdício de alimentos e o controle de qualidade comprometido. Se isso não bastasse, a indústria enfrenta a necessidade de aumentar a produção em 70% até 2050 (esse percentual foi calculado para o período a partir de 2009) para atender à demanda de uma população global crescente. O tempo não é um luxo que podemos nos dar ao luxo de ter.
Escalando a Cadeia de Suprimentos e a Eficiência
Análises preditivas movidas por IA permitem que as empresas antecipem a demanda e aloque recursos de forma mais eficaz. Essa agilidade permite que os distribuidores cresçam sem ajustes massivos e demorados no trabalho e no fluxo de trabalho.
Por exemplo, a IA está transformando a agricultura indoor, tornando-a uma solução escalável e orientada por dados. O monitoramento em tempo real ajuda a gerenciar iluminação, temperatura, umidade e nutrientes, melhorando a produtividade das colheitas e a resiliência às mudanças climáticas.
Especialistas no tema recomendam que se comece introduzindo IA no sistema atual de gerenciamento de estoque, que geralmente gera a maior sobrecarga nas cadeias de suprimentos de alimentos. As empresas podem analisar padrões de vendas e sazonalidade para prever a demanda, reduzir a superprodução e otimizar recursos — permitindo que elas cresçam de forma eficiente, minimizando o desperdício.
Segurança Alimentar e Controle de Qualidade
Rastreabilidade e segurança alimentar são prioridades para os consumidores em países desenvolvidos, enquanto as nações em desenvolvimento muitas vezes enfrentam desafios para atender a esses padrões em função da infraestrutura e de recursos limitados. A IA oferece uma solução, ao melhorar a transparência da cadeia de suprimentos sem necessidade de grandes melhorias de infraestrutura ou custos adicionais de mão de obra.
Ao permitir o monitoramento rápido das redes de distribuição para identificar contaminantes, empresas de qualquer porte podem manter altos padrões de qualidade e segurança durante o transporte, ajudando os distribuidores a evitar recalls custosos.
Inovações recentes até levaram a sistemas de IA projetados especificamente para detectar contaminantes em alimentos e embalagens que, tradicionalmente, eram difíceis de identificar com detectores de metal.
Mais uma vez, especialistas no tema aconselham a implementação de sistemas de rastreamento baseados em IA para monitorar produtos desde a fazenda até a mesa. Isso fornece dados em tempo real sobre a origem e condições de armazenamento, construindo confiança do consumidor e garantindo que os padrões de segurança sejam cumpridos. A transparência capacita os clientes a tomarem decisões informadas sobre a origem dos alimentos que consomem.
Redução de Desperdício Alimentar e Sustentabilidade
O desperdício de alimentos é um grande desafio para a agroindústria, com 30% dos alimentos produzidos para consumo perdidos anualmente. Além da perda financeira, esse desperdício carrega um pesado custo ambiental, contribuindo para as emissões de gases de efeito estufa e a degradação de recursos.
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Os sistemas de estoques baseados em IA podem ajudar a resolver esse problema ao combinar automaticamente o excesso de alimentos com organizações que podem utilizá-los imediatamente, como bancos e abrigos, garantindo que alimentos comestíveis cheguem a quem precisa, em vez de acabar em aterros. Quando a doação não é uma opção, o excedente pode ser redirecionado de forma inteligente para empresas de biotecnologia, que então convertem o desperdício em recursos valiosos, como biogás, adubo ou até mesmo ração animal, reduzindo ainda mais sua pegada ambiental.
Aqui, antes que o problema apareça, a orientação é aproveitar a IA para gestão de prazos de validade. Acompanhar as datas de validade em tempo real e receber alertas quando os produtos estiverem próximos do vencimento, permitindo que as empresas priorizem vendas ou doações. Implementar IA para o rastreamento da vida útil dos produtos pode reduzir o desperdício e fortalecer os esforços de sustentabilidade.
Desafios na Implementação da IA
Embora a IA ofereça um potencial incrível para a cadeia de suprimentos de alimentos, as empresas devem estar cientes dos desafios antes de sua adoção:
• Custo de Implementação: O investimento inicial, a integração e o treinamento de pessoal podem ser esmagadores. Realizar uma análise de custo-benefício antecipada ajuda a avaliar as economias a longo prazo com automação e redução de desperdício, equilibradas com os riscos específicos da indústria.
• Resistência à Mudança: Os funcionários podem resistir à adoção da IA por causa de fluxos de trabalho estabelecidos e preocupações com a automação. Para superar isso, é preciso comunicar claramente os benefícios da IA, envolvendo os funcionários desde o início do processo e fornecer o treinamento adequado para garantir uma transição mais tranquila.
• Lacuna de Competências: Muitas empresas carecem de expertise técnica para gerenciar sistemas de IA de forma eficaz. Por isso, é preciso investir em capacitação ou fazer parceria com especialistas em IA para garantir que as equipes possam operar e manter esses sistemas, prevenindo gargalos futuros.
Um Momento de Mudança
A trajetória das novas tecnologias na cadeia de suprimentos de alimentos sugere que este setor está apenas no início de uma transformação muito mais longa e ampla — e não poderia ser em um momento melhor. Essas novas aplicações prometem oferecer melhores soluções, como análises preditivas que orientam as práticas agrícolas em resposta às mudanças climáticas, e logística totalmente automatizada que otimiza a gestão de mercadorias sem necessidade de práticas trabalhistas exploratórias.
Nações menores e fornecedores independentes estarão entre os primeiros a se beneficiar, ganhando a precisão e a eficiência antes reservadas para gigantes globais, tudo isso enquanto reduzem custos e despesas gerais.
Mas o tempo está contra esse processo. Os líderes da indústria precisam reconhecer a urgência de adotar a IA para atender às demandas da população global. Aqueles que o fizerem estarão mais bem preparados para lidar com as incertezas de hoje e garantir o sucesso a longo prazo com sua crescente base de clientes.
A IA está prestes a reformular o futuro de como se produz, armazena e distribui os alimentos, substituindo métodos ultrapassados por soluções mais modernas e eficazes. O que significa deixar de lado a caneta e o papel no armazém, porque agricultores, distribuidores e clientes estão contando com novas lideranças para esta mudança.
* Shangyan Li é colaborador da Forbes EUA. É líder de produtos de IA na GrubMarket e cofundador da Butter. Ele integra o Forbes Technology Council, comunidade de CIOs, CTOs e executivos de tecnologia de classe mundial da plataforma.
