Come l’IA accelera la Ricerca e Sviluppo nel settore Food & Beverage, senza sostituire lo scienziato alimentare

L’industria alimentare e delle bevande (F&B) non ha mai affrontato pressioni concorrenti così numerose. I consumatori si aspettano prodotti più salutari, etichette più trasparenti e ingredienti più sostenibili. I rivenditori vogliono cicli di innovazione più rapidi. I requisiti normativi continuano a evolversi nei mercati globali. Nel frattempo, i costi degli ingredienti e le catene di approvvigionamento rimangono imprevedibili.

Per i team di ricerca e sviluppo (R&D), queste sfide raramente esistono in isolamento. Le decisioni di sviluppo di nuovi prodotti (NPD) richiedono il bilanciamento di decine di variabili, dalla nutrizione, al gusto e alla funzionalità, fino a costo, approvvigionamento, etichettatura e conformità normativa. Il risultato è un processo di sviluppo prodotto sempre più complesso, in cui anche piccole modifiche possono generare settimane di lavoro aggiuntivo.

L’IA sta iniziando a cambiare questa equazione. Mentre gran parte della discussione sull’IA si è concentrata sulla generazione di contenuti o sulla produttività d’ufficio, la più grande opportunità per i marchi F&B potrebbe risiedere nell’aiutare gli scienziati alimentari a prendere decisioni migliori e più tempestive sull’immissione dei prodotti sul mercato. Piuttosto che sostituire l’expertise scientifica, l’IA ha il potenziale di accelerare lo sviluppo dei prodotti liberando i team di R&D affinché dedichino più tempo alla risoluzione di problemi in cui il giudizio umano non può essere sostituito dalla tecnologia.

Dalla ricerca di informazioni alla valutazione delle possibilità

Per chi opera nel settore, sappiamo che la maggior parte del lavoro di formulazione consiste ancora nella ricerca di informazioni. Gli scienziati devono spesso spostarsi tra specifiche degli ingredienti, documentazione dei fornitori, banche dati nutrizionali, riferimenti normativi, formulazioni precedenti e note interne semplicemente per rispondere a domande relativamente semplici. È possibile sostituire questo ingrediente? Il prodotto rispetterà ancora gli obiettivi nutrizionali? Come influirà la rimozione dello zucchero sulla consistenza? È disponibile un fornitore alternativo? Trovare queste risposte richiede frequentemente la consultazione di più sistemi e di esperti di settore prima che inizi la sperimentazione vera e propria. L’IA ha la capacità di ridurre drasticamente questo processo.

Invece di trascorrere ore a raccogliere informazioni, gli scienziati possono valutare più scenari in pochi minuti. Piuttosto che confrontare manualmente decine di attributi degli ingredienti, possono comprendere rapidamente i compromessi tra le diverse soluzioni e concentrare la loro attenzione sulla determinazione di quale opzione soddisfi al meglio gli obiettivi del prodotto. Il valore più grande emerge quando l’IA è ancorata ai dati dell’organizzazione, non solo alle informazioni pubbliche. Quando è collegata alle specifiche degli ingredienti, alle ricette, ai risultati sperimentali, alla rete dei fornitori, alle procedure operative standard e ai dati storici di un’azienda, l’IA può valutare le possibilità nel contesto di come quell’azienda sviluppa effettivamente i prodotti. Questo passaggio, dalla ricerca di informazioni alla valutazione delle possibilità, potrebbe essere uno dei più grandi contributi dell’IA all’innovazione alimentare.

Prendere decisioni migliori in anticipo

Una delle realtà più costose della NPD è il tempo necessario per scoprire le limitazioni. Un nuovo prodotto promettente può alla fine fallire perché un ingrediente non è commercialmente disponibile, non soddisfa i requisiti di etichettatura, supera i target di costo o genera inaspettate difficoltà di produzione. Quando questi problemi emergono, i team potrebbero aver già investito tempo e risorse significative in laboratorio. L’IA può aiutare a identificare molte di queste limitazioni molto prima. Recenti ricerche di McKinsey hanno scoperto che un’azienda F&B ha quadruplicato il ritmo di lanci innovativi e ha ridotto la spesa media per progetto del 70% dopo aver trasformato il suo approccio R&D con l’IA.

Considerando simultaneamente gli obiettivi del prodotto finale insieme a nutrizione, allergeni, funzionalità degli ingredienti, considerazioni di approvvigionamento e requisiti normativi, l’IA può aiutare i team a riconoscere potenziali ostacoli prima che diventino problemi costosi e dispendiosi in termini di tempo. Poiché tali raccomandazioni sono basate sulle relazioni con i fornitori dell’azienda, sugli ingredienti approvati e sulle formulazioni passate, gli scienziati possono esplorare nuove idee con maggiore fiducia.

Ciò non elimina la necessità di test in laboratorio, valutazioni sensoriali o revisioni normative. Queste fasi rimangono fondamentali. Tuttavia, avviare queste fasi con sviluppi iniziali più solidi può ridurre iterazioni inutili e consentire ai team di concentrare le risorse dove possono offrire il massimo valore.

Preservare la conoscenza istituzionale

Gli scienziati esperti accumulano una enorme quantità di competenza pratica nel corso della loro carriera, comprendendo perché una determinata sostituzione è fallita, quali condizioni di processo hanno prodotto risultati migliori o come i precedenti sforzi di riformulazione hanno affrontato le sfide normative. Troppo spesso, tale conoscenza vive in quaderni, fogli di calcolo o nell’esperienza individuale. Man mano che le organizzazioni crescono e i dipendenti esperti vanno in pensione o cambiano ruolo, gran parte di questo sapere diventa difficile da accedere o si perde del tutto.

I sistemi di IA in grado di catturare le ricette finali e le motivazioni dietro le decisioni di sviluppo hanno il potenziale di creare una memoria istituzionale vivente. I futuri team di progetto possono basarsi sul lavoro precedente invece di ripetere inconsapevolmente approcci infruttuosi o ricominciare le analisi da zero. Questa conoscenza istituzionale diventa ancora più preziosa quando viene applicata a nuovi progetti. Piuttosto che affidarsi esclusivamente alla conoscenza generica dell’IA, i team possono sfruttare sistemi che utilizzano il contesto organizzativo ben oltre la capacità di un singolo scienziato o responsabile degli approvvigionamenti. In un settore in cui i tempi di sviluppo del prodotto influenzano direttamente la competitività, preservare e riutilizzare la conoscenza organizzativa può diventare altrettanto prezioso quanto generare nuove idee.

Innovazione entro vincoli del mondo reale

Un’idea sbagliata sull’IA è che sia limitata a generare semplicemente idee. Ma le idee da sole non hanno un valore particolare nella scienza alimentare. L’innovazione di successo richiede un equilibrio tra creatività e praticità. Un prodotto innovativo ha poco valore se gli ingredienti non possono essere approvvigionati in modo costante, i costi superano gli obiettivi commerciali o i requisiti normativi impediscono l’ingresso sul mercato.

In realtà, la più grande promessa dell’IA è aiutare gli scienziati a esplorare possibilità più realizzabili, non solo più possibilità. Valutando simultaneamente molteplici vincoli, l’IA può incoraggiare una sperimentazione più ampia mantenendosi ancorata alla realtà commerciale. Gli scienziati possono scoprire combinazioni di ingredienti o strategie di riformulazione che altrimenti non avrebbero considerato, mantenendo comunque la fiducia che tali opzioni possano realisticamente avanzare verso la commercializzazione. Questo equilibrio tra creatività e fattibilità sta diventando sempre più importante man mano che i produttori perseguono formulazioni più salutari, proteine alternative, riduzione dello zucchero e scelte di ingredienti più sostenibili.

L’expertise umana rimane il vantaggio competitivo

Nonostante i rapidi progressi dell’IA, lo sviluppo di prodotti alimentari continuerà a basarsi sull’expertise umana. Nessun algoritmo può sostituire la valutazione sensoriale, la comprensione del consumatore, la creatività o il giudizio pratico che gli scienziati alimentari esperti apportano alle decisioni di formulazione. Né l’IA può tenere pienamente conto dei compromessi sfumati che emergono durante la commercializzazione e la produzione.

Invece, l’IA sta rapidamente diventando uno strumento di supporto decisionale, che aiuta gli scienziati a valutare le opzioni più rapidamente, identificare i rischi prima e trascorrere meno tempo a raccogliere informazioni. I marchi che avranno successo con l’IA saranno quelli che la considerano non come una sostituzione automatizzata dell’expertise scientifica, ma come un suo prolungamento.

Il futuro della R&D nel settore F&B non sarà definito da macchine che sviluppano prodotti in modo completamente indipendente. Sarà definito da scienziati dotati di strumenti migliori, informazioni e tempo per concentrarsi su ciò che sanno fare meglio: risolvere problemi complessi che portano prodotti innovativi sul mercato, più velocemente.