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Inteligencia artificial en la práctica: 5 formas de aplicar IA en el sector de alimentos y bebidas

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La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para el futuro y se ha convertido en una realidad presente en las empresas más innovadoras del sector de alimentos y bebidas.

Con el rápido avance de la tecnología y la presión por innovar, las marcas del sector están cada vez más abiertas a explorar las posibilidades que ofrece la IA.

Y este movimiento es mucho más que una simple tendencia: según datos de Mordor Intelligence, el mercado global de IA para alimentos y bebidas debería alcanzar los US$ 13.390 millones ya en 2025, llegando a US$ 67.730 millones en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 38,3 %.

Pero cuando hablamos de IA aplicada al desarrollo de productos, ¿qué significa esto realmente? A continuación, destacamos cinco formas prácticas de uso de la inteligencia artificial.

1. Reducción de errores en la formulación

Errores en fichas técnicas, cálculos nutricionales y etiquetados incorrectos no solo generan retrabajo, sino que también ponen en riesgo la reputación de la marca. Con la IA integrada al PLM, es posible automatizar validaciones y reducir drásticamente este tipo de fallas.

2. Más agilidad con datos históricos

Las soluciones con IA permiten buscar fórmulas similares, analizar datos históricos y acelerar la reformulación de productos. Esto hace que el desarrollo sea más inteligente y rápido, especialmente en categorías con alta rotación.

Además, la aplicación de IA en áreas de I+D está promoviendo una aceleración significativa en el sector: según la IFT, las empresas están logrando identificar ingredientes y combinaciones con mucha más rapidez, dando origen a un ciclo de innovación exponencial.

3. Predicción de tendencias con base en datos reales

Al analizar miles de datos de consumo y de mercado, los algoritmos ayudan a prever tendencias emergentes. En lugar de depender solo de la intuición, los equipos de I+D y marketing pasan a contar con una base concreta para desarrollar productos.

4. Optimización del portafolio y surtido

Con el apoyo de la IA, los equipos pueden visualizar vacíos, solapamientos y oportunidades dentro de la línea de productos. Esto facilita la creación de surtidos más eficientes y adaptados a distintos canales y públicos.

5. Conformidad con menos esfuerzo

Integrar la IA a la gestión del ciclo de vida del producto permite automatizar el control de conformidad, especialmente cuando la empresa opera en múltiples mercados con requisitos específicos para ingredientes, etiquetado, alérgenos y certificaciones.

La tecnología como aliada de la innovación

Al conectar los datos correctos con las personas adecuadas, la inteligencia artificial potencia la toma de decisiones, minimiza riesgos y acelera el camino de la idea al mercado.

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