Cómo la IA puede ayudar a minimizar el desperdicio de alimentos en las cocinas comerciales

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Resumen

Las cocinas comerciales se enfrentan a grandes retos debido al desperdicio de alimentos, que tiene importantes repercusiones económicas y medioambientales. Los métodos manuales tradicionales han demostrado ser insuficientes. Sin embargo, la integración de las tecnologías de IA es muy prometedora para reducir de forma eficaz y sostenible el desperdicio de alimentos. Mediante la aplicación de soluciones de IA, las cocinas comerciales pueden combatir eficazmente el problema del desperdicio de alimentos y mitigar sus efectos adversos.

Las cocinas comerciales que atienden a clientes llevan mucho tiempo lidiando con el problema del desperdicio de alimentos, un problema que tiene importantes implicaciones desde varios ángulos. Desde el punto de vista económico, los restaurantes de Estados Unidos generan anualmente la asombrosa cifra de 22.000 a 33.000 millones de kilos de desperdicios alimentarios, con unos costes asociados que ascienden a la considerable cantidad de 218.000 millones de dólares al año. Desde el punto de vista medioambiental, la eliminación de estos residuos alimentarios en vertederos provoca la emisión de gas metano tóxico, que es 86 veces más nocivo que el dióxido de carbono.

En la actualidad, las cocinas comerciales intentan hacer frente a este reto por medios manuales, como el seguimiento de los platos pedidos, el control de las cantidades de comida pedidas y consumidas, y el análisis de los costes. Sin embargo, estos esfuerzos resultan insuficientes e insostenibles para frenar eficazmente el despilfarro.

Para lograr avances sustanciales, las cocinas comerciales necesitan urgentemente enfoques más inteligentes, y aunque la inteligencia artificial (IA) ya se ha desplegado en cierta medida, su aplicación sigue estando por debajo de su potencial.

Aprovechando la IA, las cocinas comerciales pueden desbloquear numerosos casos de uso que les permitan combatir la lacra del desperdicio de alimentos con mayor eficacia.

Causas del desperdicio de alimentos en los restaurantes

Los restaurantes de todos los tamaños tienden a desperdiciar alimentos debido a las siguientes razones:

  • Compra desproporcionada de existencias o materias primas: Los restaurantes suelen comprar suministros en exceso. Especialmente en épocas festivas, tienden a calcular mal la demanda de determinados platos, lo que provoca el desperdicio de alimentos.
  • Almacenamiento inadecuado: Las existencias, sobre todo los productos frescos, requieren unas condiciones de almacenamiento adecuadas en cuanto a espacio, temperatura y envasado. Mientras que los grandes restaurantes disponen de los recursos financieros necesarios para adquirir y mantener unas condiciones de almacenamiento ideales y ofrecer formación al personal, los restaurantes relativamente pequeños carecen a menudo de estos medios, lo que da lugar a prácticas de almacenamiento inadecuadas y a un mayor desperdicio de existencias.
  • Control de las porciones: La ración es la cantidad de comida que se sirve por defecto tras un pedido. Por desgracia, muchos restaurantes no siguen las mejores prácticas, y la falta de normalización en las porciones es un problema frecuente. Los chefs o cocineros a menudo confían en su experiencia y aproximación para determinar el tamaño de las porciones, lo que puede no ser intrínsecamente incorrecto, pero puede ser insuficiente para minimizar eficazmente el desperdicio de alimentos.

Todas las formas en que la IA puede ayudar a minimizar el desperdicio de alimentos

Actualmente existen numerosas herramientas y prácticas de IA para ayudar a minimizar el desperdicio de alimentos en las cocinas comerciales:

  • El seguimiento manual y la recopilación de datos de los alimentos siempre han sido engorrosos e ineficientes. Sin embargo, la IA ha revolucionado este proceso al aprender a identificar los alimentos a través de las entradas humanas, supervisando así todo el flujo de trabajo, desde el almacenamiento hasta la eliminación de residuos. Mientras tanto, registra los tipos de alimentos preparados y la cantidad desperdiciada, optimizando sus capacidades de identificación con el tiempo. Esta automatización libera al personal implicado en el flujo de trabajo desde el almacenamiento hasta la eliminación, permitiéndole centrarse en otras tareas mientras la IA recopila y procesa los datos.
  • Las capacidades de procesamiento de datos de la IA le permiten generar cuadros de mando interactivos y visuales para los operadores humanos de las cocinas comerciales. Al integrarse con otras aplicaciones de software, AI también puede automatizar la exportación de datos a formularios de informes. Los responsables de las cocinas comerciales pueden consultar estos informes para identificar objetivamente errores y omisiones en el flujo de trabajo, así como discernir la proporción de alimentos consumidos o desperdiciados. En consecuencia, las cocinas comerciales pueden tomar medidas para evitar la sobreproducción o el aprovisionamiento excesivo.
  • La IA ayuda a los gestores a identificar los alimentos estacionales y perecederos, permitiéndoles tomar decisiones basadas en datos sobre la racionalización u optimización de la adquisición de productos frescos.
    La IA puede proporcionar información valiosa para mejorar las condiciones de almacenamiento, lo que permite que las materias primas duren más y se mantengan frescas, contribuyendo en última instancia a reducir los residuos y mejorar la eficiencia en las cocinas comerciales.

Un caso de éxito: ¿Cómo ha minimizado IKEA el desperdicio de alimentos con la IA?

IKEA UK&IE lleva unos años utilizando Winnow, que desarrolla herramientas de IA para minimizar la escasez de alimentos y reducirla en un 50%. Hege Sæbjørnsen, Director de Sostenibilidad de IKEA UK&IE, afirma:

“La sostenibilidad está en el centro de todo lo que hacemos en IKEA y forma parte de nuestro ADN. Nos hemos fijado el ambicioso objetivo de reducir nuestro desperdicio de alimentos en un 50% en todas nuestras operaciones antes de finales de agosto de 2020, y nuestra asociación con Winnow es fundamental para alcanzar ese objetivo.”

En 2018, IKEA demostró un progreso significativo al abordar el desperdicio de alimentos y lograr ahorros de costos. La compañía ahorró con éxito 680 mil kilogramos en gastos, al tiempo que logró ahorrar 800.000 comidas que, de otro modo, se habrían desperdiciado. Además, la empresa consiguió reducir en un 37% el desperdicio de alimentos en todas sus tiendas.

Estas herramientas de IA funcionan de forma similar a las empleadas en los vehículos autónomos. Al principio se entrenan con ayuda humana para reconocer diversos alimentos y, con el tiempo, llegan a ser capaces de hacerlo de forma autónoma. Estas cámaras inteligentes instaladas en la cocina recogen datos sobre los alimentos preparados y los que se tiran a la basura, lo que permite a la IA mejorar continuamente y proporcionar información valiosa sobre parámetros como tipos de alimentos, patrones de desperdicio y tiempos de preparación.

La herramienta de IA desarrollada por Winnow se ha implantado con éxito en las 23 tiendas IKEA del Reino Unido e Irlanda. Lorena Lourido, Country Food Manager de IKEA Reino Unido e Irlanda, destacó el compromiso de IKEA para inspirar y permitir a las personas cambiar su comportamiento en relación con el desperdicio de alimentos, empezando por sus propias operaciones.

“El feedback de los equipos de IKEA Food que dirigen las cocinas de nuestros restaurantes ha sido extremadamente positivo hasta ahora”.

Conclusión

La IA es muy prometedora en la lucha contra el desperdicio de alimentos, pero su aplicación se enfrenta a desafíos. Mientras que las cocinas comerciales establecidas, como las de los grandes hoteles, ya están adoptando soluciones de IA, los restaurantes más pequeños van a la cola debido a su escasa concienciación. En consecuencia, estos establecimientos siguen utilizando procesos manuales, lo que contribuye sustancialmente al desperdicio total de alimentos.

Sin embargo, en contra de la creencia popular, la IA no tiene por qué ser cara: existen soluciones rentables y personalizadas. Los jefes de cocina desempeñan un papel crucial a la hora de identificar soluciones de IA adecuadas y formar a su personal en consecuencia.

Pero el primer paso es reconocer el problema del desperdicio de alimentos.

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Kaushik Pal
Technology writer
Kaushik Pal
Editor

Kaushik es un arquitecto técnico y consultor de software con más de 23 años de experiencia en análisis de software, desarrollo, arquitectura, diseño, pruebas e industria de capacitación. Tiene interés en nuevas tecnologías y áreas de innovación, centrándose en arquitectura web, tecnologías web, Java/J2EE, código abierto, WebRTC, big data y tecnologías semánticas. Ha demostrado su experiencia en análisis de requisitos, diseño e implementación de arquitecturas, preparación de casos de uso técnico y desarrollo de software. Su experiencia ha abarcado diferentes sectores como seguros, banca, aerolíneas, envíos, gestión de documentos y desarrollo de productos, entre otros. Ha trabajado con una amplia…