Accelerazione nell’esplosione di una customer experience innovativa, ma anche ottimizzazione dell’operatività attraverso una automazione dei processi di preparazione e distribuzione nel segmento food&beverage, oltre a un rafforzamento della sicurezza alimentare grazie ad un controllo costante e approfondito. Sono molte (e forse di più) le applicazioni dell’intelligenza artificiale per la food industry e la ristorazione. Qualche esempio? L'AI può essere utilizzata per raccogliere e analizzare i dati dei clienti, consentendo ai ristoratori di personalizzare l'offerta di cibo e bevande in base alle preferenze individuali. Questo può migliorare l'esperienza complessiva del cliente e aumentare la fidelizzazione. L'AI può essere impiegata per ottimizzare la gestione dell'inventario, l'ottimizzazione delle forniture, la pianificazione della produzione e la gestione delle scorte, riducendo gli sprechi e migliorarando l'efficienza. Naturalmente l'AI può anche supportare l’automazione di attività ripetitive come l'elaborazione degli ordini e la gestione dei pagamenti, riducendo gli errori umani, ma soprattutto liberando risorse umane preziose per compiti più strategici. Può esser delegata anche l’attività di assistenza ai clienti.
I punti chiave:
È però sul miglioramento della sicurezza alimentare che l'AI può essere un fattore game changing prezioso, dato che può essere utilizzata per monitorare potenziali contaminazioni o anomalie nella catena di approvvigionamento. Se da un lato l’intervento dell’intelligenza artificiale può ottimizzare i processi, tagliando tempi e margini di errore, dall’altro può comportare difficoltà in termini di aggiornamento e gestione software, ma soprattutto elimina completamente l’esperienza “autentica” (qualsiasi cosa si intenda) che sta nella relazione interpersonale tra il cliente e il personale di servizio.
Innovazione e anticipazioni nel fuori casa
Ritenendo che sulla lunga distanza i benefici superino i rischi, lo sviluppo di tecnologie AI-based prosegue freneticamente anche per il segmento food service. Guardando agli States, naturalmente proiettati ad anticipare le tendenze, si va dagli assistenti di cucina artificialmente intelligenti, che possono traportare ingredienti o supportare la cottura (frittura o griglia) arrivando fino all’impiattamento. Non mancano naturalmente i robot in grado di interagire per raccogliere ordini e servire piatti. Il segmento in cui è però prevista la crescita maggiore è quello del self service e della ristorazione collettiva, per il quale il valore dell’interazione umana è meno rilevante. Oltre a mense e self service, anche grandi catene di fast food come McDonalds e Burger King stanno sperimentando l’utilizzo di “stazioni intelligenti” capaci di offrire, con asettica efficienza, l’intero servizio di somministrazione. La catena di caffetterie Starbucks ha invece lanciato un software di interazione attraverso la app per l’immissione di ordini mirati, governato nel dialogo con il cliente dall’intelligenza artificiale.
AI, le anticipazioni al ristorante cinese
In Cina, l'uso dell'intelligenza artificiale nella food industry e nella ristorazione è nettamente più avanzato rispetto all’Italia e all’Europa. Secondo quanto riferisce Alberto Antinucci, fondatore di Sapiens Analytics AI solutions e docente di Business Strategies for China alla Chichester University nel Regno Unito e al H-Farm College in Veneto, tutto parte dai pagamenti mobili e contactless. «In Cina - sottolinea - i pagamenti mobili tramite app come Alipay e WeChat Pay sono sostanzialmente l’unica possibilità per pagare il conto nei ristoranti. Non c’è possibilità di saldare con carte di credito e il contante è praticamente inutilizzato. Questo ha semplificato il processo di pagamento e ha reso l'esperienza del cliente più conveniente», ma soprattutto fornisce una quantità di dati enorme che l’AI potrebbe incrociare nell’analizzare le tendenze della community di riferimento.
L'esperto Alberto Antinucci
Ci sono poi i servizi di consegna intelligente. «Molte piattaforme di food delivery - spiega il China specialist - utilizzano algoritmi di AI per migliorare l'efficienza delle consegne. L'AI aiuta a pianificare le rotte più efficienti per i rider e a stimare i tempi di consegna in base al traffico e ad altri fattori. Praticamente tutti i ristoranti offrono il servizio di take away e, diversamente da quanto spesso avviene in Italia, i servizi di consegna sono centralizzati e non del ristorante. Il ristorante riceve l’ordine che viene condiviso con la centrale logistica che individua il rider più vicino/veloce per poter garantire il servizio più celere. L’AI controlla tutta la logistica degli spostamenti ed è efficientissima».
Non mancano poi i menu personalizzati. «Alcuni ristoranti cinesi - chiarisce Antinucci - utilizzano l'intelligenza artificiale per raccomandare menu personalizzati ai clienti in base all'analisi delle preferenze sui dati storici, per offrire un'esperienza culinaria più customizzata. Ecco il collegamento con i sistemi di pagamento centralizzati, che hanno memoria storica degli acquisti dei clienti nei vari ristoranti». Se da un lato è più semplice gestire servizio e movimenti all’interno di un ristorante nel momento in cui ad ogni tavolo è assegnato un codice QR identificativo attraverso il quale il cliente ordina e paga prima che lo stesso venga consegnato - una tendenza crescente anche in Europa - non mancano all’ombra della Grande Muraglia i ristoranti completamente automatizzati. «In alcune città cinesi - racconta Antinucci - sono stati aperti ristoranti completamente automatizzati, in cui i clienti possono ordinare e ritirare il cibo senza interazione umana. Questi ristoranti utilizzano robot e tecnologie di AI per gestire l'intero processo, dall'ordine alla preparazione del cibo».
AI, le potenzialità dell’Italia
Secondo Antinucci anche in Italia ci sono diverse potenzialità per l'utilizzo dell’AI nel settore alimentare e della ristorazione, con l’obiettivo di portare un miglioramento dell'efficienza operativa con la gestione dell'inventario, la pianificazione delle forniture e l'organizzazione delle operazioni, ma contemporaneamente anche rafforzando la personalizzazione dell'offerta con l’analisi dei dati. Non manca la spinta sullo sviluppo di nuovi prodotti, accelerando la ricerca e lo sviluppo identificando tendenze di consumo, analizzando dati di mercato e suggerendo nuove combinazioni di ingredienti.
L’apporto dell’intelligenza artificiale può in effetti essere ancora più significativo per la filiera di produzione del mondo food
AI e innovazione di filiera
L’apporto dell’intelligenza artificiale può in effetti essere ancora più significativo per la filiera di produzione del mondo food. Come evidenzia Gioele Fierro, COO di Globsit, in un approfondimento su AI4business (https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/come-lai-sta-rivoluzionando-lindustria-del-food/) sta contribuendo considerevolmente all’evoluzione e alla rivoluzione dell’industria del food, sia in termini di processo che in termini di prodotti.
Gioele Fierro, COO di Globsit
«Le nuove tecnologie di apprendimento automatico - evidenzia l’ingegnere - rappresentano un’opportunità per migliorare la qualità della produzione e renderla più sostenibile, contribuendo, nel contempo, a diminuire i costi. Grazie all’AI, i processi vengono automatizzati e l’intera filiera diventa più efficiente, partendo dalla produzione agricola fino ad arrivare alla distribuzione finale». In particolare l’impatto disruptive si vedrà in quattro ambiti: la sostenibilità, i processi decisionali, la gestione della qualità e la safety. Con riferimento alla sostenibilità, i progetti legati all’agricoltura 4.0 e alla gestione integrata dell’allevamento consentono di alleggerire l’impatto ambientale, soprattutto razionalizzano l’utilizzo della chimica e consentono interventi previsionali. Anche la capacità di elaborazione dati (in tempi rapidissimi) può essere fondamento per definire decisioni essenziali all’efficienza della food industry.
È però sul fronte del controllo qualità e della sicurezza alimentare che l’AI può dare il meglio di sé. «Uno dei processi più dispendiosi dell’industria alimentare - spiega Fierro - è la classificazione e il confezionamento del prodotto finito. Compito ripetitivo e monotono, si presta perfettamente a essere automatizzato. La sfida tecnologica è stata accolta dai data scientist di tutto il mondo, che continuano ad affinare le reti neurali utilizzate per la detection, lo smistamento e il confezionamento basati sull’intelligenza artificiale». Rispetto alla sicurezza dell’integrità dei prodotti e dell’assenza di elementi deleteri, i ricercatori stanno poi sviluppando sensori e strumenti di analisi sempre più precisi e accurati.