La inteligencia artificial (IA) ocupó un lugar central en una de las conferencias de BevTech, no solo porque fue el tema específico de las sesiones del primer día, sino porque parece difícil que cualquier debate prospectivo no incluya la IA. Ya sea que se centre en la cadena de suministro, la sustentabilidad o la innovación en general, la IA (y su animada rama, la IA generativa) se ha convertido en una consideración indispensable para las herramientas que dan forma al progreso.
En una conferencia anual celebrada por la Sociedad Internacional de Tecnólogos de Bebidas (ISBT), los expertos de BevTech vieron muchas razones para ser optimistas sobre la IA, independientemente de las exageraciones. También vieron razones por las que es mejor no ignorarla.
La exageración y la curva de aprendizaje de la IA
La inteligencia artificial se encuentra actualmente en la cima del pico de expectativas infladas, según el Gartner Hype Cycle. “Algo nos sacará de ese pico. La gente encontrará motivos para ser escépticos con respecto a la IA generativa y a la IA en general”, afirma Todd Dolinsky, director de productos de Trustwell, que tiene plataformas orientadas al cumplimiento, la transparencia y la calidad en la industria alimentaria. "Pero la única diferencia [con otras tecnologías en esa curva] es que está mejorando muy, muy, muy rápidamente".
Todd Dolinsky, director de producto, Trustwell.Aaron Hand
Esto se debe a que cada vez que utilizamos la IA, también aprende de nosotros. En lugar de los muchos años e iteraciones que le tomó a los iPhone llegar a donde están hoy, el ciclo de la IA es de meses, no de años, dijo Dolinsky a los asistentes a BevTech. “Ese ritmo de innovación en IA, ese cronograma no hace más que acortarse”, afirma. "Teniendo esto en cuenta, todos deberíamos utilizar la IA hoy, a nivel personal y profesional".
Gartner
Algunas aplicaciones clave en la industria de bebidas:
· Formulación de sabores e ingredientes. La IA puede desarrollar sabores que la humanidad aún no conoce.
· Eficiencia productiva y control de calidad, optimizando los cronogramas de producción.
· Sostenibilidad e impacto ambiental, siendo capaz de predecir comportamientos para ayudar a que las plantas de producción funcionen de la manera más eficiente posible.
· Mantenimiento predictivo, que comprende dónde puede haber fallas para poder desactivar un sistema y evitar interrupciones más amplias.
Todos estos son buenos lugares para empezar, afirma Dolinsky.
El viaje iterativo de la IA
Cuando Scott Figura comenzó en esta industria como un humilde trabajador en PepsiCo, le dijeron que mientras pudiera fabricar 1.000 cajas por hora, sería un héroe. No hay mucha más orientación que esa. Pero con la IA, las empresas pueden brindar a sus empleados la inteligencia y las tecnologías que necesitan para tomar mejores decisiones.
Scott Figura, director general para las Américas, LineView Solutions.
“La IA va a transformar nuestra industria más que nada”, afirma Figura, director general para las Américas de LineView Solutions, que ofrece soluciones de fábrica inteligentes y experiencia operativa. Las empresas de toda la industria reconocen que necesitan utilizar IA, incluso si todavía no están exactamente seguros de qué hacer con ella o de los datos que ya están recopilando. "Aproximadamente el 70% de las empresas participan activamente en el intento de descubrir qué significa eso para ellas y cómo pueden utilizar lo que tienen".
La industria de las bebidas enfrenta hoy más desafíos que hace 5, 10 o 30 años, dice Figura. Se enfrenta a desafíos en la transformación digital, la gestión de datos y el análisis predictivo. "¿Cómo se utiliza la información que es tan crítica en nuestro negocio para impulsar acciones?" pregunta, señalando las dificultades para encontrar el talento y las tecnologías adecuadas. "¿Cómo puede la inteligencia artificial ayudarnos a cerrar esa brecha con lo que tenemos y lo que sabemos hoy?"
La respuesta bien podría ser la IA, que puede proporcionar información para llegar a la respuesta correcta más rápidamente. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, si tiene datos incorrectos, la IA también puede llevarlo a respuestas incorrectas más rápido que nunca.
Sin embargo, Figura se muestra optimista. “Podemos obtener la información, comprenderla y conectarla con nuestros empleados y operadores. Eso es lo que llevará a todas las organizaciones al siguiente nivel”, afirma. “Ciertamente tenemos más desafíos que nunca, pero tenemos una manera de lograrlo. Y se trata de brindar un desempeño sostenible a nuestras organizaciones, a nuestros clientes, para compensar algunos de los desafíos que enfrentamos”.
Será necesario descubrir cómo unir eficientemente los sistemas heredados con nuevas tecnologías para que el intercambio de información sea más práctico. "No falta información, no faltan datos", dice Figura. “Pero ¿cómo empezamos a incorporar eso?, dice Figura. ¿Pero cómo comenzamos a traer información a sistemas para conectar los puntos?
Como todo en la transformación digital, la IA es un viaje iterativo, recuerda Figura a los oyentes. Su recomendación es empezar. “La gente ya está haciendo cosas con IA”, afirma, mencionando tecnologías más tradicionales como el aprendizaje automático, la robótica y el análisis de datos. “Esos son elementos fundamentales de lo que necesitamos como industria. No saltas simplemente al siguiente nivel; hay que tener la base”.
La importancia de los datos estructurados
La capacidad de utilizar eficazmente la inteligencia artificial en sus operaciones depende en gran medida de la integridad de sus datos, señala Geert Van Kempen, jefe de estrategia de alimentos y bebidas de Veeva Systems, que proporciona soluciones regulatorias y de calidad basadas en la nube. Centrándose en el uso de la IA en aplicaciones de análisis de peligros y puntos de control críticos (HACCP), instó a los asistentes de BevTech a adoptar un enfoque más estructurado de los datos.
"Los datos de alta calidad realmente facilitan el uso de la IA", afirma Van Kempen.
Para demostrar esto, utilizó ChatGPT (una aplicación más genérica de capacidades de IA generativa) para generar un plan HACCP. "Si lees la respuesta, tiene sentido, pero es genérica", dice. Aunque existe mucho conocimiento general en el dominio público sobre seguridad alimentaria y HACCP, no es específico de una línea de producción en particular. “Entonces, ¿podemos lograr que las aplicaciones de IA sean mucho más específicas para su entorno particular, para su contenido particular? ¿Y qué se necesita para llegar allí?
Si se pudiera aplicar la IA a casos de uso específicos, dice Van Kempen, existen varias aplicaciones significativas dentro de HACCP:
· Creación de planes HACCP.
· Control de sentido de los planes HACCP
· Comparaciones entre portafolios de planes HACCP
· Evaluación de riesgos y alertas
· Monitoreo de fallas de límite crítico
Para todas estas aplicaciones, "creemos que realmente cobran vida si se pueden alimentar esos modelos de IA con datos de alta calidad", afirma Van Kempen. Obtener datos de alta calidad significa transferir el conocimiento que se encuentra actualmente en documentos, hojas de cálculo, diagramas de flujo, etc., a un enfoque de datos más estructurado. Los datos que están encerrados en hojas de cálculo y otros tipos de documentos no se pueden utilizar para entrenar la IA.
Veeva ha estado trabajando con Nestlé para ayudar al gigante alimentario a estandarizar sus datos en un sistema digital para proporcionar visibilidad de todos los activos en todas las ubicaciones. Según Van Kempen, han visto varios beneficios. "Vemos la capacidad de comparar realmente los planes de activos para tener visibilidad e informar fácilmente dónde se identifican peligros importantes", afirma. "¿Son lo mismo? ¿Se gestionan de forma similar? ¿Qué tipo de medidas de control están asociadas a esos peligros significativos? Esto está impulsado por la estandarización de los datos”.
Muchos de los clientes de Veeva gestionan un portafolio de planes HACCP, señala Van Kempen. “Cuando se pueden reunir todos esos planes HACCP de los documentos en un solo sistema, entonces se desbloquean los informes, los paneles y todo tipo de análisis de datos. Viene sobre la marcha”, afirma. "Y podemos tener múltiples planes HACCP en un solo sistema para generar informes en tiempo real sobre cualquier evento crítico".
IA para la victoria
La inteligencia artificial es una de varias tecnologías que la industria de bebidas tendrá que descubrir cómo aprovechar mejor a medida que avanza hacia la digitalización de sus operaciones. Junto con la IA, los gemelos digitales, la realidad aumentada, la realidad virtual, el análisis avanzado, el blockchain (la lista continúa) podrían resultar desalentadores, tal vez intimidantes, dice Chris Gaffney, quien presentó el discurso de apertura del miércoles por la mañana sobre tendencias e innovaciones en la cadena de suministro.
Chris Gaffney, director gerente del Instituto de Logística y Cadena de Suministro de Georgia Tech.
Alrededor del 80% de nosotros tenemos problemas de confianza. Es útil observar lo que ya ha logrado y darse una merecida palmadita en la espalda. Del mismo modo, si la industria de las bebidas va a afrontar los desafíos del futuro, será útil comprender lo que ya ha logrado, afirma Gaffney.
En el espacio del procesamiento y la manufactura, observe las innovaciones y avances en filtración, procesamiento aséptico, procesamiento continuo, procesamiento de alta presión, limpieza in situ y muchos más. Todo frente a grandes desafíos como desastres naturales, crisis financieras, retiros del mercado, sin mencionar el COVID y todos los desafíos asociados con eso.
Los gemelos digitales pueden resultar frustrantes, afirma Gaffney. Han sido más costosos y difíciles de implementar de lo que la gente necesariamente pensaba, pero seguirán siendo una palanca clave para muchos fabricantes.
Pero Gaffney, director gerente del Instituto de Logística y Cadena de Suministro de Georgia Tech, se siente particularmente bien con la IA. "Creo que la IA será nuestra victoria, particularmente con la IA genérica", dice, llamándola "análisis de datos con esteroides".
Pero es necesario aprender continuamente y también comprender que gran parte de lo que hacemos para tener éxito hoy en día requiere colaboración.
Un punto importante que señala: “No vas a perder tu trabajo por culpa de la IA. Vas a perder tu trabajo por alguien que entiende la IA mejor que tú”.
