L'intelligenza artificiale (AI) sta guidando una vera e propria rivoluzione nell'industria alimentare, consentendo alle aziende di migliorare l'efficienza, la qualità e la sicurezza dei propri prodotti e impattando su tutta la catena del valore, dalla produzione agricola al consumo.
Monitoraggio in real-time, gestione ottimizzata delle risorse, formulazione di nuovi prodotti, ottimizzazione in ambito di R&D, controllo qualità, trasporti e logistica, manutenzione predittiva sono alcuni degli ambiti toccati dall’AI.
Che i tratti di una rivoluzione lo dicono anche le previsioni di crescita di questo mercato. PwC stima che il valore del mercato dell’AI nell’industria alimentare mondiale raggiungerà 43,4 miliardi di dollari entro il 2028, quintuplicando il valore di 8,2 miliardi del 2023 con un Cagr del 39,5% nel periodo 2023-2028.
La logistica è il segmento della filiera in cui l’AI vale di più, 2,8 miliardi di dollari: premia il magazzino intelligente e la gestione centralizzata del dato, mentre il controllo qualità è il segmento dove l’AI crescerà maggiormente raggiungendo 6,2 miliardi di dollari nel 2028.
Un’altra evidenza interessante è che in Italia l’intelligenza artificiale è stata implementata dal 43% delle startup Food Tech, mentre il 37% adotta tecnologie di machine learning.
I driver dell’AI nell’industria alimentare
Il crescente ricorso all’AI nell’industria alimentare è sostenuto da tre fattori:
Normative. Regolamentazioni come Gdpr, Oecd, Ccpa e AI Act contribuiscono a promuovere l’uso responsabile dell’AI, proteggendo i dati dei consumatori e incentivando le aziende a sviluppare soluzioni che aumentino l’efficienza operativa.
Competenze. È prevista una crescita di forza lavoro qualificata e specialisti AI del +36% entro il 2031 che si traduce in nuove competenze per ottimizzare la produzione, la distribuzione e la sicurezza alimentare.
Automazione dei processi. L’AI migliora l’efficienza operativa automatizzando i processi, riducendo gli sprechi e aumentando la produttività sostenibile.
Il Nord America guida il mercato globale dell’AI nel settore alimentare
Nel 2023, l’intelligenza artificiale nel settore alimentare in Nord America ha raggiunto un valore di 3,5 miliardi di dollari, con una quota del 42,7% sul mercato globale che, secondo PwC, salirà al 43,4% nel 2028.
La leadership di mercato del Nord America è legata all’intensificazione dei controlli sulla sicurezza alimentare, all’introduzione di standard di qualità più elevati e all'adozione di nuovi modelli di business per l'automazione dei processi, soprattutto nella logistica.
L'Europa, con una quota del 27% e un rendimento di 2,2 miliardi di dollari, si posiziona al 2° posto del mercato globale, grazie alle performance di Germania e Francia, seguite da Italia, Spagna, Paesi Bassi e Svizzera.
Il mercato è trainato dalle normative europee per l'introduzione di nuovi modelli di business per la sicurezza e il controllo qualità alimentare e da nuove applicazioni di analisi predittiva per gestire la catena di approvvigionamento.
L’Apac è il 3° mercato nel 2023, con una quota del 21% pari a1,7 miliardi di dollari, ma, secondo le proiezioni di PwC, sarà la regione in cui l’uso dell’AI nella filiera alimentare crescerà di più nei prossimi anni con un Cagr del 40% (2023-2028), grazie alle iniziative governative per il finanziamento delle industrie, il sostegno all'agricoltura e alla ricerca per la sicurezza alimentare e lo sviluppo di una forza lavoro qualificata attraverso programmi come AI Teach per l'Asean.
Come l’AI impatterà sulla catena di valore del settore alimentare
Guardando ai segmenti della filiera agroalimentare, la logistica rappresenta il 34,5% del mercato dell’AI, grazie all’uso di sistemi avanzati per l'automazione che potenziano l'efficienza e la reattività dei magazzini.
L’intelligenza artificiale impiegata per il miglioramento degli imballaggi e l’adozione di sistemi di ispezione visiva automatizzati garantiscono consegne tempestive e preservano l'integrità dei prodotti lungo tutta la catena di fornitura.
Nei prossimi anni il controllo qualità sarà il segmento trainante per l’innovazione dell’AI nel settore e raggiungerà, secondo le stime di PwC, un valore di mercato di 6,2 miliardi nel 2028, con un Cagr medio del 40,6% (2023-2028).
L’innovazione nel controllo qualità è legata, da un lato, alle normative più stringenti sugli standard di sicurezza e trasparenza alimentare e, dall'altro, alle richieste dei consumatori sulla provenienza dei prodotti e sulla sostenibilità dei processi.
Algoritmi avanzati per il monitoraggio in tempo reale della catena di fornitura, l'applicazione di tecnologie predittive per la manutenzione preventiva e l'integrazione di sistemi di tracciabilità intelligenti sono gli strumenti che agevoleranno la transizione.
Alcune applicazioni dell’AI nella filiera alimentare: produzione agricola
Nella produzione agricola, l’intelligenza artificiale contribuisce con il monitoraggio in real-time, consentendo di seguire da vicino le condizioni delle colture e del bestiame, oltre all'ottimizzazione delle risorse, come l'acqua e i fertilizzanti, attraverso algoritmi predittivi che suggeriscono l'utilizzo ottimale di questi input in base alle previsioni meteo e alle condizioni del suolo.
- Monitoraggio in real-time AI per fornire informazioni in tempo reale su fattori critici come l'umidità del suolo, il fabbisogno idrico delle colture e previsioni metereologiche per un processo decisionale preciso. Monitoraggio della biodiversità, compresa la salute delle api egli sforzi di impollinazione.
- Ottimizzazione delle risorse Algoritmi di intelligenza artificiale che ottimizzano l’uso di fertilizzanti e pesticidi, riducendo gli sprechi e l’impatto ambientale.
Passando alla fase di lavorazione, troviamo l'AI impiegata nella formulazione di nuovi prodotti, dove grandi set di dati aiutano a predire i gusti dei consumatori e le tendenze di mercato. Inoltre, nell'ottimizzazione della ricerca e sviluppo, l'intelligenza artificiale aiuta ad accelerare la scoperta di nuove formulazioni e a ridurre i tempi di sperimentazione.
- Formulazione di nuovi prodotti l'AI per aiutare a identificare nuovi ingredienti o nuove fonti di ingredienti esistenti che possono essere utilizzati per migliorare la qualità del prodotto, la sostenibilità o ridurre i costi. Le startup in questo campo usano l'AI per esplorare vaste banche dati chimiche e biologiche alla ricerca di sostanze che possono essere applicate in nuovi modi nel settore alimentare.
- Ottimizzazione di R&D l'AI viene impiegata per ottimizzare i rendimenti della produzione, gestire i costi e aiutare nella scalabilità dei processi di processing. Include l'uso di sistemi predittivi per la manutenzione delle apparecchiature, algoritmi per la gestione efficiente dell'energia e delle materie prime, e modelli di AI per la pianificazione e l'ottimizzazione della produzione.
L’AI nel controllo qualità e nel settore trasporti-logistica dell’industria alimentare
Il controllo qualità beneficia dell’intelligenza artificiale attraverso sistemi di quality control che ispezionano e valutano i prodotti in modo più accurato e veloce rispetto ai metodi tradizionali, portando anche a una riduzione dei rifiuti grazie all’identificazione immediata di difetti.
- AI Quality Control Miglioramento della precisione delle ispezioni attraverso l'automazione basata sull'intelligenza artificiale.
- Riduzione dei rifiuti Attraverso l'apprendimento automatico, l'AI può prevedere quando e dove potrebbero verificarsi guasti o difetti nelle macchine o nei processi, consentendo interventi proattivi che prevengono la produzione di rifiuti.
Nel campo del trasporto e logistica, l’AI permette una manutenzione predittiva dei veicoli di trasporto, riducendo i tempi di inattività e migliorando l’efficienza. Anche il routing ottimizzato assicura che i prodotti raggiungano i punti vendita nel modo più veloce e con minor consumo di carburante possibile.
- Manutenzione predittiva Utilizzo di modelli di manutenzione predittiva per anticipare i guasti alle apparecchiature durante i trasporti, evitando costosi ritardi.
- Routing ottimizzato L'AI viene utilizzata per analizzare enormi quantità di dati in tempo reale - dal traffico, alle condizioni meteorologiche, fino alle variabili di consegna come pesi e volumi dei pacchi.
Altre applicazioni di grande impatto riguardano tutto l’ambito del retail, del food service e del consumo, dove si assisterà a una e propria rivoluzione.
