Una nueva herramienta digital puede ayudar a los fabricantes de alimentos a identificar nuevas fórmulas óptimas desde el punto de vista ambiental y nutricional y, a mismo tiempo, mantener los costes para el consumidor.
Los ciudadanos demandan que los alimentos sean cada vez más sanos y nutritivos. Pero, al mismo tiempo, la inmensa mayoría no quiere, o no puede, pagar más.
Ello plantea a los fabricantes y las marcas un reto estratégico clave, ya que tratan de obtener una ventaja en un mercado muy competitivo.
Ayudar a la industria alimentaria a desarrollar nuevos productos: El objetivo del proyecto financiado con fondos europeos OptiSignFood, que reunió a la comunidad científica e investigadora, la industria y el sector de la tecnología punta, era ayudar a la industria alimentaria a equilibrar estos dos factores y acelerar el desarrollo de nuevos productos.
Crear un producto alimentario que satisfaga las preocupaciones de los consumidores y los requisitos normativos puede llevar hasta dos años y costar millones de euros.
«Si nos fijamos en las estadísticas, veremos que muchísimos proyectos de desarrollo de nuevos productos fracasan —comenta Daniel Auner, miembro del equipo del proyecto OptiSignFood en The Makers (Alemania)—. Los fabricantes también suelen trabajar independientemente de los propietarios de marcas y los minoristas».
Para hacer frente a todos estos escollos, el equipo del proyecto se propuso desarrollar un programa informático para predecir y optimizar nuevas formulaciones. La plataforma se diseñó para tener en cuenta variables básicas como, por ejemplo, el valor nutricional, el impacto ambiental, la calidad de los alimentos y los parámetros de seguridad.
«Nuestro objetivo era mejorar el desarrollo de alimentos a gran escala», afirma Auner. «Al mismo tiempo, queríamos asegurarnos de que nuestra solución digital no hiciera más complejo un proceso, ya de por sí difícil, sino que simplificara la labor y mejorara la comunicación entre las partes interesadas».
Un «software» para predecir y optimizar nuevas formulaciones
El primer paso consistió en crear y desarrollar una base de datos que vinculara la información nutricional con datos de impacto ambiental, como la huella de carbono de un ingrediente concreto. Se aplicaron técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para permitir a los usuarios identificar rápidamente las combinaciones óptimas, ayudándoles a prescindir de pruebas caras y, a menudo, infructuosas.
Agroscope, el socio científico del proyecto, desempeñó una labor esencial a la hora de establecer los valores nutricionales utilizados por la plataforma. «Entre nuestras competencias básicas está hacer las evaluaciones del ciclo de vida de los sistemas alimentarios y agrícolas», explica Thomas Nemecek, coordinador del proyecto en Agroscope, el centro suizo de excelencia para la investigación agraria.
«Hace poco que se ha empezado a relacionar el impacto ambiental con el valor nutricional e, incluso, con los efectos sobre la salud. Si podemos hacer hincapié en las repercusiones sanitarias y nutricionales de determinadas opciones alimentarias, así como su impacto ambiental, será más probable que los consumidores cambien su alimentación».
Soluciones para fabricantes de alimentos específicos
El «software» ya se está comercializando y está dirigido a fabricantes de alimentos de categorías clave específicas como, por ejemplo, leches vegetales y diversos productos de aperitivo y comida preparada.
«Los fabricantes que utilizan nuestra base de datos pueden acelerar el desarrollo de formulaciones hasta en un 80 % —comenta Auner—. El resultado final son recetas optimizadas que tienen en cuenta los factores nutricionales y sanitarios del entorno, que después se puede comunicar al consumidor».
Mientras tanto, la base de datos continúa creciendo y abarca ya más categorías en un campo de innovación cada vez mayor.
«Nuestro objetivo último es que, a escala, podamos mejorar la nutrición y la sostenibilidad de los productos alimentarios de diferentes categorías —concluye Auner—. Las mejoras constantes en inteligencia artificial significan que podemos mejorar aún más nuestros conjuntos de datos y favorecer el desarrollo de nuevos productos».
