Ya no hace falta abrir los kiwis para comprobar si están o no maduros para su comercialización
Ya no hace falta abrir los kiwis para comprobar si están o no maduros para su comercialización - ABC

El sistema que permite comprobar la madurez de un kiwi a través de infrarrojos

La aplicación de la inteligencia artificial permite una mejora en la toma de decisiones e incrementa la rapidez y la

eficacia dentro del sector de gran consumo, según un estudio del Instituto Cerdà

MADRIDActualizado:

La aplicación de la inteligencia artificial y el análisis de datos dotarán de ventajas competitivas a los procesos incluidos en la producción, transporte y comercialización de productos de gran consumo. Esta es una de las conclusiones incluidas en el «Observatorio de innovación del gran consumo en España» elaborado por el Instituto Cerdá, en el que se desgrana que las nuevas tecnologías ayudan a optimizar el tiempo y recursos a a través de la automatización de procesos y tareas rutinarios. Asimismo, existen otros puntos fuertes como el incremento de la productividad y de la eficiencia operativa o la implementación de los denominados servicios cognitivos automatizados o «chatbots».

En esta línea, en el citado estudio se detallan varios ejemplos puestos en marcha por diferentes compañías de este sector:

-Infrarrojos para determinar el grado de madurez de los kiwis. Kiwi Atlántico, la sociedad de productores de esta fruta en Galicia y Asturias, ha añadido al proceso de cultuvo una calibradora de infrarrojos para determinar el grado de madurez de los kiwis. El nuevo sistema facilita precisar de manera automática qué productos deben continuar en cámara y cuáles deben ser comercializados. Todo ello sin necesidad de abrir los kiwis para comprobarlo.

-Integración del «big data» y del «small data». el centro tecnológico Ainia, ha lanzado ProductSphera, un «software» que para gestionar de manera conjunta la información de materias primas, productos y proveedores de todos los departamentos. Esta nueva herramienta supone una mejora de hasta un 80% en la eficiencia en la cadena de valor de las industrias alimentarias. Por otro lado, Ainia también se centra en el «small data» ya que interactúa con el consumidor en su entorno real mediante técnicas no invasivas y lo incorpora como información de valor añadido que guía al propio proceso. «Al trabajar con conjuntos más reducidos de datos y a gracias a un contacto más directo, se identifican determinadas conductas inconscientes o comportamientos no evidentes que pueden ser determinantes en el éxito de un producto», reza el informe.

-Menos agua y energía para cultivar arroz. La estadounidense PrecisionKing en colaboración con la compañía de telecomunicaciones AT&T ideó el método Alternate Wetting and Drying (AWD) gracias al cual en los últimos cinco años la granja de arroz Whitaker en Arkansas ha reducido el uso de agua en un 60% y de energía para las bombas en un 20-30%. «Este procedimiento consiste en un sistema automático de riego que compagina fases de inundaciones con periodos sin agua, en contraste con el método tradicional, que mantiene una inundación constante», se asegura en el texto del estudio. Para conseguirlo se usan sensores repartidos por el campo y un sistema de control del agua y las bombas. Todos estos parámetros se optimizan a través de herramientas de análisis de datos.

-Marketing predictivo para lanzar un nuevo producto. Mediante la detección de patrones de comportamiento a partir del análisis de grandes volúmenes de datos como conversaciones públicas de los consumidores, clics y búsquedas en webs, datos gubernamentales, o previsión meteorológica, entre otros , se pueden anticipar las tendencias del mercado y lanzar nuevos productos en base a las preferencias de los clientes. Desde 2011, PepsiCo ha estudiado a los usuarios mediante la tecnología proporcionada por la empresa Black Swan para identificar nuevas oportunidades. A partir de este análisis, PepsiCo desarrolló un nuevo tipo de patatas fritas con sabor a arroz con guisantes en base a las preferencias de los consumidores, que supo adivinar gracias a todos los datos recopilados.