Da otimização de processos às inovações em pesquisa e desenvolvimento (P&D), a Inteligência Artificial está acelerando o desenvolvimento de produtos e prevendo as preferências de consumo em alimentos e bebidas.

A inteligência artificial (IA) já é uma realidade consolidada em diversos setores, e a indústria de alimentos e bebidas não fica atrás nessa transformação tecnológica. De algoritmos capazes de prever tendências de consumo a sistemas que otimizam processos produtivos, a IA vem moldando o futuro do setor de maneira surpreendente.

Em plena expansão, o mercado global de inteligência artificial no setor de alimentos e bebidas foi avaliado em US$ 9,68 bilhões, em 2024, com previsão de alcançar US$ 48,99 bilhões até 2029, apresentando uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 38,30%, segundo dados da Mordor Intelligence.

As aplicações da inteligência artificial na indústria são amplas e diversificadas, com impactos relevantes em diferentes áreas.

De acordo com dados da Research and Markets, 25% das soluções de IA no setor alimentício global são aplicadas à agricultura de precisão, onde tecnologias como sensores inteligentes e drones otimizam o uso de água, fertilizantes e pesticidas, aumentando a produtividade e reduzindo custos.

Cerca de 30% das empresas utilizam IA para melhorar a eficiência operacional e a qualidade do produto, com o uso, por exemplo, de sistemas de visão computacional, que são empregados para identificar defeitos em produtos ou ajustar parâmetros de produção em tempo real.

Os dados também mostram que 20% dos investimentos em IA na indústria são destinados a P&D, onde o uso de algoritmos avançados aceleram o desenvolvimento de novos produtos, permitindo simulações que otimizam combinações de ingredientes e perfis sensoriais, analisam dados de consumo e preveem novas demandas do mercado, aumentando a assertividade no lançamento de produtos.

O avanço global da IA é impulsionado, principalmente, pela demanda por automação, inovação em formulações e personalização em massa, combinados ao crescente investimento em tecnologias de ponta por parte de grandes empresas do setor, as quais têm alocado volumes significativos de capital em tecnologias para aplicação desde o desenvolvimento de produtos até a logística de distribuição.

Os avanços, tanto em termos tecnológicos quanto de aplicação, atraem investimentos maciços globalmente, com diversas indústrias aproveitando suas capacidades para inovação e eficiência. Somente em 2024, estima-se que mais de US$ 1 bilhão tenham sido investidos globalmente em soluções de IA aplicadas à indústria alimentícia, com destaque para ferramentas que aprimoram a eficiência das cadeias de suprimentos e tecnologias de análise preditiva, que aceleram o lançamento de novos produtos no mercado.

Nos Estados Unidos, que continuam sendo líderes globais em IA, o investimento em startups atingiu novos recordes, com a captação, em 2024, de um total avaliado em US$ 97 bilhões em investimentos. Segundo a Reuters, esse aumento significativo reflete o entusiasmo dos investidores por tecnologias de IA, especialmente em setores como saúde e automação industrial.

Na Europa, a Comissão Europeia estabeleceu um plano de investimentos focado na transformação digital, com o objetivo de investir mais de € 20 bilhões em IA até 2027, promovendo uma forte colaboração entre governos, universidades e empresas privadas. O objetivo é garantir que o continente se mantenha competitivo em termos de inovação, ética e governança de dados, com aplicação direta de IA em setores como alimentos e bebidas, onde a automação e a análise de dados são cada vez mais utilizadas para prever preferências de consumo e otimizar a produção.

Na América Latina, embora os investimentos em IA ainda sejam menores em comparação com os mercados desenvolvidos, a região está em ascensão, especialmente em países como México, Brasil e Argentina.

De acordo com o Inter-American Development Bank (IDB), a América Latina investiu cerca de US$ 6 bilhões em IA nos últimos três anos, com crescimento médio de 25% ao ano. Esse aumento é atribuído principalmente ao crescente número de startups que têm atraído investimentos de fundos internacionais e de capital de risco, buscando explorar as oportunidades de aplicação da IA na personalização nutricional, desenvolvimento de novos produtos e eficiência na cadeia de suprimentos, áreas que têm demonstrado grande potencial na indústria de alimentos e bebidas.

A projeção é de que os investimentos em IA sigam uma trajetória de crescimento de dois dígitos até 2030, com os holofotes direcionados para o México e o Brasil, que lideram em termos de desenvolvimento tecnológico e empreendedorismo na região.

O México tem se destacado como um centro de inovação em IA na América Latina, com a criação de hubs de startups e a implementação de parcerias público-privadas para promover a inovação tecnológica.

No Brasil, os investimentos em inteligência artificial têm se tornado uma prioridade, tanto para o setor público quanto privado. O país é um dos principais destinos de investimentos em startups tecnológicas, com um número crescente de empresas que aplicam essa tecnologia em áreas como análise de dados, automação de processos industriais e marketing digital. Em 2024, estima-se que o mercado de IA no Brasil tenha crescido mais de 20%, com projeções para aumento contínuo nos próximos anos, impulsionado pela demanda por tecnologias de ponta em diversas indústrias, incluindo alimentos e bebidas.

Em 2025, os institutos de pesquisa estimam que os investimentos globais em IA alcancem US$ 1 trilhão, com grandes saltos na aplicação dessa tecnologia em setores como saúde, finanças e alimentos e bebidas.

Explorando o inexplorado

O que começou como um conceito abstrato nas décadas de 1950 e 1960, evoluiu de um campo acadêmico distante para uma realidade transformadora nas mais diversas indústrias, incluindo a de alimentos e bebidas.

O que torna a inteligência artificial tão relevante para a indústria de alimentos e bebidas, é a sua capacidade de oferecer soluções personalizadas e extremamente eficazes para os desafios contemporâneos.

Além de otimizar processos industriais, como o monitoramento em tempo real de linhas de produção e redução de desperdício, está revolucionando o desenvolvimento de produtos alimentícios e bebidas, através da criação de formulações inovadoras, da identificação de combinações inusitadas de ingredientes e da previsão precisa de como essas escolhas influenciam sabor, textura e valor nutricional.

Combinando análise de dados avançada e tecnologias preditivas, permite identificar combinações de ingredientes que otimizam sabor, textura, funcionalidade e nutrição, um avanço que não só acelera o processo de inovação, mas também proporciona soluções que atendem demandas específicas de mercado, como produtos clean label, personalizados e sustentáveis.

Sistemas avançados, com bases de dados extensas, analisam atributos químicos, nutricionais e sensoriais dos ingredientes, bem como suas interações, podendo prever, por exemplo, como a  fibra de aveia modifica a textura de um smoothie sem comprometer o seu sabor.

Nesse contexto, a inteligência artificial não é apenas uma ferramenta para otimizar processos ou melhorar a eficiência operacional, é também um “ingrediente-chave” para a inovação no desenvolvimento de novos produtos e personalização em larga escala.

Prevendo sabores, texturas e cores

Uma das aplicações mais inovadoras dessa tecnologia disruptiva é a sua capacidade de prever, com precisão, como combinações de ingredientes irão se traduzir em sabores, texturas e cores, permitindo não só acelerar o desenvolvimento de produtos, mas também criar experiências sensoriais mais consistentes e alinhadas às demandas do consumidor.

O sabor de um alimento é uma experiência complexa, resultante da interação entre compostos químicos e os sentidos humanos. Tradicionalmente, a criação de um perfil de sabor dependia de longos processos de testes sensoriais e ajustes laboratoriais. Agora, algoritmos de IA conseguem modelar esses processos, utilizando bases de dados químicas, sensoriais e, inclusive, culturais para prever como diferentes combinações de ingredientes serão percebidas no paladar.

Além de realizar análises detalhadas da composição química dos ingredientes, identificando moléculas aromáticas e saborizantes que interagem entre si, sistemas baseados em machine learning (aprendizado de máquina) correlacionam essas informações com dados de preferências de consumo, criando mapas sensoriais que ajudam a prever se um sabor será agradável ou marcante.

Um exemplo prático é a previsão de sabores para produtos plant-based, onde a IA pode sugerir combinações de óleos, proteínas vegetais e especiarias que replicam o sabor de carne grelhada, ajustando o equilíbrio de notas defumadas e umami para um resultado mais autêntico.

A textura é outro aspecto fundamental no desenvolvimento de alimentos e bebidas, influenciando diretamente a aceitação do consumidor. Com a IA é possível simular como alterações na composição de uma fórmula impactarão a sua textura final. Por meio de simulações computacionais, algoritmos analisam propriedades como viscosidade, elasticidade e crocância, prevendo como cada ingrediente irá interagir durante o processamento e no produto final. Essa previsão é especialmente útil em aplicações como bebidas cremosas vegetais, onde é preciso replicar o mouthfeel típico de proteínas do leite utilizando alternativas vegetais.

Também permite prever texturas em cenários extremos, como variações de temperatura ou armazenamento prolongado, oferecendo insights sobre a estabilidade do produto ao longo da sua vida útil.

A cor de um alimento também é importante, pois não é apenas um atributo visual, influenciando  também a percepção de sabor e qualidade. Na previsão de cores, a IA se apresenta como uma ferramenta valiosa, especialmente em um momento em que a demanda por alimentos naturalmente coloridos cresce exponencialmente.

Os sistemas de IA analisam a composição química dos ingredientes e modelam como as cores se comportarão em diferentes condições, como exposição à luz, variações de pH ou calor intenso durante o processamento. Na formulação de um suco de frutas, por exemplo, pode prever como os pigmentos naturais, como antocianinas ou carotenoides, irão reagir em um ambiente ácido, garantindo que o produto mantenha uma cor vibrante e atraente.

Os algoritmos também podem sugerir ajustes na combinação de ingredientes para atingir um tom específico, como criar um verde mais intenso em um smoothie de vegetais, sem recorrer a corantes artificiais.

A capacidade de prever sabores, texturas e cores não apenas acelera o desenvolvimento de novos produtos, mas também reduz custos; muitas etapas que antes exigiam testes físicos podem ser simuladas virtualmente, diminuindo o desperdício de insumos e tempo. Outra vantagem é a consistência, já que permite criar produtos sensorialmente uniformes, algo crítico em grandes escalas de produção.

Combinação de propriedades nutricionais

O impacto da IA é evidente na busca por perfis nutricionais otimizados, que atendam às demandas de consumidores cada vez mais exigentes. Com algoritmos avançados, é possível prever e combinar propriedades nutricionais de ingredientes de forma estratégica, criando produtos que entregam funcionalidade e proporcionam benefícios à saúde.

A base de qualquer aplicação de IA é a qualidade e abrangência dos dados. Em nutrição, isso significa trabalhar com bases extensas que incluem informações sobre composição química dos ingredientes, densidade nutricional, biodisponibilidade de nutrientes, interações alimentares e, inclusive, dados clínicos relacionados à saúde.

Essas bases são alimentadas com informações de diferentes fontes, como bancos de dados científicos, estudos de mercado e preferências de consumo. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam esses dados em busca de padrões e insights, permitindo prever combinações de ingredientes que otimizam perfis nutricionais e atendem requisitos específicos, como baixo teor de açúcar, alta proteína ou redução de gorduras saturadas.

A previsão das propriedades nutricionais com IA vai além da simples soma de valores nutricionais dos ingredientes, pois considera interações bioquímicas que podem impactar a biodisponibilidade de nutrientes. Por exemplo, combinações ricas em ferro e vitamina C são identificadas como eficazes, devido a sinergia que aumenta a absorção do mineral.

Além disso, os algoritmos conseguem simular como o processamento industrial, como aquecimento ou fermentação, afeta o valor nutricional de cada ingrediente, podendo prever, por exemplo, se uma proteína de ervilha, quando combinada com fibras solúveis, manterá o seu perfil nutricional após pasteurização ou se será necessário ajustes.

Ao fornecer combinações nutricionais sob medida para diferentes públicos, a IA atende a uma das maiores tendências atuais do setor: a personalização. Seja um snack funcional para atletas, um shake nutricional para idosos ou um produto infantil enriquecido com vitaminas essenciais, os algoritmos podem ajustar formulações com base em parâmetros específicos, como idade, nível de atividade física e objetivos de saúde.

Outra vantagem é a sua capacidade de testar, ajustar e otimizar formulações em tempo real. Usando simulações digitais, possibilita visualizar rapidamente o impacto de uma alteração na composição do produto; ao trocar um ingrediente, como açúcar por adoçantes naturais, a IA ajusta automaticamente as proporções de outros elementos, como fibras ou emulsificantes, para manter a integridade nutricional e sensorial. Essa flexibilidade é particularmente útil no desenvolvimento de produtos clean label, onde cada ingrediente precisa justificar sua presença com funcionalidade ou benefício nutricional.

Explorando proteínas alternativas e ingredientes bioativos/funcionais

A IA não apenas melhora produtos existentes, mas também abre caminho para inovações em ingredientes e formulações. O uso de proteínas alternativas, como as derivadas de microalgas, fermentação de precisão e vegetais, é um dos avanços mais marcantes, ao permitir que equipes de pesquisa e desenvolvimento simulem interações entre essas proteínas e outros ingredientes em diferentes condições de processamento, como variações de pH, temperatura e umidade, ajudando a superar desafios técnicos, como estabilidade, textura e sabor, que muitas vezes dificultam a aplicação de proteínas alternativas em larga escala.

Algoritmos de IA também podem prever como a combinação de proteínas vegetais e gorduras estruturadas criadas por fermentação resultará em emulsões mais estáveis, essenciais para alternativas a laticínios ou carnes. Além disso, pode sugerir ajustes para mascarar notas sensoriais indesejadas, como o sabor residual de algumas proteínas vegetais, por meio da seleção de moduladores de sabor ou ingredientes complementares.

A capacidade da IA de analisar grandes volumes de dados clínicos, estudos de bioativos e bancos de dados químicos, tem facilitado a identificação de novos ingredientes funcionais.

Compostos que promovem benefícios, como imunidade fortalecida, saúde cognitiva ou controle glicêmico, podem ser priorizados de forma mais estratégica, ao possibilitar, por exemplo, a identificação de peptídeos bioativos derivados de fontes pouco exploradas, como resíduos agrícolas ou subprodutos da indústria alimentícia, que têm propriedades antioxidantes ou anti-inflamatórias. Esses ingredientes podem ser incorporados em snacks funcionais, bebidas esportivas ou suplementos alimentares, alinhando-se às demandas por saudabilidade e sustentabilidade.

Insights sobre as tendências de consumo

Tradicionalmente, as tendências eram identificadas por meio de pesquisas de mercado, análise de dados de vendas e observações diretas. Hoje, a inteligência artificial é uma ferramenta poderosa na criação de insights mais rápidos, precisos e personalizados, permitindo que os profissionais da indústria façam ajustes em tempo real e antecipem as mudanças no comportamento do consumidor.

O ponto de partida da IA para a análise de tendências de consumo é o volume massivo de dados disponíveis em plataformas digitais, pesquisas online, mídias sociais e pontos de venda. Algoritmos avançados de aprendizado de máquina são aplicados para examinar essas fontes e detectar padrões de comportamento que seriam praticamente impossíveis de identificar manualmente. Esses algoritmos não apenas analisam o que os consumidores estão comprando, mas também o que estão dizendo, o que estão pedindo e, até mesmo, as emoções associadas às suas escolhas alimentares.

Capaz de processar dados qualitativos e quantitativos em tempo real, a IA oferece uma visão detalhada das mudanças nas preferências, do crescimento de novos nichos e das necessidades emergentes. Pode, por exemplo, identificar aumento nas buscas por “snacks sem glúten” ou um pico no interesse por “bebidas plant-based”, muito antes que essas tendências se manifestem nos dados de vendas convencionais.

A grande vantagem da IA é sua capacidade de prever tendências com base em um número muito maior de variáveis do que as abordagens tradicionais. Através da análise de grandes volumes de dados históricos e comportamentais, é possível mapear como as tendências evoluem ao longo do tempo e prever seu impacto futuro. Um exemplo é a possibilidade de analisar anos de comportamento do consumidor e traçar como as escolhas por alimentos foram evoluindo, levando em consideração eventos sazonais, lançamentos de novos produtos e mudanças sociais e culturais. Essa análise permite que a indústria alimentícia se prepare para a próxima onda de demanda com base em dados concretos, ajustando o seu portfólio ou criando novos produtos antes que a tendência atinja seu pico.

Além dos dados internos e do comportamento do consumidor, a IA também pode captar influências externas que impactam diretamente as tendências de consumo, analisando esses dados em tempo real e permitindo que as empresas se adaptem rapidamente, lançando novos produtos que atendam às necessidades imediatas dos consumidores. Com essas informações, os profissionais da indústria conseguem identificar o potencial de crescimento de segmentos como suplementos alimentares, alimentos funcionais e opções de conveniência.

Outra área em que a IA tem se destacado é na personalização das tendências, identificando microtendências, ou seja, comportamentos de consumo de nichos específicos que podem se expandir. Ao analisar os dados de compra e interações nas mídias sociais, é capaz de identificar uma crescente demanda por um produto específico, não apenas em grandes centros urbanos, mas também em cidades menores ou em grupos etários específicos, permitindo a criação de produtos mais direcionados, que atendam a nichos de mercado com maior precisão.

Otimização da produção

A automação inteligente se tornou uma parte essencial das fábricas de alimentos e bebidas, e a IA tem um papel de destaque nesse processo. Desde a linha de produção até o controle de qualidade, os sistemas baseados em IA conseguem monitorar e analisar em tempo real todos os dados gerados pelas máquinas e pelos processos de produção. Sensores inteligentes podem detectar variações nos ingredientes ou na consistência dos produtos, permitindo ajustes instantâneos para garantir que os padrões de qualidade sejam atendidos, sem a necessidade de intervenção manual.

Um exemplo clássico está na indústria de bebidas, onde a IA é utilizada para monitorar a produção em tempo real, garantindo a consistência no sabor, na cor e na textura dos produtos. Sistemas de visão computacional são capazes de inspecionar a aparência dos produtos, enquanto algoritmos de aprendizado de máquina analisam os dados gerados para prever e evitar problemas de produção antes que aconteçam. Além de reduzir o desperdício de materiais, essa abordagem otimiza os custos e melhora a eficiência operacional.

Já no gerenciamento de estoques e previsão de demanda, uma das áreas mais desafiadoras na indústria de alimentos e bebidas, a IA tem sido uma aliada valiosa, antecipando com maior precisão o comportamento do consumidor. Utilizando grandes volumes de dados de vendas, tendências de consumo e variáveis externas, como clima, eventos e feriados, os algoritmos de IA conseguem prever a demanda por produtos com precisão, o que permite uma gestão mais eficiente do estoque e uma produção mais alinhada com as necessidades do mercado.

Além disso, os sistemas de IA são capazes de identificar padrões de consumo regionais e sazonais, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias de produção e distribuição conforme a demanda local, o que se reflete diretamente na redução de perdas e no aumento da lucratividade, já que menos produtos ficam obsoletos nas prateleiras ou perdem os seus prazos de validade antes de serem consumidos.

Legislação e regulação

Entender o panorama regulatório global, regional e nacional é essencial não apenas para garantir a conformidade, mas também para aproveitar as oportunidades proporcionadas pela inteligência artificial de maneira responsável.

Em 2024, o debate sobre a legislação do uso de IA ganhou nova importância, à medida que países em todo o mundo buscam equilibrar inovação com ética e segurança. Em um cenário global, a regulação do uso de IA ainda está em formação, com várias iniciativas surgindo para lidar com os desafios éticos, econômicos e de segurança impostos por essa tecnologia.

A União Europeia é frequentemente citada como líder na regulação de IA, com o Regulamento de Inteligência Artificial (AI Act), uma proposta que visa criar um framework legal abrangente para o seu uso seguro, buscando garantir que não prejudique os direitos fundamentais, ao mesmo tempo em que fomenta a inovação e o desenvolvimento do mercado. Sua legislação adota uma abordagem de risco, categorizando as aplicações de IA em níveis de risco (baixo, moderado, alto e inaceitável) e estabelecendo exigências específicas para cada categoria. A IA utilizada em setores como saúde, transporte e alimentos, por exemplo, é classificada como de alto risco e, portanto, está sujeita a regras mais rigorosas de monitoramento e transparência.

Nos Estados Unidos, a regulação da IA segue uma abordagem mais fragmentada e setorial, com várias agências federais e estaduais criando políticas específicas, como por exemplo, o National Institute of Standards and Technology (NIST), que desenvolveu diretrizes para a governança e implementação responsável da IA, embora não exista ainda uma legislação federal única. A regulação tem se concentrado principalmente em questões de privacidade de dados e transparência, com a Federal Trade Commission (FTC) atuando para garantir que as empresas não usem a IA de maneira enganosa ou discriminatória.

Na América Latina, a regulação da IA está em estágios mais iniciais, com diferentes países adotando abordagens próprias. México e Argentina estão considerando regulamentos específicos, com ênfase em garantir que as implementações tecnológicas não infrinjam os direitos dos cidadãos. No México, já existem iniciativas de proteção de dados pessoais que afetam diretamente as tecnologias baseadas em IA, com foco na privacidade e na transparência no uso dos dados.

O Brasil, com sua posição de liderança na América Latina, tem avançado consideravelmente nesse sentido. O Plano Nacional de Inteligência Artificial (PNIA) do Brasil, publicado pelo governo federal em 2021, visa estabelecer uma estratégia nacional para a IA, priorizando áreas como saúde, educação e segurança pública. O plano enfatiza a importância da ética, da transparência e da inclusão no seu uso, além de apoiar a inovação tecnológica. No entanto, ainda não é um marco regulatório completo e as discussões sobre uma legislação formal seguem em aberto.

Embora ainda sem um arcabouço legal robusto, a regulação da IA é um tema que está sendo tratado com crescente atenção por órgãos governamentais brasileiros. Em 2024, o país está mais próximo de estabelecer um marco regulatório sólido, impulsionado pela crescente presença da IA nos setores econômicos, incluindo alimentos e bebidas.

Em termos de proteção de dados, o Brasil já possui uma legislação relevante, a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), que regula o uso de dados pessoais e impõe restrições rigorosas sobre como as empresas coletam, armazenam e utilizam as informações. Apesar da LGPD não tratar diretamente da IA, tem impacto significativo sobre o uso dessa tecnologia, pois qualquer aplicação de IA que envolva dados pessoais deve seguir as diretrizes de privacidade estabelecidas pela lei.

As legislações futuras, tanto no Brasil quanto globalmente, buscam equilibrar inovação e proteção, concentrando-se em questões de responsabilidade e transparência no uso da IA, além de promoverem uma maior coerência internacional para garantir que as regulamentações não criem barreiras para o comércio ou a inovação.

O desenvolvimento de uma governança ética e responsável é o principal pilar de uma transformação digital que não só beneficia as empresas, mas também os consumidores e a sociedade em geral.

Criatividade e tecnologia caminhando lado a lado

Embora a inteligência artificial represente um avanço tecnológico sem precedentes, a criatividade humana continua indispensável. Os algoritmos identificam padrões e fazem previsões, mas são os profissionais da indústria que interpretam os dados e os transformam em inovações.

A combinação de intuição humana e precisão tecnológica eleva o desenvolvimento de alimentos e bebidas a um novo patamar; enquanto a IA ajuda a prever como os ingredientes irão interagir, é o toque humano que transforma essas possibilidades em experiências transformadoras.

IA da Duas Rodas amplia eficiência e assegura assertividade

Em um mercado tão dinâmico quanto desafiador, como é o de alimentos e bebidas, a tecnologia é uma aliada essencial para antecipar tendências, atender demandas e criar experiências inesquecíveis.

Luiz Aguiar, gerente de marketing corporativo da Duas Rodas

“Inovar é vital no dinâmico mercado de alimentos e somos comprometidos com a evolução desta indústria. Por isso, investimos continuamente em soluções inovadoras que ajudam nossos clientes a lançar produtos que combinam o prazer do sabor à saudabilidade e ao bem-estar, valores cada vez mais apreciados pelos consumidores”, destaca Luiz Aguiar, Gerente de Marketing Corporativo da Duas Rodas, multinacional brasileira líder na fabricação de aromas e ingredientes alimentícios na América Latina.

Com a inovação entre seus pilares estratégicos, a empresa conta desde 2017 com a DRICA (Duas Rodas Inteligência Artificial Cognitiva Aumentada), uma plataforma de inteligência artificial desenvolvida por equipes internas com apoio de consultoria externa, que combina expertise e tecnologia. Ela possui três ferramentas exclusivas: DRICA Assistente Virtual, que atua na busca e indicação de produtos do portfólio para projetos demandados pelas indústrias de alimentos e bebidas, agilizando em cinco vezes a escolha de um sabor de acordo com as especificações demandadas pelo cliente; o algoritmo de pesquisa e desenvolvimento, que identifica com precisão as melhores matérias-primas e combinações únicas, possibilitando soluções autênticas que agregam valor e aceleram o lançamento de novos produtos; e a DRICA Forecast, capaz de antecipar demandas de produtos como sorvetes e gelados comestíveis, considerando variáveis como clima, região e histórico de consumo.

Promovendo investimentos robustos em tecnologias, a Duas Rodas impulsiona eficiência e assertividade em processos e produtos. “Essas ferramentas exclusivas são utilizadas em diferentes atividades da empresa, desde o desenvolvimento de novos produtos, atendimento técnico de novos projetos de clientes e predição de venda, na área operacional, orientando o planejamento de produção, otimizando estoques e proporcionando o maior indicador possível de satisfação de clientes”, finaliza Luiz Aguiar.

Viabilizando o potencial da indústria de alimentos

Impulsionado pela alta demanda interna, mudanças nos padrões de consumo e crescente interesse por sustentabilidade, o mercado brasileiro de alimentos segue em expansão, sendo o maior da América Latina e um dos maiores e mais promissores exportadores de alimentos do mundo.

Para viabilizar todo esse potencial de crescimento, é fundamental investir em tecnologia, e o mercado de alimentos no Brasil e na América Latina têm na Inteligência Artificial (IA) uma aliada.

Guilherme Bueno, gerente especialista em PLM para a América Latina da Centric Software

“No entanto, é necessário possuir uma infraestrutura adequada para receber uma tecnologia avançada e promissora como essa”, destaca Guilherme Bueno, Gerente Especialista em PLM para a América Latina da Centric Software, empresa que desenvolve soluções flexíveis, escaláveis e fáceis de usar, que otimizam o planejamento, precificação, design, desenvolvimento de produtos e fornecimento.

Para viabilizar a utilização plena dos recursos de IA, a Centric desenvolveu a Solução PLM (do inglês, Product Lifecycle Management), uma plataforma que proporciona soluções inovadoras em diversas etapas da cadeia produtiva, qualidade da informação, inovação de produtos, segurança alimentar, sustentabilidade, redução de erros e inconsistências.

Com o Centric PLM é possível acessar dados de matéria-prima, formulação, normas regulamentadoras, dados e artes de embalagens, e todos os elementos necessários para o desenvolvimento do portfólio de uma empresa de alimentos.

“Munida da tecnologia correta, a indústria de alimentos brasileira terá poder de inovar e expandir ainda mais o seu mercado”, finaliza Guilherme.