Per Ana Turón, Responsable de Restauración Colectiva i del Congreso de Restauración Colectiva

Igual que en qualsevol altre àmbit, la intel·ligència artificial (IA) té molt a aportar al sector de la restauració col·lectiva. Si la digitalització es refereix al procés de convertir informació analògica o física en format digital (procés en el qual encara hi ha moltes empreses), la intel·ligència artificial va més enllà i se centra a desenvolupar sistemes i programes que poden fer tasques que normalment requereixen intel·ligència humana i que inclouen l’aprenentatge, la percepció, el raonament i la presa de decisions.

A continuació, destaquem breument deu aspectes en els quals la IA té molt a aportar al sector de les col·lectivitats:

1/ Optimització de menús i planificació de dietes.

La IA pot analitzar les preferències alimentàries, restriccions dietètiques i requisits nutricionals dels comensals per crear menús personalitzats en tota mena de serveis.

2/ Gestió d’inventaris.

La IA pot preveure la demanda d’aliments i optimitzar la gestió de compres per minimitzar malbarataments i reduir costos. Facilita la identificació de patrons de consum i la gestió eficient de les existències d’aliments. A més, pot ser utilitzada per rastrejar i gestionar eficaçment la presència d’al·lergògens en els aliments i assegurar la seguretat alimentària en tots els entorns.

3/Automatització de processos i millora de l’eficiència operativa.

La IA pot optimitzar la programació de funcions dels empleats, la gestió del flux de treball a la cuina i l’assignació de recursos per garantir un funcionament més eficient de l’operativa.

4/ Personalització del servei.

Fent servir dades sobre les preferències individuals, la IA pot personalitzar l’experiència culinària, oferint opcions de menú adaptades a les preferències de cada comensal.

5/ Anàlisi de satisfacció del client.

A través de l’anàlisi de comentaris i dades de satisfacció, la IA pot proporcionar informació valuosa per millorar la qualitat dels serveis d’alimentació i ajustar els menús segons les preferències dels clients.

6/ Control de qualitat.

La IA pot ser utilitzada per monitorar la qualitat dels aliments en temps real, ajudant a garantir que els plats compleixin amb els estàndards de qualitat i seguretat alimentària.

7/ Eficiència energètica i sostenibilitat.

La IA pot contribuir a l’eficiència energètica en la gestió de cuines i optimitzar l’ús d’electrodomèstics i recursos per reduir l’impacte ambiental.

8/ Capacitació i desenvolupament del personal.

Pot proporcionar eines de formació en línia i simuladors per millorar les habilitats del personal a la cuina i en la gestió de serveis alimentaris.

9/ Predicció de tendències.

Analitzant grans quantitats de dades, la IA pot ajudar a preveure tendències alimentàries i permetre als serveis d’alimentació adaptar-se ràpidament.

10/ Seguiment de normatives i compliment.

La IA pot ser utilitzada per monitorar i assegurar el compliment de normatives de salut i seguretat alimentària en col·lectivitats.

Tecnologia de reconeixement d’aliments a través de l’anàlisi d’imatges

Nil Salomó, CEO i cofundador de Proppos, una de les empreses presents en l’espai ‘Restauració en col·lectivitats: meeting point’ (pavellons Hostelco Restaurama), firma especialitzada en l’ús de IA per a la restauració col·lectiva, destaca la tecnologia de reconeixement de menjar a través de l’anàlisi d’imatges en tres processos concrets, “l’automatització del cobrament en els serveis de cafeteria a través de la solució ‘fast pay’; en control de qualitat en les cintes d’emplatat dels hospitals; i el control de la ingesta”.

En relació amb aquesta última qüestió, cal recordar que el dijous 21 de març, dins del programa del sisè ‘Congrés de Restauració Col·lectiva’ (#CRC24), se celebrarà una taula coordinada per l’AEHH (Asociación Española de Hostelería Hospitalaria), en la qual es parlarà sobre la desnutrició relacionada amb la malaltia. Durant la sessió, es presentarà un exemple real de com la IA de Proppos ajuda en la lluita contra la desnutrició en pacients hospitalitzats; per a això, es fan servir imatges capturades de les safates dels pacients, abans i després de cada àpat, optimitzant el monitoratge de la ingesta, permetent un control de qualitat ràpid i eficient, i podent oferir una millor atenció hospitalària.

La seva tecnologia de reconeixement individual dels plats servits, sobretot en les cafeteries, permet als diferents operadors tenir les dades exactes dels productes servits. Aquestes dades són de gran utilitat per conèixer el perfil dels usuaris, millorar l’oferta, tenir una producció més precisa i generar menys residu. Un altre aspecte interessant a tenir en compte és, segons Salomó, que “a causa del gran volum de clients que s’ha d’atendre en poc temps, per exemple en cafeteries o menjadors corporatius, els operadors solen cobrar a partir de conceptes genèrics com ‘menú complet’ o ‘primer plat’. Aquesta pràctica produeix una pèrdua important de dades; en el mateix temps, la IA pot identificar individualment tots els productes”.

‘Control intel·ligent’ del malbaratament alimentari

Una altra de les solucions que podreu trobar en la fira, són les que ofereixen tecnologia basada en IA per al control del malbaratament alimentari. En un article anterior publicat en els HorecaStories ja vam parlar sobre tecnologia i malbaratament; avui ens centrarem en la solució de Winnow, una firma que ha desenvolupat una tecnologia basada també en la IA, que permet mesurar amb detall tots els residus orgànics amb l’objectiu d’ajudar els professionals a prendre millors decisions per reduir dràsticament tant els residus d’aliments com els costos i impulsar l’eficiència de les cuines.

El sistema està basat en un sistema d’imatges amb càmera incorporada i bàscula connectada. Com comenta Constance Lambert, responsable de desenvolupament de Negoci de la marca, “en una cuina professional es desaprofita una mitjania del 10 % dels aliments comprats. Això passa, perquè en molts casos, hi ha una manca de les eines necessàries per mesurar amb precisió els residus… i el que no es mesura no es gestiona”. “Tots els xefs –continua Lambert– saben que generen malbaratament i fan tot el que poden per reduir-ho; el que no saben exactament és quants quilos llencen, quin dia de la setmana, a quina hora del dia, quina família de productes es desaprofita més o, fins i tot, quin plat o ingredient té la ràtio més alta de malbaratament. Winnow ajuda a tenir aquest nivell de detall per poder prendre les decisions adequades per a una reducció important de tota mena de residus orgànics”.

Winnow també estarà present amb un stand a l’espai ‘Restauració en col·lectivitats: meeting point’ i tindrem l’oportunitat de conèixer de primera mà l’experiència internacional d’Ikea amb la solució, en una de les taules programades sobre malbaratament alimentari i digitalització, dins del programa de l’esmentat ‘Congrés de Restauració Col·lectiva’ (#CRC24).

En resum, com comenta Nil Salomó, “la IA té el potencial de millorar l’eficiència operativa, la satisfacció del client i la rendibilitat en el sector de la restauració col·lectiva en permetre una gestió més intel·ligent i basada en dades. No obstant això, és important implementar aquestes tecnologies de manera ètica i garantir la privacitat de les dades dels clients per aprofitar al màxim els seus beneficis”.