A inteligência artificial pode ajudar-te a melhorar processos, analisar informação e apoiar decisões na indústria alimentar. Para obter resultados úteis, o primeiro passo é identificar um problema concreto e verificar se dispões dos dados, das capacidades e dos sistemas necessários para o abordar.
A inteligência artificial está a abrir novas possibilidades para transformar a indústria alimentar e torná-la mais eficiente, segura e adaptável. As suas aplicações são muito variadas: pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados, antecipar a procura, melhorar os processos de produção, detetar possíveis falhas nos equipamentos, reforçar a rastreabilidade dos produtos e facilitar tarefas como a classificação de matérias-primas ou o controlo da qualidade e da segurança alimentar. No entanto, o interesse por uma ferramenta concreta não deveria ser o ponto de partida de um projeto.
A primeira pergunta é o que a tua empresa precisa de melhorar. Procuras detetar mais cedo um desvio no produto? Queres aproveitar melhor os dados que já recolhes? Precisas de facilitar a consulta de documentação técnica? Cada objetivo implica requisitos diferentes e exige definir como será verificado se a solução acrescenta valor.
Antes de aplicar inteligência artificial, revê os teus dados
Nem todas as empresas se encontram no mesmo nível de digitalização. Em algumas, os dados já estão organizados e disponíveis; noutras, parte da informação continua a ser registada em papel ou permanece distribuída por diferentes sistemas.
Esta situação condiciona qualquer projeto de inteligência artificial. Antes de desenvolver um modelo, é necessário saber que informação existe, se está acessível, qual é a sua qualidade e se representa adequadamente o processo que se pretende melhorar. Quando estas questões não são resolvidas no início, um projeto-piloto pode apresentar resultados interessantes numa demonstração e encontrar dificuldades para se integrar posteriormente na atividade quotidiana.
Por isso, convém priorizar. A melhoria na recolha e organização dos dados pode ser, em determinados casos, o passo que permita desenvolver posteriormente uma aplicação de inteligência artificial com possibilidades reais de utilização.
Escolhe um caso de utilização ligado à tua atividade
Na indústria alimentar, a qualidade do produto oferece oportunidades para aplicar estas tecnologias. A análise de dados de produção e controlo pode contribuir para identificar padrões ou apoiar a deteção de desvios relacionados com aspetos como a qualidade sensorial ou a segurança alimentar.
Para avaliar uma aplicação, é necessário concretizar que tarefa ajudará a realizar, que dados utilizará e quem interpretará os seus resultados. A experiência das pessoas que conhecem o produto e o processo é essencial tanto para formular o problema como para verificar se a resposta da tecnologia é útil.
Também podem ser exploradas soluções para consultar informação técnica da empresa. Uma ferramenta que recupera conteúdos de fontes previamente selecionadas pode ajudar a localizar documentação e a elaborar respostas com base nela. A sua utilidade dependerá da qualidade e atualização dessas fontes, bem como da revisão das respostas quando forem utilizadas para apoiar decisões.
Protege os sistemas dos quais o projeto depende
À medida que uma empresa liga processos e utiliza mais informação digital, precisa de prestar atenção à segurança e à continuidade da sua atividade. Na masterclass sobre transformação digital abordámos também esta questão: uma ocorrência nos sistemas pode afetar tarefas como a gestão de encomendas, a rotulagem ou a consulta da rastreabilidade.
Ao planear um projeto de inteligência artificial, convém identificar onde os dados serão armazenados, quem poderá aceder a eles e de que sistemas dependerá a solução. É também importante prever como continuará a atividade se algum desses sistemas deixar de estar disponível. Estas decisões fazem parte da preparação necessária para incorporar novas ferramentas no trabalho quotidiano.
Mede o resultado antes de ampliar o projeto
Um primeiro projeto-piloto pode servir para verificar o potencial de um caso de utilização concreto. Para que os seus resultados ajudem a decidir, deve ter um âmbito definido e indicadores estabelecidos desde o início: o que queremos melhorar, qual é a situação de partida e que mudança justificaria continuar a avançar.
A decisão de implementar a solução deve basear-se no que acontecer durante esse teste e nas condições reais da empresa. Para além de avaliar o seu funcionamento técnico, é necessário considerar a qualidade dos dados, a sua integração nos processos e as pessoas que terão de a utilizar.
A inteligência artificial pode proporcionar novas capacidades à indústria alimentar, mas a sua adoção exige uma sequência de decisões bem estruturadas. Começar por uma necessidade do negócio, preparar os dados e verificar o resultado num caso concreto permite avançar com uma base mais sólida e orientar a tecnologia para melhorias que a tua empresa possa aplicar.
Se quiseres aprofundar a aplicação destas tecnologias aos desafios da tua empresa, consulta o curso «Tecnologias digitais para a indústria agroalimentar», organizado pela AINIA e pela ESIC. O programa aborda inteligência artificial, análise de dados, automatização, cibersegurança e gestão da mudança a partir de uma perspetiva prática.
