Una solución de IA para el problema de los 27,000 mdd de desperdicio de alimentos enEU

En Estados Unidos, los supermercados desperdician alrededor de cuatro millones de toneladas de alimentos al año, principalmente alimentos frescos, ya que a los gerentes les resulta difícil saber con exactitud cuántas cajas de fresas o cuántos kilos de carne deben mantener en stock para satisfacer la demanda.

Hasta hace relativamente poco, la mayor parte de esta planificación se realizaba manualmente. Sin embargo, las herramientas de inteligencia artificial de la startup Afresh ya ayudan a los supermercados a reducir el desperdicio de comida hasta en 25%. La compañía anunció hoy una nueva ronda de financiación de 34 millones de dólares para su expansión, codirigida por Just Climate y High Sage Ventures.

Hace una década, cuando los cofundadores de Afresh, Matt Schwartz y Nathan Fenner, eran estudiantes de MBA en Stanford y analizaban el problema del desperdicio de alimentos, comenzaron a visitar supermercados y observaron que los encargados de la sección de frutas y verduras utilizaban hojas de cálculo impresas para estimar el inventario y realizar los pedidos. Si bien algunos supermercados utilizaban software para el seguimiento y el pedido de alimentos envasados, los alimentos frescos aún dependían de métodos básicos y estimaciones. “En definitiva, era un proceso manual”, afirma Schwartz.

Schwartz y Fenner comenzaron a desarrollar una herramienta que permitiera estimar con mayor precisión la cantidad de alimentos en la tienda, un reto complejo. Los productos que se venden por peso podrían estar literalmente evaporándose al perder agua. Los clientes en las cajas de autopago podrían estar pagando por una manzana no orgánica cuando en realidad están comprando una orgánica. Los alimentos que se echan a perder en los estantes, desde frambuesas hasta filetes de salmón, a menudo no se contabilizan correctamente al desecharlos.

El software utiliza datos de cada supermercado (en algunos casos, cientos de miles de millones de transacciones) y analiza precios, promociones, origen de los envíos y otros factores para comprender la perecibilidad de cada producto. Los modelos de aprendizaje profundo también pronostican la demanda basándose en diversos factores, desde la disponibilidad de cupones de alimentos hasta las condiciones climáticas. Posteriormente, un algoritmo de optimización sugiere la cantidad de cada producto que se debe pedir. Con el tiempo, los modelos continúan aprendiendo y mejorando.

La empresa suele comenzar con una prueba en 10 a 20 tiendas de una cadena y luego compara ese rendimiento con el de un grupo de control de tiendas durante el mismo período. “Normalmente observamos una reducción de 20% a 25% en las pérdidas cuando implementamos nuestro sistema”, afirma Schwartz. Actualmente, se utiliza en más de 12,500 departamentos de supermercados en toda Estados Unidos, incluyendo Safeway y Albertsons.

Las tiendas pueden usar los datos de otras maneras; por ejemplo, en algunas tiendas, Afresh ha detectado que las exhibiciones de frutas y verduras son demasiado grandes, por lo que las tiendas pueden redimensionarlas o usar exhibidores falsos para que parezcan más grandes con menos fruta real. Los supermercados también pueden usar frutas y verduras a punto de echarse a perder en productos preparados, como reutilizar aguacates en guacamole. Afresh también lanzó recientemente otra herramienta para ayudar a los supermercados a pronosticar con precisión la demanda de alimentos preparados en las charcuterías.

Al predecir mejor cuánto se puede vender en la tienda, se ayuda a reducir el desperdicio en otras partes de la cadena de suministro. “Cuando se optimizan los pedidos de las tiendas, a los centros de distribución les resulta más fácil comprar la cantidad correcta”, dice Schwartz. “Entonces, idealmente, si los centros de distribución compran la cantidad correcta, esto proporciona una señal de demanda más precisa a los productores, quienes pueden reaccionar mejor y satisfacer la demanda de los supermercados”. Como las tiendas tienen la cantidad correcta de alimentos en el momento adecuado, también pueden ofrecer a los clientes alimentos más frescos que duran más tiempo en el refrigerador.

Reducir el desperdicio de alimentos tiene un claro beneficio ambiental; en 2024, el desperdicio de alimentos en los supermercados generó alrededor de 16 millones de toneladas de emisiones equivalentes de CO₂. Pero también existe un claro incentivo financiero para las tiendas, que perdieron 26,900 millones de dólares en ventas ese mismo año.

“Si se evita un dólar de desperdicio de alimentos, se genera un dólar de ganancia para el supermercado”, afirma Schwartz. “Y para un negocio con un margen de beneficio neto de 1-3%, esto tiene un impacto significativo en sus resultados2.