Come l' AI può aiutare gli operatori della ristorazione a dimezzare gli sprechi alimentari

Secondo il Food Waste Index Report 2024 delle Nazioni Unite, nel 2022 il mondo ha sprecato circa 1,05 miliardi di tonnellate di cibo. Per mettere in prospettiva questa cifra, se fosse distribuita equamente, ciascuna delle 8,1 miliardi di persone sulla Terra riceverebbe quasi 130 kg di cibo. Queste stime includono il cibo sprecato a livello di vendita al dettaglio, nelle case e nei servizi di ristorazione (foodservice). Il solo settore del foodservice è responsabile del 27% di questo spreco, ovvero 290 milioni di tonnellate.

Lo spreco alimentare è un problema a doppio taglio: per gli operatori del foodservice, è un costo monetario aggiuntivo che erode i margini di profitto. A livello ambientale, la produzione del cibo sprecato genera emissioni di gas serra senza alcun beneficio. Inoltre, quando i rifiuti alimentari finiscono in discarica senza sistemi di raccolta del gas, generano ulteriori emissioni, aggravando il problema.

Le misure classiche per prevenire lo spreco alimentare e i loro limiti

Uno studio del 2021, pubblicato sul Journal of Foodservice Business Research, ha intervistato un piccolo gruppo di ristoratori svizzero-tedeschi sulle loro pratiche di prevenzione dello spreco alimentare. Le pratiche più comuni includevano il riutilizzo del cibo non utilizzato, la previsione della domanda per ridurre la sovrapproduzione e l'adattamento delle porzioni. Tuttavia, gli operatori intervistati hanno anche segnalato diverse sfide, come la difficoltà di prevedere accuratamente il numero di clienti, la mancanza di coinvolgimento del personale e la difficoltà di trovare chef creativi capaci di riutilizzare gli avanzi sul momento. Anche la resistenza dei clienti è un ostacolo: molti percepiscono la mancanza di alcuni piatti o i cambiamenti improvvisi del menu come un servizio scadente piuttosto che come pratiche responsabili per ridurre lo spreco.

Ridurre i costi alimentari con previsioni migliori

L'intelligenza artificiale (IA) sta diventando uno strumento potente per rendere più efficaci le misure di prevenzione dello spreco alimentare. L'IA è un termine ombrello che si riferisce alla capacità dei sistemi informatici di analizzare i dati e risolvere problemi in un modo che ricorda l'intelligenza umana. Un sottocampo dell'IA è il Machine Learning (ML), che utilizza modelli e algoritmi per estrarre informazioni da grandi set di dati. Questo è cruciale per affrontare una delle principali sfide nella prevenzione dello spreco alimentare: la previsione della domanda.

Un esempio di strumento di previsione basato sull'IA per le attività di ristorazione è Tenzo, una piattaforma di analisi delle performance per ristoranti che integra i dati provenienti da vendite, lavoro e applicazioni di inventario per migliorare le operazioni. A Nando's Singapore, ad esempio, Tenzo ha migliorato la precisione delle previsioni di vendita del 30%, con un aumento del 15% nella produttività del lavoro.

Misurare lo spreco alimentare con il riconoscimento delle immagini

Quando un obiettivo è misurabile, è più facile da raggiungere, e lo stesso vale per la riduzione dello spreco alimentare. Tuttavia, il ritmo frenetico delle cucine commerciali rende quasi impossibile fermarsi e registrare ogni alimento che finisce nel bidone, insieme al suo peso e costo. Qui può intervenire l'IA, e più specificamente il riconoscimento delle immagini.

I sistemi di gestione dello spreco alimentare guidati dall'IA possono tracciare e pesare il cibo scartato calcolandone il valore. Questi sistemi includono tipicamente un bidone posto su una bilancia con una telecamera dotata di tecnologia di riconoscimento delle immagini posizionata sopra di esso.

Tre storie di successo sulla riduzione dello spreco alimentare con l'IA

Winnow, Leanpath e Lumitics sono esempi di aziende che hanno sviluppato queste soluzioni basate sull'IA. Ecco tre esempi di come hanno aiutato diversi tipi di cucine commerciali:

1. Utilizzando Winnow, la filiale di Canary Wharf di Marriott International ha ridotto lo spreco alimentare del 67% in soli 6 mesi. Ad esempio, basandosi sui modelli di spreco individuati dalla piattaforma di analisi, la gestione della cucina ha iniziato a utilizzare contenitori più piccoli dopo le 10:00 durante la colazione a buffet, riducendo significativamente lo spreco alimentare.
2. Google ha implementato il sistema di Leanpath in quasi 200 caffetterie in 21 paesi, risparmiando 4 milioni di libbre di spreco alimentare in dieci anni.
3. Il più grande risultato ottenuto finora è stato raggiunto dal rivenditore principale di IKEA, Ingka Group, che ha ridotto lo spreco alimentare del 54% in quasi 400 ristoranti dei negozi IKEA nel 2021 rispetto al 2017. Questo risparmio equivale a 20 milioni di pasti, 36.000 tonnellate di emissioni di CO2 e 37 milioni di euro.

Questi esempi evidenziano tre punti chiave:

• L'obiettivo di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite 12.3, che mira a dimezzare lo spreco alimentare globale a livello di vendita al dettaglio e di consumo entro il 2030, è ambizioso ma realizzabile.
• Mentre la tecnologia è essenziale, è necessaria la partecipazione delle persone per renderla veramente efficace.
• Per ottenere l'impegno dei dipendenti, la leadership deve fare il primo passo, fissando obiettivi e creando una chiara via di escalation