La IA ayuda a las tiendas de comestibles a reducir el desperdicio de alimentos, pero pone presión sobre las organizaciones de ayuda alimentaria

Las tiendas de comestibles están utilizando cada vez más la inteligencia artificial para reducir el desperdicio de alimentos, con herramientas que predicen la demanda y gestionan el inventario de forma más eficiente. Estas tecnologías han ayudado a reducir el desperdicio de alimentos en más del 30% en algunos casos y han evitado que se desechen más de 200 millones de libras de alimentos. Empresas como Afresh y Guac ofrecen sistemas de pedidos impulsados por la IA que ayudan a las tiendas a evitar el exceso de existencias y a vender artículos perecederos antes de que caduquen. Las estrategias de precios dinámicas, respaldadas por la IA, también han demostrado reducir el desperdicio hasta en un 21%. Algunas aplicaciones conectan a los consumidores con ofertas de última hora en alimentos que están a punto de caducar, lo que reduce aún más el desperdicio. Sin embargo, las organizaciones de ayuda alimentaria están informando de una disminución en las donaciones a medida que las tiendas se vuelven más eficientes. Joseph Slater, director de operaciones de Gleaners Food Bank of Indiana, señala que el suministro de alimentos se está reduciendo mientras que la demanda de alimentos para fines benéficos está aumentando. Como resultado, las organizaciones de ayuda alimentaria ahora destinan una mayor parte de sus presupuestos a la compra de alimentos en lugar de depender de las donaciones. En 2018, solo el 16% de las donaciones benéficas de Gleaners se destinaba directamente a la compra de alimentos, pero este año, el 50% de su presupuesto se destinará a la compra de alimentos. Mientras tanto, los productores de carne que anteriormente donaban alimentos excedentes a las organizaciones de ayuda alimentaria han reducido su producción y han encontrado nuevos mercados, como la exportación de muslos de pollo al extranjero. Los agricultores también están utilizando software para predecir mejor la demanda, lo que influye en las decisiones sobre la siembra de cultivos.