Como a IA é usada para diminuir as perdas com os produtos perecíveis

Os efeitos do clima no campo, como muita ou pouca chuva, temperatura e umidade provocadas pelo El Niño, pressionam a produção de alimentos, afetam a oferta e aumentam os preços no varejo.

Segundo um modelo do Rabobank baseado no histórico do fenômeno no Brasil, em um cenário de El Niño forte, alimentos in natura, como carnes e hortaliças, podem subir até 19,9%.

Para quem está na ponta da cadeia, o desafio não termina na compra dos produtos. Quanto maior a instabilidade, mais difícil se torna administrar estoques, validade, armazenamento e demanda. Em operações com alimentos perecíveis, uma decisão tomada algumas horas depois pode significar a diferença entre uma venda e uma perda.

E é a partir daí que a inteligência artificial começa a deixar de ser apenas uma promessa tecnológica e passa a ocupar espaço na rotina dos negócios.

Sistemas capazes de cruzar dados de temperatura e umidade com informações de estoque, vendas e validade conseguem identificar situações de risco e ajudar a antecipar decisões.

“A aplicação pode envolver desde a identificação de lotes próximos do vencimento até a detecção de alterações nas condições de armazenamento. A partir dos dados, o sistema pode indicar a necessidade de uma ação, como rever a distribuição de determinado produto entre lojas, antecipar uma promoção ou verificar o funcionamento de equipamentos de refrigeração”, explicou Mateus Magno, especialista em IA e CEO da Magnotech.

Em supermercados, atacarejos e hortifrutis, o ganho está principalmente na velocidade de resposta. Um sensor pode indicar uma alteração de temperatura; o estoque mostra quais produtos estão naquela área; as vendas apontam o ritmo de saída; e o prazo de validade revela quais itens precisam de atenção primeiro. Em vez de analisar cada informação separadamente, os sistemas cruzam esses sinais para apoiar uma decisão.

“Os agentes trabalham de forma orquestrada. A decisão não depende de um dado isolado, mas da combinação de vários sinais analisados simultaneamente”, disse Magno.

A maior instabilidade climática também impõe um desafio aos próprios sistemas de previsão. Modelos construídos exclusivamente a partir de dados históricos podem perder precisão quando o comportamento do clima foge dos padrões conhecidos.

Por isso, em períodos de maior oscilação, a recomendação é aumentar a frequência de coleta de dados e atualizar as análises em intervalos menores. Equipamentos de refrigeração também entram no radar, já que temperaturas externas mais elevadas podem aumentar a carga sobre câmaras frias e expositores.

“Equipamentos de refrigeração também demandam atenção especial, já que temperaturas externas mais elevadas podem aumentar a carga sobre câmaras frias e expositores e, consequentemente, o risco de falhas”, ponderou Magno.

A transformação, porém, não depende apenas de grandes estruturas. Pequenos negócios podem começar pelo básico: medir temperatura, acompanhar validade por lote e manter o controle de estoque atualizado.

“A IA dá o dado e a previsão, mas a ação, remanejamento do estoque, ajuste de preço ou reforço na manutenção, ainda depende de pessoas dispostas a mudar rotinas antigas. Tecnologia sozinha não resolve o desperdício, deve vir acompanhada de mudança de processo e cultura dentro da empresa”, concluiu Magno.

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