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vocêSob a falsa flor de cerejeira rosa, os convidados beberam coquetéis House of Suntory e escolheram pratos de karaage de frango, gyoza de camarão e tempura de couve-flor de um kaitenzushi–correia transportadora de estilo … Este foi o lançamento em Londres da nova linha japonesa da Waitrose.
Mas sem saber, e mesmo que você more a centenas de quilômetros de distância, suas escolhas alimentares podem ter influenciado a formação da linha Japan Menyū de 26 pratos do supermercado. Isso porque foi desenvolvido com a contribuição do Tastewise, uma plataforma de inteligência artificial (IA) que analisa cardápios, mídias sociais e receitas online para identificar tendências alimentares.
Embora muitas empresas e indivíduos estejam preocupados com o facto de a IA ir almoçar em vez de definir o menu, a tecnologia está a tornar-se mais predominante na indústria alimentar, com a sua utilização a duplicar desde 2017, de acordo com o Inquérito Global sobre IA de 2022 da McKinsey.
Isto provavelmente ocorre porque oferece aos varejistas e fabricantes de alimentos sob pressão uma compreensão do que os compradores inconstantes irão querer comprar no futuro. É preciso um ano para aperfeiçoar um novo projeto alimentar, mas mesmo assim a maioria deles erra o alvo e, nos últimos tempos, as empresas foram forçadas a acompanhar as tendências que explodiram nas redes sociais.
Martyn Lee, chef executivo da Waitrose, cuja carreira inclui um longo período escrevendo cardápios para uma rede nacional de restaurantes, diz que até recentemente a única maneira de obter informações sobre tendências era usar agências de pesquisa de mercado. “Isso não significava que a informação não fosse boa, porque era: o problema era que todos usavam as mesmas pessoas”, diz ele.
“Somos um varejista premium. Não somos os maiores, mas a nossa alimentação tem tudo a ver com qualidade”, afirma sobre o oitavo maior supermercado do Reino Unido, com uma quota de mercado de 4,6% contra 27,2% da Tesco. “Os clientes vêm até nós em busca de inovação, novidade e entusiasmo. Se estivermos vendo as mesmas informações que todos os outros, isso fica muito difícil e, devido ao nosso tamanho, o risco de errar é muito alto.”
Tradicionalmente, os investigadores passavam dias a estudar menus de restaurantes e a vasculhar as redes sociais para identificar tendências, muitas vezes introduzindo laboriosamente dados em folhas de cálculo que monitorizavam a ascensão de um ingrediente ou prato. Agora, a empresa israelense Tastewise e rivais como a BlackSwan, com sede em Londres, oferecem um atalho.
Os dados do Tastewise ajudaram a Waitrose a decidir colocar o seu dinheiro onde está: as discussões sociais sobre a culinária japonesa aumentaram 15%, disse, enquanto durante um período de nove meses houve um aumento de 5% no número de restaurantes adicionando-a ao menus. Até identificou yuzu e ponzu como sabores populares. (Menyū inclui tempura de couve-flor com molho de soja yuzu e “repolho ralado e salada de edamame” com molho ponzu.)
“IA pode ser um termo bastante assustador… mas é uma forma de obtermos milhares de milhões de pontos de dados de informação”, diz Lee. “A escala é tão grande que simplesmente não pode ser feita pela pesca de arrasto humana.”
E embora muitos de nós postemos fotos nas redes sociais sem muita agência, a IA detecta padrões. “O Instagram é realmente interessante porque as pessoas tendem a não tirar fotos de alimentos de que não gostam”, diz Lee.
“Então, muitas vezes, as pessoas colocam hashtags sobre a textura. Por exemplo, eles podem dizer #frito, crocante ou grelhado, para termos uma imagem do método de cozimento. Se alguém coloca uma receita no Pinterest, isso lhe dá uma grande sensação de intenção de cozinhar.”
Esses insights, juntamente com os próprios dados de clientes e vendas da Waitrose, ajudam-na a ter uma ideia mais definitiva sobre se um produto vai dar certo, o que Lee diz ajuda a “diminuir o risco” de um processo onde o “potencial de falha de um produto é bastante alto”.
Esta explosão da utilização das redes sociais deixou a indústria alimentar, com os seus processos burocráticos de desenvolvimento de produtos, para trás, diz Andy Upton, co-fundador da Panku, a marca japonesa e coreana de comida de rua.
“Os consumidores estão a agir mais rapidamente do que os retalhistas na previsão de tendências”, diz Upton, cujo projeto mais recente é a aplicação baseada em IA Sooggi, que visa resolver o antigo problema do que comer no jantar. “Veganos e à base de plantas foram um alerta porque todos estavam atrasados.”
Quando Upton usou o aprendizado de máquina para pesquisar tendências alimentares antes do lançamento do Panku em 2020, que hoje tem mais de 140 quiosques nas lojas Asda, várias outras tendências, incluindo chá de bolhas e CBD (canabidiol), também surgiram.
“O interessante de usar IA para previsão de tendências é que você vê as tendências muito distantes”, diz ele. “Há cinco anos tentei conversar com varejistas sobre chá de bolhas e eles disseram: ‘Do que você está falando?’. Só se torna importante quando se torna relevante e, para se tornar relevante, precisa de uma massa crítica.”
Mas e quando a IA dá errado – como aconteceu com o supermercado neozelandês Pak’nSave, quando um aplicativo projetado para gerar ideias úteis de refeições apresentou receitas de gás cloro mortal e “sanduíches de pão venenoso”? “É aqui que o elemento humano é realmente importante”, diz Lee.
“Você tem que tratar isso como uma conversa porque às vezes isso lançará fora um conceito que você sabe que não vai funcionar. Você tem que passar pelo processo de conversar com a plataforma para aprimorá-la ainda mais, fazendo perguntas constantemente, o que a deixará cada vez mais perto do que você deseja.”
Waitrose também está testando o novo chatbot de IA da Tastewise, TasteGPT. Numa conferência recente em Londres, Lee preparou “tacos de fusão indianos/mexicanos” – uma mistura que reunia tendências culinárias, proteínas e sabores que havia identificado.
Mas, em vez de se sentir ameaçado por um chatbot que pode gerar receitas em segundos, Lee vê potencial para desenvolver produtos mais rápido do que a média atual de 12 meses.
“O processo que você passa para escrever uma receita é bastante extenso porque tem que ser muito preciso”, diz ele. “Se você perder um grama em uma receita de 100g, ele estará totalmente perdido quando você fizer uma tonelada dela.
“O que isso me permite fazer é obter receitas e fotografias adaptadas às tendências alimentares que posso testar com os clientes antes que qualquer membro da minha equipe coloque os ingredientes na frigideira.”
O resultado final disso será, acredita ele, compradores felizes: “Você verá coisas nas prateleiras mais perto de [the time] quando as pessoas os querem.
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