Решения искусственного интеллекта (ИИ) преобразовывают пищевую и напиточную промышленность — от выявления потребительских трендов и создания рецептур до оптимизации цепочек поставок и прогнозирования рыночных тенденций.
Ключевые выводы
Платформы искусственного интеллекта трансформируют научно-исследовательские работы в пищевой и напиточной отрасли, ускоряя разработку формул, оптимизируя решения по закупкам и сокращая сроки вывода продуктов на рынок.
Безопасность и защита интеллектуальной собственности становятся актуальными проблемами, что побуждает такие платформы, как IFT’s CoDeveloper, отдавать приоритет правам пользователей на данные и запатентованные рецептуры.
Вместо замены ученых ИИ расширяет их возможности, позволяя принимать решения быстрее и увереннее, одновременно меняя набор навыков, необходимых для разработки продуктов.
Примеры внедрения:
У компании Coca-Cola есть торговые автоматы с ИИ. Danone тестирует пробиотики с помощью собственной «роботизированной системы пищеварения». General Mills использует систему ELF (end-to-end logistics flow) для повышения эффективности закупок и управления операциями. А платформа Forager AI от Brightseed помогла обнаружить два природных биоактивных соединения, которые легли в основу нового продукта для здоровья кишечника — Bio Gut Core.
Преимущества ИИ:
Способность ИИ быстро обрабатывать информацию намного превосходит человеческие возможности. По словам Мириам Уберолл, руководителя европейской стратегии Turing Labs и члена научно-консультативного совета венчурной компании PeakBridge, индустрия товаров повседневного спроса переживает переломный момент.
Мнение эксперта:
«Мне нравится ИИ, если только человеческий интеллект не теряется в процессе», — говорит Уберолл. Она ожидает, что ИИ обогатит рабочие места, а не заменит их, но сами профессии изменятся. В будущем одним из требований к сотрудникам станет опыт управления ИИ-агентами.
Новые требования к специалистам:
«Нужно воспринимать ИИ как дополнительного члена команды и понимать, что ваши профессиональные требования изменятся», — отмечает Уберолл. Сейчас отрасль нуждается в гибридных специалистах — нечто среднее между data-ученым и классическим пищевым технологом. «Пока таких нет», — добавляет она.
Предупреждение об интеллектуальной собственности:
Уберолл также предостерегает корпоративных лидеров: важно понимать, как защитить интеллектуальную собственность при использовании ИИ.
Риски открытых ИИ-платформ:
«Если вы запросите у ChatGPT рецепт шоколадного батончика нового поколения, он его предоставит, но этот же рецепт станет доступен всем». В Turing Labs, подчеркивает она, «мы никогда не обучаем общий алгоритм». Решения всегда адаптированы под конкретного клиента: «Вы владеете интеллектуальной собственностью. Вы владеете данными».
Личный опыт Уберолл:
Уберолл проработала 25 лет в корпоративных R&D-подразделениях. Пять лет назад, в своей предыдущей роли, она начала сотрудничать с Turing Labs, стремясь внедрить ИИ для повышения эффективности, улучшения результатов и ускорения вывода продуктов на рынок. Она сравнила работу ИИ и своих коллег-разработчиков: обе стороны получили одинаковые исходные данные и задание.
Результаты теста:
Через несколько недель сравнили результаты. Алгоритм выдал решение эффективнее, с той же точностью, что и команда R&D. Это убедило Уберолл в надежности математических моделей.
Ключевые выводы
Платформы искусственного интеллекта трансформируют научно-исследовательские работы в пищевой и напиточной отрасли, ускоряя разработку формул, оптимизируя решения по закупкам и сокращая сроки вывода продуктов на рынок.
Безопасность и защита интеллектуальной собственности становятся актуальными проблемами, что побуждает такие платформы, как IFT’s CoDeveloper, отдавать приоритет правам пользователей на данные и запатентованные рецептуры.
Вместо замены ученых ИИ расширяет их возможности, позволяя принимать решения быстрее и увереннее, одновременно меняя набор навыков, необходимых для разработки продуктов.
Примеры внедрения:
У компании Coca-Cola есть торговые автоматы с ИИ. Danone тестирует пробиотики с помощью собственной «роботизированной системы пищеварения». General Mills использует систему ELF (end-to-end logistics flow) для повышения эффективности закупок и управления операциями. А платформа Forager AI от Brightseed помогла обнаружить два природных биоактивных соединения, которые легли в основу нового продукта для здоровья кишечника — Bio Gut Core.
Преимущества ИИ:
Способность ИИ быстро обрабатывать информацию намного превосходит человеческие возможности. По словам Мириам Уберолл, руководителя европейской стратегии Turing Labs и члена научно-консультативного совета венчурной компании PeakBridge, индустрия товаров повседневного спроса переживает переломный момент.
Мнение эксперта:
«Мне нравится ИИ, если только человеческий интеллект не теряется в процессе», — говорит Уберолл. Она ожидает, что ИИ обогатит рабочие места, а не заменит их, но сами профессии изменятся. В будущем одним из требований к сотрудникам станет опыт управления ИИ-агентами.
Новые требования к специалистам:
«Нужно воспринимать ИИ как дополнительного члена команды и понимать, что ваши профессиональные требования изменятся», — отмечает Уберолл. Сейчас отрасль нуждается в гибридных специалистах — нечто среднее между data-ученым и классическим пищевым технологом. «Пока таких нет», — добавляет она.
Предупреждение об интеллектуальной собственности:
Уберолл также предостерегает корпоративных лидеров: важно понимать, как защитить интеллектуальную собственность при использовании ИИ.
Риски открытых ИИ-платформ:
«Если вы запросите у ChatGPT рецепт шоколадного батончика нового поколения, он его предоставит, но этот же рецепт станет доступен всем». В Turing Labs, подчеркивает она, «мы никогда не обучаем общий алгоритм». Решения всегда адаптированы под конкретного клиента: «Вы владеете интеллектуальной собственностью. Вы владеете данными».
Личный опыт Уберолл:
Уберолл проработала 25 лет в корпоративных R&D-подразделениях. Пять лет назад, в своей предыдущей роли, она начала сотрудничать с Turing Labs, стремясь внедрить ИИ для повышения эффективности, улучшения результатов и ускорения вывода продуктов на рынок. Она сравнила работу ИИ и своих коллег-разработчиков: обе стороны получили одинаковые исходные данные и задание.
Результаты теста:
Через несколько недель сравнили результаты. Алгоритм выдал решение эффективнее, с той же точностью, что и команда R&D. Это убедило Уберолл в надежности математических моделей.
"Мы здесь для того, чтобы развивать профессию и быть ресурсом для профессии."
- Джей Гилберт, IFT"
R&D получает цифровое обновление
«ИИ может трансформировать то, как мы проводим научно-исследовательские работы, избавляя нас от медленных, ручных, зависимых от людей моделей, которые сдерживали отрасль десятилетиями», — говорит она.
Манмит Шримали стал соучредителем Turing Labs в 2019 году, намереваясь использовать технологию для устранения проб и ошибок, замедляющих R&D. «Но мы быстро поняли, что реальная проблема — не в моделях, а в среде, — говорит он. — Большинство R&D-команд не имели инфраструктуры, чистых данных или внутреннего управления, необходимых для использования ИИ. Хуже того, они уже вложили миллионы во внутренние инструменты и устаревшие системы, которые не оправдали ожиданий».
Цифровая платформа его компании на основе ИИ помогает R&D-командам разрабатывать успешные рецептуры с меньшим количеством догадок и тестовых циклов. «Речь не о замене ученых, — говорит Шримали. — А о том, чтобы сделать их более уверенными и способными к сотрудничеству».
Традиционные методы работы, такие как ручные исследования и фокус-группы, десятилетиями доминировали в пищевой и напиточной промышленности, согласен Алон Чен, соучредитель и CEO Tastewise. Чен отмечает, что традиционные циклы разработки продуктов могут занимать 12–18 месяцев, но часто останавливаются на этапе анализа из-за отсутствия четких путей завершения.
ИИ Tastewise моделирует сенсорные профили, предсказывая, как комбинации ингредиентов влияют на вкус, текстуру и привлекательность для потребителей. «Это позволяет командам по разработке продуктов адаптировать рецептуры до физического тестирования, значительно сокращая затраты и время», — говорит Чен.
В ходе постоянного отслеживания потребительских предпочтений Tastewise обнаружил растущую популярность «хрустящей» текстуры в 2025 году. Данные показали, что обсуждения «хрустящего» в соцсетях выросли на 2,64% по сравнению с предыдущим годом, а этот термин встречается в 23,79% ресторанных меню. Tastewise также выявил «закуски» как самый быстрорастущий запрос на хрустящее, а «веганское» возглавило топ диет с таким критерием.
Аманда Хершон, специалист по коммуникациям The Campbell’s Company, говорит, что компания использует Tastewise для разработки продуктов, контента и многого другого. «Я поддерживаю многие наши бренды в категориях еды и напитков, поэтому это то, чем я пользуюсь буквально каждый день, — говорит она в видео на странице кейсов Tastewise. — ИИ помог нам стать ближе к потребителям, потому что у нас есть данные в реальном времени, доступные в любой момент».
Tastewise, базирующаяся в Тель-Авиве (Израиль), в 2023 году представила TasteGPT — чат-бот «помощник шеф-повара», помогающий пользователям быстрее анализировать поведение потребителей. Больше не предлагаемый как отдельный продукт, TasteGPT стал основой генеративного ИИ Tastewise для пищевых и напиточных брендов.
Tastewise AI интегрирует потребительские инсайты в разработку продуктов, анализируя данные из соцсетей, рецептов и меню ресторанов, чтобы выявлять трендовые ингредиенты и сочетания вкусов. Британская сеть супермаркетов Waitrose использовала данные Tastewise о сезонных предпочтениях при создании баскского чизкейка, который стал одним из самых продаваемых десертов. Таким образом, утверждает Чен, «бренды могут задавать тренды, а не следовать за ними».
ИИ также помогает находить альтернативные источники ингредиентов — это критически важно на фоне растущих пошлин. Абхинав Агравал, партнер и управляющий директор консалтинговой компании AlixPartners, отмечает, что пошлины стимулируют инновации в применении ИИ.
Рост вычислительных мощностей, появление ChatGPT и снижение стоимости ИИ-платформ способствовали распространению ИИ в разработке продуктов.
AlixPartners предлагает инструмент Global Trade Optimizer (GTO), который до недавнего времени использовался в основном для поиска альтернативных поставщиков. Но после введения новых пошлин инструмент нашел новое применение для одного из ведущих производителей напитков.
Компания использовала фрукт монаха из Китая в качестве бескалорийного подсластителя. Когда пошлины увеличили его стоимость на 25%, GTO на основе ИИ предложил стевию в качестве замены. Этот вариант был экономически выгодным, отмечает Агравал, так как «стевию можно импортировать из Индии, где пошлина составляла 10%».
Инструмент также предложил варианты рецептур, чтобы смягчить послевкусие стевии. Люди по-прежнему принимают решения и проводят тесты, замечает Агравал, «но источники можно адаптировать очень быстро». GTO также предложил использовать сукралозу (не облагаемую пошлинами) в комбинации с другими ингредиентами в качестве еще одного бескалорийного варианта.
Рост вычислительных мощностей, появление ChatGPT и снижение стоимости ИИ-платформ способствовали распространению ИИ в разработке продуктов. Теперь ИИ используют не только крупные компании, но и стартапы, отмечает Агравал.
Процесс по-прежнему требует участия человека, но людей нужно меньше, а результаты получаются быстрее. «Скорость можно использовать для выпуска большего числа продуктов или повышения эффективности организации. Выбор за компанией», — говорит Агравал.
«ИИ может трансформировать то, как мы проводим научно-исследовательские работы, избавляя нас от медленных, ручных, зависимых от людей моделей, которые сдерживали отрасль десятилетиями», — говорит она.
Манмит Шримали стал соучредителем Turing Labs в 2019 году, намереваясь использовать технологию для устранения проб и ошибок, замедляющих R&D. «Но мы быстро поняли, что реальная проблема — не в моделях, а в среде, — говорит он. — Большинство R&D-команд не имели инфраструктуры, чистых данных или внутреннего управления, необходимых для использования ИИ. Хуже того, они уже вложили миллионы во внутренние инструменты и устаревшие системы, которые не оправдали ожиданий».
Цифровая платформа его компании на основе ИИ помогает R&D-командам разрабатывать успешные рецептуры с меньшим количеством догадок и тестовых циклов. «Речь не о замене ученых, — говорит Шримали. — А о том, чтобы сделать их более уверенными и способными к сотрудничеству».
Традиционные методы работы, такие как ручные исследования и фокус-группы, десятилетиями доминировали в пищевой и напиточной промышленности, согласен Алон Чен, соучредитель и CEO Tastewise. Чен отмечает, что традиционные циклы разработки продуктов могут занимать 12–18 месяцев, но часто останавливаются на этапе анализа из-за отсутствия четких путей завершения.
ИИ Tastewise моделирует сенсорные профили, предсказывая, как комбинации ингредиентов влияют на вкус, текстуру и привлекательность для потребителей. «Это позволяет командам по разработке продуктов адаптировать рецептуры до физического тестирования, значительно сокращая затраты и время», — говорит Чен.
В ходе постоянного отслеживания потребительских предпочтений Tastewise обнаружил растущую популярность «хрустящей» текстуры в 2025 году. Данные показали, что обсуждения «хрустящего» в соцсетях выросли на 2,64% по сравнению с предыдущим годом, а этот термин встречается в 23,79% ресторанных меню. Tastewise также выявил «закуски» как самый быстрорастущий запрос на хрустящее, а «веганское» возглавило топ диет с таким критерием.
Аманда Хершон, специалист по коммуникациям The Campbell’s Company, говорит, что компания использует Tastewise для разработки продуктов, контента и многого другого. «Я поддерживаю многие наши бренды в категориях еды и напитков, поэтому это то, чем я пользуюсь буквально каждый день, — говорит она в видео на странице кейсов Tastewise. — ИИ помог нам стать ближе к потребителям, потому что у нас есть данные в реальном времени, доступные в любой момент».
Tastewise, базирующаяся в Тель-Авиве (Израиль), в 2023 году представила TasteGPT — чат-бот «помощник шеф-повара», помогающий пользователям быстрее анализировать поведение потребителей. Больше не предлагаемый как отдельный продукт, TasteGPT стал основой генеративного ИИ Tastewise для пищевых и напиточных брендов.
Tastewise AI интегрирует потребительские инсайты в разработку продуктов, анализируя данные из соцсетей, рецептов и меню ресторанов, чтобы выявлять трендовые ингредиенты и сочетания вкусов. Британская сеть супермаркетов Waitrose использовала данные Tastewise о сезонных предпочтениях при создании баскского чизкейка, который стал одним из самых продаваемых десертов. Таким образом, утверждает Чен, «бренды могут задавать тренды, а не следовать за ними».
ИИ также помогает находить альтернативные источники ингредиентов — это критически важно на фоне растущих пошлин. Абхинав Агравал, партнер и управляющий директор консалтинговой компании AlixPartners, отмечает, что пошлины стимулируют инновации в применении ИИ.
Рост вычислительных мощностей, появление ChatGPT и снижение стоимости ИИ-платформ способствовали распространению ИИ в разработке продуктов.
AlixPartners предлагает инструмент Global Trade Optimizer (GTO), который до недавнего времени использовался в основном для поиска альтернативных поставщиков. Но после введения новых пошлин инструмент нашел новое применение для одного из ведущих производителей напитков.
Компания использовала фрукт монаха из Китая в качестве бескалорийного подсластителя. Когда пошлины увеличили его стоимость на 25%, GTO на основе ИИ предложил стевию в качестве замены. Этот вариант был экономически выгодным, отмечает Агравал, так как «стевию можно импортировать из Индии, где пошлина составляла 10%».
Инструмент также предложил варианты рецептур, чтобы смягчить послевкусие стевии. Люди по-прежнему принимают решения и проводят тесты, замечает Агравал, «но источники можно адаптировать очень быстро». GTO также предложил использовать сукралозу (не облагаемую пошлинами) в комбинации с другими ингредиентами в качестве еще одного бескалорийного варианта.
Рост вычислительных мощностей, появление ChatGPT и снижение стоимости ИИ-платформ способствовали распространению ИИ в разработке продуктов. Теперь ИИ используют не только крупные компании, но и стартапы, отмечает Агравал.
Процесс по-прежнему требует участия человека, но людей нужно меньше, а результаты получаются быстрее. «Скорость можно использовать для выпуска большего числа продуктов или повышения эффективности организации. Выбор за компанией», — говорит Агравал.