Cómo la IA y la innovación digital pueden ayudar a los tenderos a reducir el desperdicio de alimentos

John Clear de Alvarez & Marsal habla sobre cómo las nuevas tecnologías influyen en la transparencia de la cadena de suministro, la capacitación de los trabajadores y una mejor gestión de datos para ayudar a los minoristas de alimentos a reducir el deterioro.

A medida que los supermercados intensifican sus esfuerzos para reducir el desperdicio de alimentos (un área clave de atención dentro de la sostenibilidad), la inteligencia artificial y otras innovaciones digitales están ayudando a los minoristas de alimentos a mejorar sus procesos de datos y la eficiencia de la fuerza laboral, dice John Clear de Alvarez & Marsal.

Los tenderos, grandes y pequeños, ya han recurrido a la tecnología para impulsar sus iniciativas sobre el desperdicio de alimentos. El tendero de Twin Cities, Lunds & Byerlys, se asoció recientemente con la empresa de tecnología de desperdicio de alimentos Phood Solutions, que brinda a los empleados la capacidad de escanear y pesar los alimentos antes de agregarlos a las barras de alimentos delicatessen del tendero y nuevamente antes de tirarlos. Mientras tanto, Albertsons ha implementado tecnología de optimización de alimentos frescos de Afresh Technologies, que también ofrece una plataforma impulsada por IA, en toda su flota de tiendas con el objetivo de lograr una reducción del 50 % en el desperdicio de alimentos de la empresa para 2030.

Clear, director del grupo minorista de consumo de la consultora, posicionó la tecnología, particularmente la IA, como una pieza de un rompecabezas en evolución de la cadena de suministro y la gestión de tiendas que los tenderos intentan resolver continuamente.

Mientras los tenderos analizan la implementación de IA u otras tecnologías en el espacio del desperdicio de alimentos, Clear, quien anteriormente pasó casi una década en la industria de comestibles, incluido el desempeño en puestos senior de compras en Lidl US, advirtió a los tenderos que no dependan de la tecnología como la solución completa. En una entrevista con Grocery Dive, Clear también compartió dónde radica el interés de la industria de comestibles en la IA y cómo la implementación de nuevas tecnologías influye en la capacitación de los empleados.

Esta entrevista ha sido editada para mayor extensión y claridad.

CLARO:Las claves para hacer que la sostenibilidad sea más común son hacer comprender a los minoristas que es muy beneficiosa no solo para el planeta, sino también para ellos.

Obviamente, todo el mundo está en deuda con cualquiera que sea su liderazgo y su resultado final. Y el punto aquí es que cuanto menos comida desperdicies, mejor será para tus resultados. Creo que ahí es donde la conversación está cambiando en este momento: podemos mejorar la forma en que el producto se mueve a través de la cadena de suministro para que toda la iniciativa sea más rentable para todos. Creo que ya no es solo un tema ESG, sino que [se ha convertido en]: "De hecho, podemos ser más sostenibles y al mismo tiempo hacer que el negocio sea cada vez más viable".

Cuando hablamos con los clientes, con los tenderos en general, uno de los temas más importantes que discutimos con respecto a la tecnología es que la gente puede ver la incorporación de tecnología como una solución simple que resolverá todo el problema. No lo hará a menos que primero haya implementado estándares y procesos bastante buenos y esté utilizando la tecnología como facilitador. Una de las frases que generalmente usamos es: La tecnología no solucionará sus problemas y, por lo general, dañará un sistema averiado más rápidamente.

Creo que durante la última década hubo un gran impulso para obtener datos. Y luego hubo un siguiente impulso para analizar y obtener datos. Pero eso realmente no llega a la causa raíz de sus problemas. Simplemente proporciona nuevos datos y se los proporciona de muchas maneras diferentes, incluyéndolos de muchas maneras en que la gente pueda verlos. Pero la clave es tener conocimientos prácticos. Podría encontrarse en situaciones en las que una empresa proporciona informes y paneles vagos a mucha gente; eso es todo.

Desde una perspectiva de gestión de inventario, la clave del éxito son las personas que tienen éxito, no sólo tienen acceso a los datos y acceden a su sistema, sino que también analizan y editan los datos de una manera que sea fácil de entender. E integrar paneles que dividen los datos en conocimientos prácticos, creo que ese es el secreto para lograr un impacto allí.

Si luego va a agregar algo más, como aprendizaje automático o un sistema de inteligencia artificial, primero debe tener los datos para que sean precisos. Lo que quiero decir con esto es que si confías en la posición de las imágenes en la tienda, por ejemplo, necesitas tener un equipo de tienda muy bien capacitado para saber cómo administrar su inventario en la tienda, seguir los procesos correctamente, asegurarte de que los datos de la tienda son correctos, por lo que no se convierte en un escenario de “basura que entra, basura sale”.

Debe proteger la calidad de los datos que ingresan al sistema. De lo contrario, al final del día no te dará mucha información.

“Una de las frases que generalmente usamos es: la tecnología no solucionará sus problemas y, por lo general, dañará un sistema averiado más rápidamente. … La clave es tener conocimientos prácticos”.

Juan claro

Director del grupo de gran consumo de Alvarez & Marsal

Los minoristas realmente buenos discuten constantemente con sus proveedores cómo será la temporada [de productos frescos], cómo fue la cosecha y cuáles son las condiciones climáticas. Y al hacerlo, obtendrán una visión muy clara de cómo el proveedor produce el producto, cómo lo almacena y el tiempo desde que lo recibe del centro de distribución hasta que llega a la tienda. Si no tiene ese nivel de visibilidad sobre cómo se produce, almacena y envía el producto, nunca podrá controlar su calidad cuando llegue a la tienda.

Por ejemplo, justo al final de la temporada, las uvas se almacenan en neveras portátiles. En México, sacan muchas uvas de la vid, las almacenan en hieleras y luego pueden permanecer allí durante tres, cuatro o cinco semanas antes de ser enviadas al minorista.

Necesita saber cuántos años tiene el producto antes de recibirlo y comenzar a "envejecerlo" a partir de ahí en lugar de pretender que todos los artículos son iguales cuando llegan a su centro de distribución.

Uno de los problemas de la industria es intentar tener todos los artículos en todo momento para todos los clientes. Considerando que la mejor manera de prevenir el desperdicio de alimentos es [tener] la cantidad adecuada en el momento adecuado y en el lugar adecuado.

Cuando piensas en un gran minorista de servicio completo, intentarán tener 400 SKU de productos agrícolas, 400 SKU de carne y aves frescas para poder satisfacer las necesidades de cualquier persona en cualquier momento y eso es parte de su modelo de negocio. por lo que se tiene en cuenta una mayor tasa de desperdicio para artículos de menor velocidad. Obviamente no es bueno desde la perspectiva de la sostenibilidad y el desperdicio de alimentos.

Entonces, el tema de la mitigación del desperdicio de alimentos sería la necesidad de inclinarse hacia estos sesgos de mayor velocidad. Si puede tener más SKU de mayor velocidad en su tienda, eso naturalmente reducirá la cantidad de desperdicio de alimentos que tiene. Realmente todo se reduce al modelo de negocio que intentas ofrecer a tus clientes.

Y luego, si tiene un SKU de menor velocidad que no se vende tan rápido, ahí es donde se vuelve un poco más complejo cómo obtenerlo. Lo que quiero decir con esto es que si sabes que solo vendes dos, tres o cuatro unidades de ese producto por tienda dentro de la fecha de caducidad, es posible que necesites realizar un tipo de abastecimiento muy específico en el que en realidad estás enviando SKU individuales a la tienda en lugar de cajas completas. Entonces sale más caro.

Yo diría que si se va a prevenir el desperdicio de alimentos, se debe obtener de una manera más amplia para hacerlo más eficiente a lo largo de la cadena y no desperdiciar tanto, pero muchos minoristas lo tendrán en cuenta. van a desperdiciar el producto en la parte trasera.

Para un minorista de servicio completo, tendrán un proceso diario en el que recorrerán sus áreas e identificarán los artículos que están llegando al final de su vida útil y luego los reutilizarán para el servicio de alimentos, como los artículos preparados. [El reciclaje tiene] un impacto, pero en realidad es extremadamente difícil de cuantificar, porque vuelve al punto del proceso que mencioné anteriormente. Para cuantificar eso, hay que tener un sistema realmente riguroso. Como para una sandía al final de su vida útil, tendré que codificarla de una manera que muestre que no la voy a tirar, sino que la estoy moviendo desde aquí al mostrador de delicatessen, cortándola y colocándola. en una ensalada. La realidad es que la mayoría de los minoristas no tienen un muy buen sistema para eso. [El reciclaje] es más una cuestión ad hoc y diaria.

La forma más eficaz de gestionar los residuos en su cadena de suministro tiene que ser proactiva y no reactiva.

ChatGPT ha hecho que parezca que básicamente puedes iniciar sesión y resolverá todos tus problemas.

Entonces, lo que estamos viendo es que la gente dice: "Hola, ¿cómo puedo usar la IA para resolver este problema?" Y luego diremos: “Es necesario seguir el proceso e integrar la gestión de la cadena en toda su cadena de suministro. Asegúrese de que todos estén involucrados para trabajar en todos esos procesos”. Y se vuelve un poco menos emocionante para mucha gente. Es como, "Oh, en realidad no es una ventanilla única para todos mis problemas".

[Los gerentes de tienda] tienen datos en cada punto tratando de decirles qué hacer. En muchos casos, no han pasado por una capacitación analítica extremadamente detallada y así es como se revisan los datos y este es el tipo de aportes que se deben extraer de ellos.

Entonces, lo que haga la IA, lo hará por nosotros. En la mayoría de los casos, muchos minoristas lo que hacen es tomar estos datos cuantitativos que se ejecutan de forma centralizada y tienen una especie de portal de entrada de las tiendas que se supone deben recibir información en conjunto. Se requiere una persona para interpretar eso.

La forma en que los gerentes de las tiendas interpretan esos datos puede ser extremadamente subjetiva y, por lo tanto, ese es un gran problema para la industria de comestibles en general: ¿cuál es la única fuente de verdad porque hay tantas variables, tantas tiendas, tantos productos diferentes?

Lo que la IA puede hacer es tener un modelo de gestión de datos que los interprete y proporcione pronósticos de ventas futuras. Combine eso con un cuestionario cualitativo que el gerente de la tienda completa. Ese es el tipo de gran desbloqueo, en mi opinión,dentro de la industria si los sistemas de IA hacen el trabajo de los analistas de una manera muy consistente, estructurada e imparcial.

Queremos que la gente en el nivel central de las tiendas de comestibles sea muy analítica y esté orientada a los datos. La realidad es que la mayoría de las personas orientadas a los datos generalmente no quieren trabajar en la industria de comestibles. Quieren trabajar en las grandes empresas tecnológicas, porque ahí es donde realmente se buscan esas habilidades. Así que es un verdadero punto de presión para el talento. Y lo que vemos es que la IA puede cerrar esa brecha.

Los ganadores en este espacio, en el espacio de la IA, pueden ser las empresas y las firmas que hacen fácil integración lo más fácil posible. Entonces, lo que quiero decir con esto es: un tendero se acerca a la mesa y dice: "Tengo un desafío" o "Tengo un escenario ideal para los asociados de mi tienda". Lo que debería hacer el proveedor de tecnología es decir: “Oye, tú tienes este talento y yo tengo este sistema. Vas a adoptar mi sistema para que sea fácil de utilizar para tu talento”, y no al revés.

Lo que deberíamos hacer como industria, los proveedores de tecnología y las personas como nosotros que permiten este tipo de integración digital, es identificar cómo podemos crear una plataforma o una interfaz que coincida correctamente con las habilidades que un tendero ya tiene internamente y luego proporciona la perspectiva que necesitan para ser eficaces.

Los tenderos generalmente se esfuerzan mucho en capacitar a las personas y mejorar sus habilidades, pero al mismo tiempo, esa capacitación aún tiene que ser relativamente básica y consistente porque, al estar en la industria de comestibles, en muchos casos hay una rotación del 100% en los puestos. , particularmente a nivel asociado. A nivel de gerente de tienda, puedes tener una facturación del 30%, 40% anual. Por lo tanto, es muy difícil tener un programa de capacitación muy complejo que se base en algoritmos e inteligencia artificial y conceptos muy grandes y complicados.

Ahí es donde la parte de integración y la parte de gestión de la cadena se vuelven realmente importantes porque el tendero solo tiene una cierta capacidad para invitar eso, pero el proveedor de software y el desarrollador del producto deben desarrollarlo con el usuario final. Ahí es donde viene el éxito.

El tendero no puede cambiar para adaptarse a cada proveedor. El proveedor debe adaptarse al tendero.