全球食品和饮料行业正在经历重大变革，不仅受到各行各业的大厨和营销人员的推动，还受到基于人工智能的系统的推动。既然如此，技术对于食品公司来说不再是未来的现实，因为它影响着该行业的许多领域，包括配方开发、减少浪费、可持续发展举措以及预测供应链中断的方法。
雀巢也不例外，它在许多业务领域都使用了生成式人工智能。但尽管背后充满热情，但任何突破性技术都无法创造奇迹，而且非常有前途的用例也存在过度扩张或犯严重错误的风险，尤其是在道德数据使用或自动化方面。
对于 IT 和技术决策者来说，挑战不在于首先实现 AI 的附加值，而在于他们必须发展文化、技能和系统，使技术能够负责任地扩展。
一、雀巢利用人工智能优化什么
食品行业一直不得不应对不确定性，例如收成产量波动、物流瓶颈以及消费者偏好的变化，这些都使规划变得困难。雀巢现在的情况尤其如此，它越来越多地使用人工智能来比以前更好、更准确地预测需求模式，并动态调整生产和库存水平。具体来说，该技术用于预测集装箱到达目的港的时间，创建统计预测，并提高需求计划的准确性。
除此之外，人工智能还用于配方开发。为了加速创意生成和产品开发，机器学习模型分析历史研发数据。这些不是实验或试点项目，而是已经交付结果的富有成效的管道。
但仅靠运营效率是不够的。为了使人工智能产生真正的影响，它还必须支持包括可持续发展在内的总体目标，这是食品行业面临的最大挑战之一，再生农业和创新包装在食品行业发挥着关键作用。借助人工智能，可以进一步放大这些影响。
雀巢集团技术创新和企业架构全球主管 Luca Dell’Orletta 表示：“我们目前正在探索人工智能模型如何优化复杂农业供应链中的碳跟踪，以实现更明智的采购决策并大规模减少排放。”在制造业中，人工智能驱动的视觉系统可以最大限度地减少浪费并改善能源使用，这也有助于雀巢履行其环境承诺。”
但即使人工智能已融入核心运营结构，该公司也没有忽视技术不应取代或取代定义高品质食品工艺和人性的价值观。
二、人工智能没有免费通行证
生成式人工智能最吸引人的功能之一是它允许几乎立即生成活动内容、文案或产品概念的速度。但更快并不一定意味着更好。食物受到文化影响并唤起情感，在一个地区引起共鸣的东西在另一个地区可能完全适得其反。这就是为什么雀巢拥有人机交互系统，使本地团队能够适应全球解决方案。“我们只能警告不要让算法在没有监督的情况下管理创意任务，”Dell’Orletta 说。
除此之外，还担心在产品测试和消费者研究方面存在偏见，尤其是当数据集不能完全反映全球消费者的多样性时。对于雀巢这样的跨国食品公司来说，负责任地扩展人工智能还应该包括对数据层面多样性的承诺。
在这个新时代，IT 决策者不再只是技术合作伙伴，而是在各种转型推动者之间进行协调的增长动力和数据守护者。因此，人工智能的成功并不取决于部署最新的模型，而是以符合品牌目的和风险承担的方式获取人才、治理和鼓励实验。这涉及一个始终贯穿所有职能领域、部门和整个业务价值流的集成级别。
“我们相信，将人工智能作为核心竞争力而不是附加产品的食品公司最终将获胜，”他说。“这不是关于谁自动化最快，而是重新思考事物和接受新工作方式的能力。”
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