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La inteligencia artificial espía la comida que tiramos a la basura

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La inteligencia artificial espía la comida que tiramos a la basura

Una cadena de hoteles instaló una cámara en sus contenedores de basura para espiar y saber qué tiran los huéspedes. Resulta que sus cruasanes del desayuno son demasiado grandes. Muchos terminan en la basura… y consigo parte de las ganancias.

Un supermercado puede ver de repente, oculto en sus propios datos de venta, que las cebollas amarillas no se venden tan rápido como las moradas y es más probable que terminen en la basura.

El cerebro detrás de estos dos esfuerzos: la inteligencia artificial.

Esto es parte de una industria emergente que intenta ganar dinero con un problema humano sin sentido: la enorme cantidad de alimentos sin consumir que va de los supermercados y restaurantes al basurero. La mayoría del alimento, si no es compostado, termina en tiraderos donde se descompone y envía a la atmósfera potentes gases de efecto invernadero que calientan el planeta.

Aquí nace una nueva oportunidad de negocio. Una compañía llamada Winnow ha desarrollado la herramienta de inteligencia artificial que espía la basura de los restaurantes. Otra empresa, Afresh, resume datos de los supermercados para buscar diferencias generadoras de desperdicio entre lo que una tienda abastece y lo que la gente compra.

La inteligencia artificial tiene una huella ambiental propia. Analizar cantidades enormes de datos requiere cantidades enormes de electricidad. Ni siquiera la inteligencia artificial puede (todavía) alterar las expectativas del cerebro humano en las sociedades modernas e industriales: una abundancia de aguacates frescos en el supermercado durante todo el año, una variedad cada vez mayor de diminutos vasos de plástico de yogur y bandejas repletas de nachos en los menús de la hora feliz.

Las dos compañías son parte de una industria emergente que intenta abordar un problema generado por la industria alimentaria moderna. En Estados Unidos, un tercio del alimento que se cultiva nunca se consume.

Globalmente, 1000 millones de toneladas métricas de alimento se desperdiciaron en 2022, según el Programa de las Naciones Unidas para el Medioambiente. El desperdicio de comida representa entre el 8 y el 10 por ciento de las emisiones de gases de efecto invernadero, casi equivalente a las emisiones de las industrias de la aviación y los envíos combinadas.

Marc Zornes, cofundador de Winnow, organización que trabaja con restaurantes, hoteles y servicios de comida institucionales, señaló: “Es un problema que literalmente desaparece de nuestra vista”.

Algunas señales de progreso surgen de un grupo de cadenas de supermercados que voluntariamente asumieron el compromiso de reducir el desperdicio de alimentos en sus operaciones en el oeste de Estados Unidos y Canadá. Entre 2019 y 2022, las ocho cadenas que son parte del Proyecto de Compromiso de Desperdicio de Alimentos de la Costa del Pacífico reportaron una reducción del 25 por ciento en sus volúmenes totales de comida no vendida.

También reportaron que donaron más alimento a organizaciones benéficas y enviaron más de sus desperdicios a plantas de compostaje, que son escasas, en lugar de vertederos.

Dana Gunders, directora ejecutiva de Refed, una organización de investigación y activismo que rastrea los datos del proyecto voluntario, expresó: “Eso demuestra que la meta nacional de recortar a la mitad el desperdicio de alimento para 2030 de verdad podría ser posible, pero necesitaríamos un aumento dramático en las acciones en todos los sectores del sistema de alimentos para que eso ocurra”.

En la actualidad, hay muchas herramientas nuevas para ayudar a los minoristas a disminuir el desperdicio. Algunas empresas emergentes, como Apeel y Mori, ofrecen recubrimientos para frutas y verduras frescas que impiden que se echen a perder tan rápido. Una aplicación llamada Flashfood conecta a clientes con alimentos rebajados en tiendas de abarrotes, parecido a Too Good to Go, la cual pone en contacto a clientes con restaurantes y bodegas que venden el sobrante de comida a un precio con descuento.

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