Intelligenza artificiale contro lo spreco alimentare: la soluzione di Afresh per i supermercati americani

Negli Stati Uniti, i supermercati gettano ogni anno circa quattro milioni di tonnellate di cibo, prevalentemente prodotti freschi come frutta e carne. La difficoltà nel prevedere con precisione la domanda porta a un eccesso di scorte o a carenze, generando sprechi. Fino a poco tempo fa, la gestione delle scorte si basava su metodi manuali, come fogli di calcolo stampati e stime approssimative.

Oggi, l’azienda Afresh sta rivoluzionando questo settore grazie a strumenti di intelligenza artificiale che permettono di ridurre gli sprechi fino al 25%. La società ha appena annunciato un nuovo finanziamento di 34 milioni di dollari, guidato da Just Climate e High Sage Ventures, per accelerare la propria espansione.

L’origine della soluzione: un problema visto da vicino

Dieci anni fa, i fondatori di Afresh, Matt Schwartz e Nathan Fenner, studenti MBA a Stanford, hanno iniziato a studiare il problema dello spreco alimentare visitando diversi supermercati. Hanno osservato che, mentre i prodotti confezionati venivano gestiti con software dedicati, la frutta e la verdura fresca venivano ancora ordinate con metodi rudimentali, basati su supposizioni e processi manuali. «Era fondamentalmente un processo fatto a penna e carta», ha dichiarato Schwartz.

Questa esperienza li ha spinti a sviluppare una piattaforma in grado di analizzare con maggiore precisione le scorte di cibo fresco, un compito complesso. Ad esempio, un prodotto venduto a peso può perdere umidità nel tempo, mentre un cliente al self-checkout potrebbe pagare una mela non biologica scambiandola per una biologica. Inoltre, gli sprechi di prodotti deperibili come lamponi o filetti di salmone spesso non vengono registrati correttamente quando vengono gettati.

Come funziona la piattaforma AI di Afresh

La soluzione di Afresh si basa su modelli di deep learning che analizzano una vasta quantità di dati, tra cui centinaia di miliardi di transazioni, prezzi, promozioni, origine dei prodotti e altri fattori. L’algoritmo valuta anche la deperibilità di ogni articolo e prevede la domanda futura, considerando variabili come la distribuzione dei buoni alimentari o le condizioni meteorologiche. Sulla base di queste analisi, il sistema suggerisce la quantità ottimale di prodotti da ordinare.

Una volta implementato, il sistema continua a migliorare grazie all’apprendimento automatico. Afresh inizia solitamente con una fase di test in 10-20 punti vendita di una catena, confrontando i risultati con un gruppo di controllo. «In genere, otteniamo una riduzione degli sprechi del 20-25% dopo l’attivazione del sistema», afferma Schwartz.

Oggi, la piattaforma è utilizzata in oltre 12.500 reparti di supermercati in tutta la nazione, inclusi marchi come Safeway e Albertsons.

Oltre alla riduzione degli sprechi: altri vantaggi per i negozi

I dati forniti da Afresh permettono ai supermercati di ottimizzare anche altri aspetti della gestione delle scorte. Ad esempio, in alcuni punti vendita, la piattaforma ha evidenziato che gli espositori di frutta e verdura erano troppo grandi, suggerendo di ridurne le dimensioni o di utilizzare espositori finti per dare l’illusione di una maggiore abbondanza con meno prodotto. Inoltre, i negozi possono riutilizzare frutta e verdura prossime alla scadenza per preparare piatti pronti, come trasformare gli avocado in guacamole. Recentemente, Afresh ha lanciato anche uno strumento specifico per prevedere la domanda di cibo preparato nei reparti gastronomia dei supermercati.

Una gestione più efficiente delle scorte nei negozi ha un effetto a catena positivo anche sui centri di distribuzione: «Quando si ottimizza l’ordine nei punti vendita, diventa più semplice per i centri di distribuzione acquistare la quantità giusta di prodotto», spiega Schwartz. «Idealmente, se i centri di distribuzione acquistano la giusta quantità, anche i produttori possono adattare la produzione, riducendo ulteriormente gli sprechi lungo tutta la catena di fornitura».