As doenças de origem alimentar chegaram recentemente às manchetes nos Estados Unidos, à medida que os efeitos de um surto particularmente generalizado de gripe aviária continuam a ser sentidos em todo o sector agrícola. Nos Estados Unidos, ocorreram mais de 740 recollects de alimentos e bebidas em 2024, já mais do que duplicando o whole relatado em 2023 e a caminho de triplicar o whole a partir de 2022.1 Esta questão também não se limita aos Estados Unidos. Estima-se que 600 milhões de pessoas em todo o mundo adoecem anualmente devido a doenças transmitidas por alimentos.2
Para além das doenças que causam, os incidentes de segurança alimentar têm efeitos negativos significativos nas economias, nos agricultores, no ambiente sob a forma de desperdício alimentar e nos governos. Voltando por um momento ao exemplo dos Estados Unidos, o governo federal destina anualmente mais de 7 mil milhões de dólares das suas receitas fiscais para programas de resposta a doenças transmitidas por alimentos.3 Este é um sistema reativo e, para reduzir os efeitos humanos, financeiros e ambientais dos incidentes de segurança alimentar, precisamos de nos tornar mais proativos.
A boa notícia é que temos as ferramentas ao nosso alcance para criar sistemas alimentares muito mais previsíveis. Eliminar a dependência do sector agrícola da manutenção de registos em papel é um primeiro passo simples, pois aumenta a visibilidade e a fiabilidade dos relatórios. Com esta base, os agricultores podem começar a digitalizar o sistema alimentar e a utilizar IA generativa para analisar grandes conjuntos de dados, identificar tendências e apresentar insights em linguagem e visualizações de fácil digestão através de ferramentas como o Copilot no Excel e o Copilot no Energy BI.
Agricultores e fornecedores de alimentos podem detectar facilmente problemas importantes com soluções generativas de IA, como uma interrupção na cadeia de frio entre a fazenda e a mercearia, que pode levar à deterioração. A IA generativa também pode ser usada para verificar problemas de conformidade e violações de segurança. Pode sugerir melhorias nos processos, acompanhar a procura e acionar alertas que automatizam respostas em tempo actual – tudo com o objetivo de responder a incidentes de segurança alimentar antes que se transformem em incidentes de saúde pública.
Abrindo caminho para o avanço da IA
O Microsoft Copilot e os agentes de IA específicos do setor, desenvolvidos por parceiros com experiência específica na indústria de produção de alimentos, representam um salto potencial na segurança alimentar preventiva, mas não são o único benefício que a digitalização representa. Outras soluções, que fazem parte do roteiro para a adoção generativa da IA, já estão a permitir mudanças significativas para os produtores de alimentos. Avanços recentes nos sensores da Web das Coisas (IoT) e na tecnologia de IA por trás deles permitiram que a tecnologia imitasse os sentidos humanos da visão, audição e olfato para melhorar os processos tradicionais de classificação, classificação e inspeção de alimentos. Gestor de Dados Azure para Agricultura ajuda a coletar dados nas fazendas, auxiliando na identificação de condições que possam introduzir bactérias nas plantações.
Por exemplo, uma empresa de processamento de alimentos pode digitalizar o seu processo de controle de qualidade com a ajuda de Aplicativos avançados da Microsoft, Energy BIe Universo de dados. Juntas, essas tecnologias ajudam a empresa a capturar melhor dados em tempo actual, gerar relatórios mais criteriosos e melhorar a eficiência operacional geral.
À medida que as empresas desenvolvem capacidades como essas, elas obtêm benefícios financeiros e insights acionáveis e podem, simultaneamente, estabelecer um conjunto mais profundo de informações para futuras soluções generativas de IA. Tecido Microsoft também desempenha um papel essential na construção de um conjunto de dados pronto para IA. Ao integrar fontes de dados como sensores IoT, monitores de temperatura e dados históricos, a Cloth ajuda as empresas a estabelecer plataformas de dados mais abrangentes. Com a análise preditiva avançada que estas plataformas podem gerar, os fornecedores de alimentos podem reduzir as recolhas de produtos, prevenir a propagação de produtos contrafeitos, minimizar o desperdício de alimentos e aumentar a confiança do consumidor.
Trazendo melhores dados agrícolas para a mistura
Ao consolidar os seus dados, aumentar o número de sensores avançados que utiliza e rastrear tipos mais amplos de dados, a indústria de produção alimentar está a abrir caminho para um avanço ainda maior. Agentes copilotos e personalizados podem analisar rapidamente todas as etapas da cadeia de abastecimento alimentar, da fazenda à mesa. A tecnologia atual de reconhecimento visible muitas vezes identifica contaminantes em produtos alimentícios mais rapidamente e em concentrações menores do que suas contrapartes humanas. Os modelos generativos de IA podem usar esses dados para auxiliar na detecção de objetos estranhos e patógenos em ingredientes crus ou produtos alimentícios acabados. A análise de dados históricos e em tempo actual provenientes de sensores de temperatura em instalações de produção e armazenamento de alimentos pode ajudar a alertar os produtores sobre condições que contribuem para a deterioração excessiva dos alimentos. Quando um agente reconhece irregularidades na agricultura ou no processamento de alimentos, ele pode gerar previsões com base em dados históricos, verificar problemas de conformidade e sugerir melhorias operacionais. Ao reunir dados específicos das explorações agrícolas, como condições meteorológicas locais, composição do solo e populações de pragas, os agentes poderiam ajudar a prever e mitigar os riscos sazonais para as culturas.
Olhando para frente
O futuro da segurança alimentar dependerá da integração contínua de tecnologia e dados nos processos mundiais de produção e distribuição de alimentos. Agentes personalizados alimentados por IA podem executar tarefas e fornecer suporte à decisão para melhorar a segurança alimentar. Esses agentes podem ser criados para analisar grandes quantidades de dados de planilhas, documentos manuscritos, mensagens de voz e vídeos, descobrindo erros não detectados anteriormente e informações ausentes.
As empresas do setor agrícola podem aproveitar Microsoft Copilot Studio desenvolver os seus próprios agentes inteligentes que auxiliem nos seus processos agrícolas mais críticos e propensos a riscos. Usando a interface de baixo código do Copilot Studio, as empresas podem criar e implantar rapidamente aplicativos personalizados sem amplo conhecimento de codificação, permitindo-lhes automatizar tarefas como monitoramento de colheitas, detecção de pragas e gerenciamento de recursos. As empresas também podem optar por colaborar com parceiros da Microsoft com conhecimentos específicos do setor, garantindo que as suas soluções sejam adaptadas às suas necessidades específicas e cumpram os regulamentos do setor. Esta abordagem de parceria não só acelera a inovação, mas também garante a implantação de soluções robustas e eficazes baseadas em IA.
Ao maximizar o potencial da IA generativa na segurança alimentar, podemos prever e prevenir muitos dos problemas mais prevalentes do sector, melhorar a qualidade dos alimentos e prevenir muitos incidentes de segurança alimentar. Existem enormes oportunidades pela frente e a colaboração entre os produtores de alimentos, os organismos reguladores que os supervisionam e as empresas tecnológicas é elementary para o sucesso destas iniciativas. Trabalhando juntos, podemos criar um sistema alimentar mais seguro e sustentável para todos.
2 Organização Mundial da Saúde, estimativas de doenças transmitidas por alimentos.
Pepijn lidera equipes globais de engenharia de varejo, bens de consumo e indústria agrícola. Ele é apaixonado por capacitar empresas por meio de tecnologia inovadora. Sua experiência reside em impulsionar a transformação dos negócios, colaborando com organizações e reimaginando dados e soluções de IA. Ele tem vasta experiência em indústrias centradas em produtos.
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