O painel sobre Análise Preditiva, organizado pela Nikos Manouselis, fundador da Agroknow/Grécia, empresa que trabalha justamente com esse assunto, contou com a participação de:
- Carletta Ooton – Vice-Presidente da Garantia de Produto, Risco e Segurança na Amazon, Estados Unidos;
- Christopher Elliott – Professor de Segurança de Alimentos da Queen´s University Belfast, Irlanda do Norte;
- Donald Prater – Comissário Associado para Segurança de Alimentos Importados do FDA (Food and Drug Administration), Estados Unidos;
- Dr. Zoltan Syposs – Vice-Presidente de Qualidade, Segurança e Meio Ambiente da The Coca-Cola Company, Estados Unidos
Análise Preditiva. O que isso significa?
Análise preditiva é o uso de dados, big data, algoritmos estatísticos e técnicas, de forma eletrônica e inteligente, através de técnicas de machine learning (aprendizado de máquina), e que tem o objetivo de avaliar e analisar dados históricos para projetar a probabilidade de acontecimentos futuros.
O ponto central do painel foi a discussão sobre a seguinte questão: Essa tecnologia alimentada por Inteligência Artificial pode de fato ajudar a prever os riscos de Segurança de Alimentos ANTES que eles ocorram? Ou seria mais um modismo, superestimado?
O Professor Christopher Elliott pertence à rede Food Industry Intelligence Network (FIIN) e a um grupo de inovação da indústria recentemente estabelecido para Análise Preditiva para Integridade Alimentar. Ele mediou esse painel e comentou que nas últimas décadas percebem-se novos perigos gerados pelos grandes impactos à natureza, perigos relativos de fraudes, além dos gerados por novos produtos e novos hábitos alimentares. Ele acredita sim que a análise preditiva possa ajudar a prever perigos e seus riscos, e descreveu a análise preditiva de forma figurada como o olhar através de uma “bola de cristal”, com dados coletados e tratados para prever, a partir deles, os acontecimentos futuros. Ressaltou que para uma boa análise preditiva há que se agregar pessoas de áreas diferentes e com diferentes expertises, e abriu a discussão perguntando aos demais: “Quais são seus problemas mais frequentes na área de Segurança de Alimentos?”. Pergunta deveras interessante, quando se tem à frente figuras de tão alto escalão do FDA e de duas das maiores empresas na área de alimentos e bebidas. Nota: para quem não sabe, a Amazon tem vários negócios na área de alimentos e bebidas no Estados Unidos.
Carletta afirmou que, para a Amazon, modelos similares já são usados para identificar problemas nos produtos ANTES que cheguem até o consumidor e destacou a importância da velocidade, que faz enorme diferença para a Segurança de Alimentos. Na Amazon, o feedback do cliente é fator-chave para a resolução de problemas. Esse feedback é continuamente monitorado e analisado eletronicamente com base em palavras e expressões-chave para detectar problemas, que uma vez detectados, são imediatamente analisados por humanos treinados para fazer a avaliação final e tomar ações cabíveis, como bloquear a comercialização de um lote suspeito de contaminação. “Mas como podemos agir de forma proativa, antes que isso impacte negativamente nos consumidores? E como fazer isso a tempo? Não há uma resposta exata quanto ao tempo ideal para prever um problema, mas com a evolução das análises preditivas será possível antecipar um cenário com semanas ou até meses de antecedência. Com base nesses dados pode-se criar modelos preditivos mais precisos, facilitando a previsão de possíveis futuros problemas”.
Para Dr. Zoltan, da Coca-Cola, a maior preocupação é: “Há um risco para o negócio? Por que é considerado um risco? Qual sua origem e impacto? O que podem fazer para prevenir? Nós temos um portfólio muito extenso e diversificado. A questão é sempre pensar em Segurança de Alimentos e relacionar quais são os principais riscos a serem considerados para proteger nossos clientes e nossos negócios. Por atuar no ramo de franquias, o desafio da Coca-Cola é ainda maior. Como proprietário de uma marca, entendo ser a análise preditiva ferramenta fundamental, embora represente apenas uma fatia de todo um sistema de tomada de decisões. É sempre importante a atenção ao acesso de todas as informações como reclamações, informações sobre o fornecedor, fontes, dados do mercado, questões de qualidade etc, para agir antes que ocorra um problema. Importante é sempre agir de forma transparente”. Finalizou sua fala dizendo que acredita estarmos próximos, mas ao mesmo tempo muito distantes de um futuro preditor.
Donald Prater enfatizou a responsabilidade do FDA, o Food and Drug Administration, quanto à Segurança de Alimentos. “Há uma grande equipe para fazer isso funcionar bem. Cada vez mais temos uma quantidade maior de informações e dados, relevantes para fazer previsões. Já fazemos análise preditiva há algum tempo. Antigamente a quantidade de dados era um desafio, mas com a tecnologia pudemos transformar o desafio em oportunidade. Hoje em dia, quanto mais dados, melhor”. “O quão longe estamos de prever riscos relacionados a alimentos ANTES que eles ocorram? Há dez anos, desenvolvemos nosso sistema para triagem e avaliação de conformidade de importação. A avaliação de riscos é baseada em análise de dados. O que difere hoje é que temos a possibilidade de utilizar mais fontes de dados, novas tecnologias, estruturando melhor esses dados. Não estamos em busca de nenhuma tecnologia em particular, mas acredito que iremos nos tornar melhores, mais rápidos e mais precisos. Iniciamos um projeto de Inteligência Artificial piloto para importação de frutos do mar. Através desse piloto estamos adquirindo experiência e descobrindo como podemos buscar maneiras de incorporar mais dados”.
Conclusão:
Podemos concluir que a Análise Preditiva alimentada por Inteligência Artificial é de fato uma tecnologia promissora para antecipar problemas futuros de Segurança de Alimentos, mas ainda em desenvolvimento e limitada a grandes grupos que lidam com enorme quantidade de dados de produtos e proveniente de interações consumidores.
Se você se interessou pelo assunto, pode aderir ao Grupo de Interessados em Análise Preditiva para Integridade de Alimentos no site www.foodprediction.org.
Autores:
- Ellen Lopes, Presidente do IRSFD e CEO do Grupo Food Design
- Colaboração: Camila Leite Teixeira, Médica Veterinária, Coordenadora para Estudos de Desenho Sanitário e Membro do IRSFD.
Fonte:
– Anotações capturadas durante GFSI Conference 2021, on-line ao vivo.