Не только AI: важные тренды фудтех-приложений на ближайшие два года

Фудтех (FoodTech) в широком смысле — это любые технологии, которые относятся к производству, хранению, приготовлению и доставке еды на всем пути от фермы до обеденного стола. 

На текущий момент наиболее развитыми направлениями фудтеха являются доставка еды и автоматизация различных процессов на предприятии питания.

Заказывая разработку приложения, среднестатистический бизнес в сфере ритейл или общественного питания, скорее всего, имеет в виду именно эти два направления. Именно они будут играть ключевую роль и дальше. Однако есть интересные общемировые тренды фудтеха, которые следует иметь в виду уже сегодня, чтобы завтра не оказаться в числе догоняющих.

Персонализация

Рекомендательные системы в приложениях для заказа еды уже никого не удивляют. Однако прорыв произошел благодаря доступности AI/ML-систем. Приложения теперь не просто собирают статистику прошлых заказов, банально предлагая пользователю то же, что он заказывал раньше. Теперь AI анализирует весь объем поступающих в систему заказов, находит закономерности и рекомендует каждому клиенту то, что ему может понравиться.

Мгновенная доставка

Еще один тренд последних лет: доставка готовых блюд или свежих продуктов в пределах 30 минут. Решающую роль здесь играют отлаженные системы логистики и управления доставкой, где приложения незаменимы. «Самокат» — де-факто лидер в этом сегменте.

Реализация мгновенной доставки требует полного пересмотра логистических механизмов и самого подхода к организации процесса доставки. Однако при пристальном рассмотрении приложения оказываются востребованы на каждом этапе:

• Альтернативные методы доставки: электрические или гибридные автомобили, велосипеды, дроны. Приложения помогают оптимизировать их работу.
• Локальные распределительные центры помогают сократить расходы на доставку «последней мили». Такие центры имеют небольшие площади поэтому требуется тщательный мониторинг запасов, оптимизация комплектации заказов и координации доставки. 
• Наем работников доставки по требованию. Например, Яндекс.Еда автоматически адаптирует ставку курьеров в часы пик или в слабо охваченных районах.
• Внедрение вариантов самовывоза: клиентам предлагается возможность забирать заказы в камерах хранения, постаматах или магазинах-партнерах, а приложения распределяют и оптимизируют доставку. 

Food Science

Пищевая наука изучает природу пищевых продуктов: их создание, переработку, утилизацию, хранение и потребление.

Элементы Food Science используются в мобильных фудтех-приложениях преимущественно для контроля качества. Например, можно быстро и бесконтактно определять заражение продуктов болезнетворными бактериями. Нужен лишь датчик ближнего ИК-излучения и приложение, способное обработать эти данные.

Существуют решения для быстрого контроля состояния фруктов и овощей. Работает это так: сотрудник с помощью приложения фотографирует ящик помидоров, а приложение автоматически подсчитывает сколько из них зрелые, каков средний диаметр помидора в партии из нескольких ящиков, находит и отмечает повреждения кожицы, и т.д.

Интеграция с IoT

Internet of Things расширяет возможности фудтех-приложений за счет интеграции с внешними устройствами — весами, холодильниками, термодатчиками, фотокамерами и даже целыми полуавтоматическими или автоматическими складами.

Интернет вещей минимизирует участие человека в таких процессах, как контроль условий хранения, своевременная закупка, контроль условий приготовления и качества готового блюда.

Нейросети и AI/ML-технологии

В целом, использование AI я бы разделил на две категории. Первое направление — это интеграция языковых моделей в приложение, как в чисто текстовом виде, так и с мультимодальной форме.

Второе направление — интеграция AI технологий на базе обученных ML-моделей в те или иные бизнес-процессы: выращивание и сбор овощей и фруктов, приготовление пищи, хранение, оценка качества, доставка и т.д.

Примеры использования AI-технологий в фудтехе:

• Предиктивные системы обслуживания оборудования помогают обнаружить неисправность до того, как это нанесет серьезный ущерб качеству блюд и репутации предприятия.
• Контроль качества блюд с помощью компьютерного зрения и AI.
• Анализ предпочтений аудитории и предсказание интереса к новым блюдам.
• Оптимизация цепочки поставки. Например, итальянский бренд пасты Barilla использует AI именно в этих целях.
• Контроль безопасности на пищевом производстве. AI-системы способны определять потенциальную опасность пищевой продукции по содержанию в ней бактерий.

Уменьшение роли маркетплейсов

Еще один актуальный тренд, хотя, возможно, и не ведущий к таким долгоиграющим последствиям, как использование искусственного интеллекта. Суть тренда в том, что фудтех-индустрия, когда-то с радостью ворвавшаяся на маркетплейсы за прибылью, сегодня стремится диверсифицировать риски и переманивает аудиторию на собственные приложения.