IA acelera inovação, redefine portfólio e fortalece a competitividade das empresas ao integrar ciência, biologia e gestão baseada em dados
A inteligência artificial passa a ocupar um lugar central no desenvolvimento de ingredientes e produtos alimentícios, inaugurando um ciclo de inovação mais rápido, preciso e orientado por evidências técnicas e científicas.
A avaliação é do engenheiro de alimentos Daniel Martinelli Lourenzi, profissional com mais de 20 anos de atuação na indústria e trajetória marcada pela liderança técnica e estratégica em empresas nacionais e multinacionais. Segundo ele, a convergência entre IA, ciência dos alimentos e dados biológicos altera não apenas o processo de P&D, mas toda a lógica de competitividade do setor – do laboratório à gestão operacional.
“A IA deixa de ser ferramenta periférica e se torna infraestrutura científica. Ela acelera formulações, reduz desperdícios e permite validar cenários que antes exigiam meses de testes físicos”, afirma Daniel. “ As empresas que dominarem essa camada tecnológica terão ciclos de inovação mais eficientes e decisões baseadas em previsibilidade, não em tentativa e erro.”
A revolução silenciosa do P&D: algoritmos prevendo interações, estabilidade e performance
Nos laboratórios de ingredientes, modelos computacionais têm sido aplicados para simular interações físico-químicas, prever estabilidade em diferentes matrizes, identificar combinações de maior eficiência tecnológica e ajustar parâmetros sensoriais. Estudos internacionais mostram que algoritmos de modelagem molecular reduzem em até 70 por cento o tempo de desenvolvimento de novos ingredientes e diminuem custos experimentais ao evitar testes ineficientes.
Para Daniel, que atuou diretamente na formulação de produtos e na gestão técnica de portfólios industriais, a mudança é estrutural. “A IA permite validar variáveis que um laboratório físico não conseguiria testar no mesmo ritmo. Isso melhora a qualidade do portfólio e aumenta a assertividade científica.”
Personalização guiada por dados biológicos: microbiota, metabolismo e genética moldando ingredientes
A integração entre IA e dados biológicos – microbiota, metabolismo, genética, ciclo circadiano e comportamento alimentar – abre caminho para uma nova geração de ingredientes moduláveis, escaláveis e adaptados a necessidades individuais. O avanço acompanha o movimento global de nutrição de precisão, tema amplamente discutido em pesquisas publicadas em periódicos como Nature Food, Trends in Food Science & Technology e Cell Metabolism.
A tendência pressiona toda a cadeia a repensar portfólios. Ingredientes passam a exigir rastreabilidade, comprovação funcional e modularidade técnica para atender marcas que desenvolvem produtos personalizados voltados para saúde, performance física, imunidade ou equilíbrio metabólico.
“A personalização muda a lógica de desenvolvimento”, observa Daniel. “As empresas precisam criar ingredientes mais inteligentes, com especificações técnicas flexíveis e baseados em evidências biológicas. Esse será o novo padrão competitivo da indústria.”
Eficiência operacional orientada por dados: da precificação à logística
Além do impacto em pesquisa e formulação, a IA vem ganhando espaço em áreas operacionais e estratégicas. Sistemas de precificação inteligente projetam elasticidade e margens; algoritmos de governança técnica identificam inconsistências regulatórias; modelos de otimização logística reduzem perdas e custos de transporte; análises avançadas de portfólio orientam ajuste de linhas e reposicionamento de produtos.
Segundo dados da McKinsey, empresas que adotam analytics avançado na cadeia de suprimentos podem reduzir perdas em até 30% e aumentar eficiência operacional em mais de 20%. Para organizações do setor de alimentos, altamente sensíveis à variação de custos de insumos e à volatilidade de demanda, esse impacto é determinante.
Daniel reforça que competitividade hoje depende da combinação entre ciência, tecnologia e gestão. “Empresas que enxergam a IA apenas como automação perdem o principal. Ela é uma ferramenta estratégica para margens, governança e decisões de longo prazo.”
Ética, validação científica e transparência: pilares da IA aplicada a alimentos
Com a ampliação do uso de modelos preditivos, cresce a exigência por validação científica, evidências e governança técnica. Boas práticas laboratoriais, rastreabilidade, auditorias de algoritmo e conformidade regulatória passam a compor o novo padrão de segurança tecnológica do setor.
“A IA só tem valor se for aplicada com ética, rigor científico e clareza sobre suas limitações”, diz Daniel. “Alimento exige responsabilidade. A transparência técnica será determinante para manter a confiança do mercado e das autoridades regulatórias.”
