Esta startup de IA evita que las tiendas desperdicien un montón de comida

food-tech.jpg

El desperdicio de alimentos le cuesta a los minoristas unos US $28.000 millones al año. La startup Afresh trabaja para reducir esa cifra.

El supermercado quiere vender frambuesas frescas. No frambuesas magulladas. Ni mohosas. Ni aquellas que serán incomibles al día siguiente después de ponerlas en la nevera. Sólo frambuesas rojas, jugosas y deliciosas.

Esto es sumamente difícil de conseguir. En el pasado, los tenderos calculaban a ojo las cantidades que debían pedir. Si pedían demasiado poco, el cliente se iba con las manos vacías. Si pedían demasiado, las frambuesas se acumulaban por mucho tiempo y se dañaban.

“Antes, el pedido de productos era un proceso manual, por lo que las tiendas tenían más riesgo de calcular erróneamente el tipo y la cantidad de productos que los clientes comprarían”, explica Suzanne Long, jefe de sostenibilidad de Albertsons.

La cadena de supermercados Albertsons, con sede en Boise (Idaho) es una de las mayores de Estados Unidos y factura US$78.000 millones anuales. El año pasado empezaron a utilizar en sus tiendas una inteligencia artificial creada por una startup llamada Afresh Technologies. Este software les ayuda a predecir la demanda y a pedir los alimentos que tienden a estropearse más rápido, como bananos, pimentones y ensaladas empaquetadas. Albertsons hace ahora pedidos con más frecuencia y en cantidades más pequeñas.

“Intentamos tener las estanterías repletas y la despensa vacía cuando llega el siguiente camión”, afirma Matt Schwartz, CEO de Afresh. Esta startup con sede en San Francisco y creada en 2017 es todavía un negocio en fase inicial –Forbes estima que sus ingresos el año pasado fueron inferiores a los US$10 millones–, pero está creciendo rápidamente.

Con $150 millones en financiación de capital de Spark Capital, Insight Partners y otros importantes inversores de capital riesgo, Afresh ha desplegado su software en 3300 tiendas que incluyen Albertsons (cuyas tiendas representan la mayor parte de su negocio), WinCo Foods y Save Mart. Los empleados de los establecimientos, equipados con iPads, registran cuántas manzanas, cabezas de brócoli y tomates cherry les quedan en las estanterías y, a continuación, revisan las sugerencias automáticas sobre la cantidad que deben pedir.

Cada vez más tiendas están adoptando este tipo de tecnologías en un esfuerzo por reducir la cantidad de alimentos que se desechan cada año, cuyo valor asciende a los US$28.000 millones, según estimaciones de ReFED, una fundación sin ánimo de lucro que estudia el desperdicio de alimentos.

Como las tiendas tienden a errar cuando piden demasiado, arrojan a la basura entre el 5% y el 6% de los alimentos frescos, según Schwartz. El porcentaje puede ser el doble del de los alimentos preparados. Además de ser algo malo para el medio ambiente, también lo es para las empresas, porque supone una pérdida de ventas y de beneficios.

Afresh afirma que sus clientes suelen reducir el desperdicio de alimentos a la cuarta parte, lo que puede elevar los márgenes operativos de las frutas y verduras en un 40% y generar decenas de millones, o incluso cientos de millones, en beneficios. “Les repetimos a los directores financieros que van a reventarla con sus cifras”, afirma Schwartz.

Matt Schwartz, Consejero Delegado de Afresh – Cortesía de AFRESH

Este es un mensaje oportuno cuando las tiendas de abastos, cuyos márgenes de beneficio son notablemente reducidos, se enfrentan al aumento del precio de los alimentos. Albertsons, cuyas marcas incluyen Safeway, Vons y Jewel-Osco y que ha anunciado planes para fusionarse con Kroger, puso en marcha el software en casi todas sus 2.200 tiendas el año pasado.

La empresa ha declarado que su objetivo es eliminar los residuos de alimentos que van a parar a los basureros para 2030. “Si puedes aumentar de tres a cinco puntos el margen bruto con esto sin tener que subir los precios, eso es enorme”, dijo Walter Robb, ex consejero delegado de Whole Foods, quien ha invertido en Afresh.

Para ayudar con los pedidos, la startup utiliza una maraña de datos que pronostica la demanda mejor que cualquier ser humano. Para ello, empieza con el historial de ventas de un producto en los últimos años e incorpora los datos de ventas diarios. A continuación, calcula los factores que pueden afectar a la demanda, como las próximas promociones, el clima, las festividades y el día en que se reparten los cupones de alimentos. Las estimaciones internas intentan compensar la implacable vida útil de productos tan delicados como los aguacates y los melocotones, que una tienda siempre tiene que vender a contrarreloj.

Esto supone una gran mejora con respecto a un empleado que va producto por producto, usando su criterio para calcular cuántas manzanas Gala debe pedir frente a las Honeycrisp, o Fuji, o Pink Lady, o Granny Smith.

Esto significa que las frutas y verduras no permanecen tanto tiempo en los supermercados como Cub, una cadena de Minnesota con 100 tiendas y que mueve frutas y verduras en sus tiendas un 7% más rápido que antes. Esta minorista también ha experimentado un aumento del 2,5% en sus ventas gracias a la mejora de sus niveles de existencias.

“Recordemos que la venta al por menor consiste en tener el mejor producto, al mejor precio y en el mejor momento”, afirma Robb. “Esta es una herramienta para conseguirlo”.

Es mucho lo que está en juego en la sección de frutas y verduras de un supermercado, un lugar que atrae a muchos clientes al día. Mejorar la calidad y la selección de alimentos frescos ha sido una de las principales prioridades de Albertsons, que lo ve como una forma de aumentar las ventas y ganar cuotas de mercado a sus competidores. “La cartera de productos frescos es muy, muy importante”, dijo Vivek Sankaran, consejero delegado de Albertsons, en una conferencia sobre resultados trimestrales el mes pasado.

Schwartz, de 33 años, ex consultor de Bain y MBA desde Stanford, puso en marcha Afresh hace seis años, después de enterarse de la cantidad de alimentos frescos que se tiraban a la basura en los supermercados y de la escasa tecnología existente para solucionar el problema.

Schwartz siempre ha sido un apasionado de la salud, practicaba el ayuno intermitente y diseñaba planes de comidas y ejercicios para sus amigos. Al principio de su carrera trabajó en Simple Mills, empresa que fabrica galletas y otros aperitivos con ingredientes alternativos, como harina de almendras y azúcar de coco.

Afresh cobra a cada tienda cientos de dólares al mes por utilizar su software. Afirma que ha evitado que se desperdicien 43 millones de kilos de alimentos desde su creación.

“Esta tecnología es una de las pocas que estamos viendo realmente despegar”, afirma Dana Gunders, directora ejecutiva de ReFED.

Según la Pacific Coast Collaborative, una asociación gubernamental multiestatal para la reducción de los gases de efecto invernadero, los pedidos asistidos por inteligencia artificial podrían reducir a la mitad el desperdicio de alimentos en las tiendas para 2030. Otras empresas ya comercializan tecnologías similares, como es el caso Shelf Engine, que contrató con Kroger como cliente pero posteriormente despidió a una parte importante de su personal.

Afresh está firmando acuerdos con más tiendas y expandiéndose más allá de las frutas y verduras con los clientes que ya posee. Este año espera entrar en otros 7.500 establecimientos, lo que incluye nuevas iniciativas en los puestos de carnes y mariscos, la charcutería y la sección de comidas preparadas. También está introduciendo más herramientas para las tiendas de alimentos, como una que ayuda a los empleados a realizar comprobaciones mensuales del inventario.

La empresa ayuda ahora a encargar una décima parte de todos los productos que se venden en Estados Unidos, dijo Schwartz. “Tenemos previsto evitar en breve que se desperdicien más de 100 millones de kilos de alimentos al año”, afirmó.

Fuente: Forbes Colombia

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

scroll to top