Ketika kecerdasan buatan menjadi bagian yang lebih penting dalam menjalankan bisnis di bidang makanan dan minuman, hanya sedikit perusahaan yang lebih beralih ke teknologi yang dulunya futuristik daripada Unilever.
Perusahaan produk konsumen menggunakan teknologi ini untuk merevolusi dan mempercepat cara mereka membuat produk makanan, yang mengarah pada peluncuran beberapa produk baru seperti Knorr Zero Salt Cube, Mayones Vegan Hellmann, dan Botol Peras Mayo Asli Hellmann.
Unilever menggabungkan teknologi ini ke seluruh aspek bisnisnya. AI membantu perusahaan yang berbasis di London ini menilai umur simpan, tekstur, dan rasa sambil memprediksi bagaimana kinerja produk di lini pabrik selama produksi. Unilever juga memanfaatkan AI untuk memperkirakan profil rasa, memahami preferensi konsumen, dan meningkatkan analisis portofolio makanan.
Manfred Aben, kepala ilmu pengetahuan dan teknologi untuk penelitian dan pengembangan Nutrisi dan Es Krim Unilever, baru-baru ini berdiskusi tentang AI di perusahaan tersebut, bagaimana perkembangannya, dan ke mana arahnya selanjutnya.
Wawancara ini telah diedit agar singkat dan jelas.
FOOD DIVE: Bagaimana AI telah digunakan oleh Unilever?
MANFRED ABEN: Apa yang sebenarnya Anda lihat selama satu atau dua dekade terakhir adalah ketersediaan data dan, tentu saja, juga peningkatan daya komputasi.
Mungkin awalnya, [AI] sangat banyak digunakan pada sisi pemasaran dan sisi pemahaman konsumen. Di sisi rantai pasokan, tentu saja kita bisa mengukur banyak hal yang terjadi secara operasional dan bagaimana kita bisa mengoptimalkannya, sementara juga di R&D, yang merupakan bidang saya yang sebenarnya tentang menciptakan produk yang disukai konsumen, lalu bagaimana Anda memastikannya? misalnya produknya aman, umur simpannya lama? Jadi kami menggunakan pemodelan digital dan AI untuk memprediksi masa simpan produk sehingga kami dapat mengoptimalkan masa simpan tersebut, yang tentu saja baik untuk digunakan di rumah konsumen, tetapi juga untuk pengurangan limbah makanan, dan kemudian optimalisasi secara keseluruhan.
Dan katakanlah untuk memprediksi profil rasa, untuk memprediksi kesukaan terhadap produk kita sehingga kita mungkin ingin lebih cepat dalam berinovasi dan benar-benar merespons kebutuhan konsumen dengan cepat. Anda ingin dapat memahami apa yang diinginkan konsumen dan bagaimana Anda menyelesaikan kebutuhannya secara optimal daripada melakukan banyak eksperimen, baik di pasar maupun di laboratorium. Jadi, pemodelan data dan AI sangat membantu dalam mempersingkat periode tersebut. Jadi kami sebenarnya bisa memberikan lebih banyak inovasi kepada konsumen kami.
Produk apa yang telah Anda gunakan untuk membantu pengembangan AI?
ABEN: Salah satu contohnya adalah Knorr Zero Salt Cube. Kubus kaldu sudah ada sejak lama. Jadi pada dasarnya itu adalah kubus stok. Dan mereka pada dasarnya terbuat dari garam, perasa, bumbu dan rempah-rempah. Tapi…jika Anda ingin membuat kubus tanpa garam atau natrium, atau dengan sedikit natrium, maka Anda harus menggantinya dengan yang lain. Dan yang juga sangat penting, Anda tidak ingin berkompromi dengan rasa, dan juga tidak pada bagaimana kinerjanya jika dilihat dari orang yang meremukkannya, bagaimana kinerjanya dalam sup atau dalam piring yang Anda gunakan.
Keterangan Opsional
Izin diberikan oleh Unilever
Jadi yang kami lakukan sebenarnya ketika kami ingin mendesain kubus tanpa natrium, kami harus mengubah semua parameternya hampir seperti bahan apa yang bisa memberi kami rasa asin itu? Bahan apa yang bisa memberi kita tekstur dan struktur kubus yang sama? Kami sering menggunakan pemodelan digital untuk melakukan hal tersebut, untuk sekadar menelusuri banyak data tentang banyak bahan, kombinasi bahan yang hebat, lalu sampai pada serangkaian kecil opsi yang tentu saja kami kembangkan.
Contoh lainnya adalah Hellman’s Vegan, misalnya, di mana kami mengganti protein telur dengan protein nabati. Dan sekali lagi, konsumen menginginkan alternatif yang lebih baik bagi mereka, lebih baik dalam hal nutrisi, dan lebih baik bagi lingkungan karena beralih ke pilihan nabati juga baik untuk hal tersebut. Namun mereka tidak mau berkompromi soal rasa lagi.
Mereka benar-benar ingin mendapatkan mayones kental seperti biasanya. Jadi sekali lagi, di sana kami menggunakan model AI untuk memprediksi rasa dan kesukaan konsumen di berbagai negara tempat kami meluncurkan produk sehingga Anda bisa membuat desain yang optimal. Hal ini menghemat banyak eksperimen di laboratorium sehingga kami dapat merespons kebutuhan konsumen dengan lebih cepat.
Apakah Unilever menggunakan AI di berbagai aspek bisnisnya, seperti rantai pasokan, meminimalkan trial and error, atau memprediksi bagaimana produk akan berperilaku di pabrik?
ABEN: Ya, tentu saja. Kami ingin memastikan produk kami lebih baik dalam segala aspek. Anda ingin memastikan Anda memiliki produk yang rasanya enak. Itu stabil. Itu bisa digunakan oleh konsumen. Ini menguntungkan bagi kami. Ini baik untuk planet ini dan tidak menghasilkan banyak limbah. Dan itu lebih bergizi. Jadi, Anda ingin mencetak semua poin itu. Pertama, Anda memerlukan banyak data tentang apa maksudnya.
Misalnya, apa yang disukai konsumen? Apa preferensi konsumen? Jadi ada banyak data dari panel selera, dari riset konsumen yang kami miliki. Di sisi lain, katakanlah Anda ingin memastikan bahwa produk berjalan dengan baik dan efisien di pabrik dan selalu menghasilkan kualitas tinggi yang sama setiap saat. Anda perlu memahami proses Anda di berbagai tahap. Jadi sekali lagi, ada koki yang memulai proyek pengembangan, ada ilmuwan yang memungkinkan untuk membuatnya dalam skala tradisional dan kemudian memiliki rantai pasokan untuk benar-benar memproduksinya. Dan semua elemen tersebut harus saling terhubung.
Di situlah AI sangat hebat karena Anda mulai bekerja dengan begitu banyak data yang berbeda, dan itu hanya melalui pemodelan statistik cerdas atau teknologi lainnya, bahkan pemrosesan bahasa alami Anda di awal untuk memahami apa yang dikatakan konsumen tentang produk. Menggabungkan semua itu bersama-sama dalam model yang membantu Anda menelusuri ruang pencarian besar-besaran untuk solusi potensial terhadap kebutuhan konsumen.
Seberapa penting AI bagi Unilever?
ABEN: Perusahaan telah berevolusi dengan teknologi sehingga hampir mustahil membayangkan melakukan apa yang kami lakukan tanpa menggunakan teknologi. Kami mampu mengembangkan solusi berkat teknologi yang mungkin tidak dapat kami kembangkan, baik sama sekali maupun secara praktis karena terlalu memakan waktu. Saya pikir ini benar-benar meresap ke seluruh bagian bisnis.
Keuntungan finansial pada akhirnya adalah ketika kita lebih berhasil dalam memenuhi kebutuhan konsumen sehingga jika kita memiliki produk yang lebih berpeluang sukses, saat kita meluncurkannya, produk tersebut akan lebih cepat masuk ke pasar karena kita mendesainnya dengan benar pada kali pertama.
Hal lain tentu saja berkaitan dengan tantangan yang Anda hadapi di pasar, yaitu iklim dan ketersediaan bahan. Selain itu, kemampuan untuk dengan cepat mengganti bahan baku, katakanlah bahan-bahan, untuk menghasilkan produk dengan kualitas yang sama adalah sesuatu yang jika Anda tidak memilikinya, akan memerlukan biaya yang sangat tinggi dalam menjalankan bisnis. Anda melihat ada keuntungan dalam hal menjadi lebih baik dan lebih cepat, menghadirkan inovasi ke pasar, yang diharapkan dapat menghasilkan kinerja pasar yang sukses. Di sisi lain, penghindaran biaya juga merupakan hal yang sangat besar.
Anda menyebutkan AI telah membantu bahan-bahan, mengingat gangguan pada rantai pasokan dalam beberapa tahun terakhir. Bisakah Anda memberikan rincian lebih lanjut?
ABEN: Kita telah melihat fluktuasi komoditas dan ketersediaan minyak nabati, dll. Misalnya saja, mengganti sumber minyak nabati atau minyak nabati secara bersamaan memungkinkan kita untuk tetap berada di rak. … Makanan didasarkan pada bahan-bahan yang ditanam di mana saja di seluruh dunia, namun tidak sama di mana pun di seluruh dunia. Produk tersebut mungkin memiliki tekstur yang sedikit berbeda, rasa yang sedikit berbeda, dan Anda ingin memastikan konsumen tetap menyukai produk tersebut. Di sinilah kami menggunakan alat-alat ini juga, karena penggantian tidak harus sulit, namun pastikan Anda melakukan penggantian dengan cara yang membuat konsumen tetap mengenali bahwa itulah produk yang mereka sukai. Di sinilah penggunaan model ini berperan.
Pernahkah Anda melihat saat Anda mencoba AI tetapi Anda menemukan seseorang bisa melakukannya dengan lebih baik?
ABEN: AI bukanlah sihir. Pada dasarnya, hal ini dibangun berdasarkan data dan kemampuan cerdas untuk menarik kesimpulan dari sejumlah besar data yang memerlukan banyak waktu dan mungkin tidak mudah dilakukan oleh manusia. Tidak ada keajaiban di sana. Oleh karena itu, kualitas data merupakan hal yang mendasar, dan di beberapa area, kami tidak memiliki cukup data untuk menarik kesimpulan. Sekali lagi dalam makanan, terdapat begitu banyak variasi bahan, resep, dan formulasi, sehingga beberapa di antaranya belum pernah terlihat atau tidak tersedia dalam data.
Anda selalu membutuhkan kreativitas koki di suatu tempat dalam prosesnya, atau Anda memerlukan penilaian dari panel rasa. Pada akhirnya, jika Anda membuat sesuatu yang benar-benar baru, ia mungkin akan memprediksinya, namun Anda ingin memastikan bahwa ia memang memprediksinya. Dalam banyak kasus, saya pikir nilai AI benar-benar ada ketika Anda memiliki simbiosis manusia yang ahli menggunakan alat-alat ini untuk benar-benar mengembangkan kecerdasan mereka daripada gagasan keseluruhan bahwa AI melakukan semuanya dengan sendirinya secara otomatis.
Meskipun saya sendiri pernah dilatih dalam bidang AI bertahun-tahun yang lalu di tahun 90an, saya sangat optimis tentang ke mana teknologi ini akan membawa kita, namun saya juga sangat, sangat yakin bahwa penilaian manusia dan kreativitas manusia sulit untuk digantikan. oleh model berbasis data.
Adakah contoh sesuatu yang pernah Anda lalui, misalnya Anda bisa membaca jutaan resep atau Anda bisa membaca semua data ini dengan cepat menggunakan AI?
ABEN: Mikrobioma usus, jelas merupakan ruang yang sangat menarik untuk memahami bagaimana Anda mengetahui bahwa semua mikroba di usus Anda berdampak pada kesehatan Anda, tidak hanya kesehatan usus Anda, tetapi sebenarnya berdampak pada kondisi mental Anda karena semua jenis neurotransmiter yang menghubungkan. otak dan usus bersama-sama.
Dan kami telah bekerja sama dengan mitra Holobiome selama beberapa waktu untuk mencari tahu apakah ada bahan yang memiliki dampak positif pada pikiran manusia dan bekerja pada berbagai mikrobioma yang Anda miliki. Hal ini tidak mungkin dilakukan jika dilakukan secara manual. Bersama mereka, kami mempelajari jutaan bahan yang dapat dimakan untuk melihat dan mencoba mencari tahu bahan mana yang dapat melakukan apa untuk mendapatkan manfaat tersebut. Kelihatannya sangat menjanjikan.
Itu adalah contoh di mana Anda memerlukan database bahan-bahan dan sifat-sifatnya serta model yang sangat kompleks tentang bagaimana bahan-bahan tersebut berinteraksi dengan usus dan kemudian mempersempitnya, dan di situlah AI benar-benar berperan. Yang jelas, kalau bicara resep mayones, jumlahnya tidak jutaan, mungkin beberapa ratus, tapi tetap saja membacanya dan berkata ‘Oke, saya ingin mengurangi, misalnya, kadar gula ini, bagaimana cara membuat semuanya? kemungkinan kombinasi bahan-bahannya, yang tentu saja jumlahnya besar. Tidak mungkin melakukan hal itu secara fisik.
Apakah Anda terkejut dengan kecepatan evolusi AI?
ABEN: Ini berkembang dengan cepat dan memiliki sifat eksponensial karena semakin banyak data yang dihasilkan, semakin banyak pula yang dapat dibuat. Saya pikir itu bergerak sangat cepat. Salah satu tantangannya, tentu saja, adalah kita harus, untuk membuat keputusan yang masuk akal berdasarkan AI, tentu saja kita harus memahami bagaimana keputusan tersebut diambil. Dan karena pada dasarnya ini adalah proses statistik, maka hal ini didasarkan pada korelasi, tidak selalu berdasarkan sebab-akibat. Jadi sekali lagi, Anda selalu memerlukan keahlian manusia untuk memastikan bahwa kesimpulan yang Anda ambil benar-benar benar. Ini saat yang menyenangkan.
