Creación de valor en la taza de café con Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

La ciencia de datos está revolucionando la cadena de valor del café, desde la producción y el tostado hasta la distribución y la preparación en las tiendas de café de especialidad. Aunque muchos creen que mejorar el equipo es clave para un mejor espresso, la ciencia de datos ofrece formas más rentables e incrementales de mejorar la calidad del café. Al analizar cada etapa del proceso, la ciencia de datos mejora los resultados y maximiza la eficiencia.

Nestlé usa la ciencia de datos y la inteligencia artificial para abordar los desafíos relacionados con el clima en la producción de café. Con el cambio climático reduciendo las tierras viables para el cultivo de café, los científicos de Nestlé recurren a la ciencia de datos para identificar combinaciones de características que produzcan cultivos resilientes. Al escanear bases de datos públicas, evalúan diversas características, como el tamaño de la cereza, el sabor, el aroma y el rendimiento para cultivar plantas de café más sostenibles, resistentes a enfermedades y tolerantes a la sequía.

El tostado de café es otro proceso complejo que exige tanto experiencia como consistencia, lo cual puede ser difícil de lograr en un entorno ajetreado. Aquí es donde la IA juega un papel crucial. La tecnología de tostado impulsada por IA ofrece varios beneficios para el maestro tostador, como minimizar el error humano, reducir la carga de trabajo y disminuir los costos. Aunque la inversión inicial en tecnología de IA puede ser alta, se compensa con el tiempo y la rentabilidad gracias a una mayor precisión y menor desperdicio.

La firma noruega especializada en tueste de café, Roest, utiliza inteligencia artificial para aportar precisión y eficiencia al proceso. Las máquinas Roest, conocidas por su calidad, cuentan con detección automática del primer crack impulsada por IA y registran datos vitales a lo largo del proceso de tostado.

Al monitorear cada grano y ajustar la temperatura y el flujo de aire en tiempo real, la IA garantiza un tostado consistente y óptimo. La mayor precisión en el tostado de muestras permite a los tostadores tomar decisiones de compra más rápidas, lo que beneficia a los productores y fortalece toda la cadena de suministro hasta llevar el producto transformado hasta la preparación.

La cadena de valor del café tiene como uno de sus elementos prioritarios el sabor, en particular para la preparación del café. La IA y la Ciencia de Datos se utilizan con el fin de medir medir y mejorar la eficiencia de la extracción. Los sólidos disueltos totales (TDS) son una métrica clave que ayuda a evaluar la fuerza y la calidad del café, medida con refractómetros digitales.

Los refractómetros se han vuelto más asequibles en los últimos años en cuanto al precio, con marcas como DiFluid ofreciendo alternativas rentables a los modelos tradicionales como VST y Atago. Aunque el uso de datos como el TDS se ha vuelto más común, todavía existen desafíos en la recolección y el análisis de datos, como aislar variables, que deben abordarse para aprovechar todo su potencial.

La transacción final en la venta en tiendas también se alimenta con la Inteligencia Artificial y la Ciencia de Datos. Starbucks ejemplifica el poder de los datos en la industria del café. La plataforma impulsada por IA de la compañía, Deep Brew, optimiza las operaciones de la tienda, las asignaciones de personal y la gestión de inventarios, transformando a Starbucks en una empresa impulsada por datos para la toma de decisiones.

Sin embargo, el camino de Starbucks con los datos comenzó mucho antes del lanzamiento de Deep Brew en 2019, desempeñando un papel crucial en la fidelización de los clientes y reforzando su posición como líder de la industria. El uso estratégico de datos por parte de la marca ha llevado a experiencias más personalizadas para los clientes y una mayor eficiencia operativa.

La Ciencia de Datos es una herramienta valiosa para cada etapa de la cadena de valor del café. Al mejorar la eficiencia, la precisión y la sostenibilidad, la Inteligencia Artificial respalda una mejor toma de decisiones y la competitividad en la industria del café.

Referencias sugeridas

Domínguez, L. (2024) Nestlé Uses AI and Data Science to Battle Environmental Challenges in Coffee Production. https://consumergoods.com/nestle-uses-ai-and-data-science-battle-environmental-challenges-coffee-production

Kickstarter (2022) Engineering better Espresso: data driven coffee. https://www.kickstarter.com/projects/espressofun/engineering-better-espresso-data-driven-coffee

Kotorchevikj, I. (2021) Deep Brew: Transforming Starbucks into an AI & data-driven company. https://towardsdatascience.com/deep-brew-transforming-starbucks-into-an-ai-data-driven-company-8eb2e370af7b

McKeon, R. (2023) My hobby as a Coffee Data Scientist. https://coffeegeek.com/blog/techniques/my-hobby-as-a-coffee-data-scientist/

Mott, J. (2022) Exploring AI in coffee roasting. https://perfectdailygrind.com/2022/03/exploring-ai-in-coffee-roasting/

Rabindranath, G. (2021) Roasting coffee to perfection using AI. https://towardsdatascience.com/roasting-coffee-to-perfection-using-ai-33ff249377e4

Sharma, A. (2019) Data Analysis Great Coffee: breaking down the coffee.https://nycdatascience.com/blog/student-works/breaking-down-the-coffee-bean/

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