A febbraio 2025, sul palco di Identità Golose, il principale congresso italiano di cucina d'autore, Carlo Cracco ha presentato qualcosa di insolito per uno chef stellato: un'intelligenza artificiale. Si chiama AI FOOD, sviluppata insieme alla Maestro Martino Food Academy e al laboratorio di AI dell'Università di Torino, ed è in grado di generare varianti di ricetta in tempo reale, gestire la stagionalità degli ingredienti, supportare la sostenibilità e i costi di cucina, in coerenza con gli elementi distintivi dello stile dello chef.
La posizione di Cracco è netta: "Le intelligenze artificiali non sostituiranno mai il lavoro di noi cuochi". Ma il fatto che uno dei volti più riconoscibili della gastronomia italiana abbia scelto di costruirne una, anziché ignorarla, è il segnale più efficace di dove si stia spostando il baricentro del settore. Se l'AI è entrata nelle cucine d'autore, è già profondamente radicata nel resto della filiera.
E infatti il mercato globale dell'AI applicata al food & beverage è in forte espansione e secondo Polaris Market Research varrà 15,8 miliardi di dollari entro il 2034, con un CAGR del 10,9% su base annua, segno che gli operatori del settore hanno identificato nell'AI una leva per efficienza, differenziazione e riduzione dei costi.
L'AI lungo la filiera: una mappa delle applicazioni
L'intelligenza artificiale non si applica a un singolo momento della filiera alimentare, ma l’attraversa per intero. Vale la pena percorrerla con ordine, perché le logiche di valore e le sfide cambiano sensibilmente da un'applicazione all'altra.
Consumer insight e strategie di mercato.
L'analisi dei dati dei consumatori è forse l'applicazione più matura. Sistemi di AI permettono oggi di processare grandi volumi di informazioni provenienti da vendite, social media, piattaforme di delivery e programmi fedeltà per identificare pattern di consumo emergenti con un approccio sistemico e una rapidità che i metodi tradizionali di ricerca di mercato non consentivano, portando a un anticipo degli impatti e delle implicazioni sul business.
Il punto critico è la granularità: non si tratta più di segmentare il mercato in cluster sociodemografici, ma di costruire modelli predittivi capaci di anticipare comportamenti individuali: chi sta per abbandonare un prodotto, chi è pronto per un upgrade, quale promozione è rilevante per quale profilo di cliente/consumatore. Questa capacità diventa leva di valore quando è integrata in modo coerente con prodotto, offerta e canale. L'AI fornisce l'infrastruttura cognitiva; la strategia decide come usarla.
Design e ricerca & sviluppo.
Una delle applicazioni più rilevanti riguarda la progettazione di nuovi prodotti. Sistemi di machine learning vengono utilizzati per analizzare database di ingredienti, proprietà nutrizionali e preferenze alimentari, con l'obiettivo di identificare nuove formulazioni o combinazioni che rispondano a specifiche esigenze di mercato o nutrizionali. È il caso della startup NotCo che ha sviluppato un algoritmo proprietario che analizza migliaia di variabili chimiche e sensoriali per trovare combinazioni di ingredienti vegetali in grado di replicare gusto e texture di prodotti di origine animale.
La letteratura scientifica conferma che questi approcci possono accelerare in modo significativo il processo di discovery di nuovi ingredienti e ridurre i cicli di sviluppo prodotto. Il vantaggio non è solo di tempo: è anche di copertura dello spazio delle possibilità. Un team di R&D umano esplora un sottoinsieme limitato di combinazioni; un modello ben addestrato ne può esplorare miliardi. Spetta poi all’azienda compiere le relative scelte strategiche e operative.
Agricoltura di precisione.
L'applicazione dell'AI nella produzione primaria passa attraverso la combinazione di sensori IoT (Internet of Things), immagini satellitari e modelli predittivi per il monitoraggio delle colture, la previsione di malattie, l'ottimizzazione dell'uso di acqua e input chimici. L'obiettivo è sostituire interventi uniformi e preventivi con interventi mirati da effettuare solo quando necessari: trattare dove serve, quando serve, nella quantità che serve. Il World Economic Forum stima che tecnologie di questo tipo possano ridurre l'uso di acqua e fertilizzanti del 20-30%, migliorando al tempo stesso le rese.
Per le aziende che gestiscono filiere agricole proprietarie o che lavorano a stretto contatto con la produzione primaria, questa applicazione ha implicazioni dirette su sostenibilità, costo delle materie prime e resilienza agli stress climatici, temi strutturalmente rilevanti per il futuro del settore.
Produzione e trasformazione alimentare.
Negli impianti di trasformazione, l'AI si integra con i sistemi di automazione industriale su due fronti principali. Il primo è il controllo qualità attraverso computer vision: sistemi di visione artificiale installati sulle linee produttive identificano difetti di prodotto o packaging con precisione e velocità superiori al controllo manuale, riducendo scarti e non conformità. Il secondo è la manutenzione predittiva: algoritmi che analizzano i dati dei sensori installati sui macchinari per identificare segnali precursori di guasto, consentendo interventi prima che si verifichi un fermo impianto.
In un settore caratterizzato da volumi elevati, margini spesso limitati e costi fissi significativi, entrambe le applicazioni hanno un impatto economico diretto e misurabile. Non è un caso che siano tra le prime ad essere adottate: il ritorno sull'investimento è più facilmente quantificabile rispetto ad applicazioni più upstream come il consumer insight o lo sviluppo prodotto.
Logistica e pianificazione.
La gestione delle supply chain è l'altro grande ambito di applicazione. Gli algoritmi di demand forecasting analizzano dati storici, variabili stagionali, segnali di mercato e comportamenti di acquisto per stimare con maggiore precisione la domanda futura. L'uso di analytics avanzati nelle supply chain può ridurre gli errori di previsione fino al 50%, con impatti diretti sulla gestione delle scorte, sui costi logistici e sugli sprechi, con un riverbero notevole sull’impatto ambientale.
Implicazioni per le imprese: non solo tecnologia
Adottare l’AI in modo efficace non è una questione di accesso alla tecnologia, oggi ampiamente disponibile, bensì una questione di capacità organizzative e di chiarezza strategica su dove e come si vuole creare valore.
Il primo requisito è la qualità dei dati. Gli algoritmi di machine learning producono output affidabili solo se addestrati su dati accurati e rappresentativi. Nel settore alimentare questo è spesso un ostacolo non banale: i dati esistono, ma sono frammentati tra sistemi diversi (ERP, CRM, dati ex-factory, banche dati consumer, etc.) e raramente integrati in modo da essere immediatamente utilizzabili. Prima di investire in AI, molte aziende dovrebbero risolvere un problema di data governance che esiste a prescindere, ben prima del tema dell’AI stessa.
Il secondo è la costruzione di competenze ibride. Le applicazioni di AI nel food richiedono profili capaci di combinare competenze tecnologiche utili a generare le informazioni con una comprensione profonda del business nelle sue pieghe più strategiche: dinamiche di filiera, comportamenti del consumatore, vincoli normativi, logiche di produzione e così via.
Il terzo è l'integrazione con i processi decisionali. Uno degli errori più comuni nell'adozione dell'AI è costruire sistemi che producono output corretti, ma che non vengono effettivamente utilizzati nelle decisioni operative. Il demand forecasting più preciso del mondo non riduce gli sprechi se il buyer non modifica gli ordini sulla base delle previsioni. La computer vision più sofisticata non migliora la qualità se le linee produttive non si adattano ai segnali che ricevono. L'AI crea valore solo quando è integrata nei flussi decisionali reali dell'organizzazione, non quando è un sistema separato che produce report che si vanno ad aggiungere alla già grande quantità di informazioni che non vengono valorizzate.
Opportunità e rischi: un quadro equilibrato
L'entusiasmo attorno all'AI nel food è comprensibile, ma richiede alcune qualificazioni.
La scelta di investire in AI va valutata in una logica di costo-opportunità. Il differenziale di valore accessibile, derivante da riduzione dei costi o incremento dei ricavi, deve ripagare il costo organizzativo e tecnologico dell'implementazione, scegliendo con cura se optare per prodotti già implementati da terzi o sviluppare soluzioni custom.
Sul fronte dei rischi tecnologici, la crescente digitalizzazione delle filiere superfici di attacco per la sicurezza informatica. Un sistema di supply chain connesso, un impianto produttivo con manutenzione predittiva, una piattaforma di e-commerce con personalizzazione in tempo reale: tutti questi sistemi dipendono da infrastrutture digitali che possono essere compromesse. La qualità dei dati di addestramento è un secondo rischio strutturale: modelli addestrati su dati storici distorti o incompleti producono output sistematicamente errati, e nell'alimentare questo può avere conseguenze su qualità, sicurezza e sprechi.
Sul fronte dell'impatto organizzativo, l'automazione di alcune funzioni — controllo qualità visivo, pianificazione logistica, gestione delle scorte — riduce la necessità di certi profili operativi. Questo non è necessariamente un problema, ma richiede una gestione attenta della transizione, con investimento in riqualificazione e ridefinizione dei ruoli. Le aziende che affrontano questo tema in modo proattivo si trovano in una posizione migliore rispetto a quelle che lo subiscono.
Sul fronte delle opportunità, i benefici più significativi nel medio periodo riguardano tre aree. La prima è la sostenibilità: riduzione degli sprechi, ottimizzazione dell'uso di risorse agricole, monitoraggio dell'impronta di carbonio lungo la filiera — tutte aree in cui l'AI può contribuire in modo misurabile. La seconda è la resilienza: supply chain più capaci di anticipare e adattarsi a shock di domanda o di offerta, impianti produttivi meno vulnerabili ai fermi non pianificati. La terza è la personalizzazione: come discusso nell'articolo dedicato, la personalizzazione one-to-one su larga scala è possibile solo con un'infrastruttura AI robusta che trasformi dati in insight azionabili.
In definitiva potremmo dire che l'AI non è una tecnologia verticale che risolve un problema specifico, ma una capability orizzontale che si innesta su processi già esistenti e ne moltiplica il potenziale. Questo la rende allo stesso tempo potente e difficile da gestire strategicamente.
Le aziende che ottengono i risultati più significativi non sono necessariamente quelle che hanno investito di più in tecnologia, ma quelle che hanno identificato con chiarezza i nodi di inefficienza o di creazione di valore su cui l'AI può fare la differenza nell’ambito del proprio modello di business.
The Ros
Bibliografia
1. Polaris Market Research (2025), Artificial Intelligence (AI) in Food & Beverages Market – Size, By Region, 2020-2034
2. Leyton (2024), AI in Agri-food: Market Outlook and Productivity Impact
3. Nature Food (2025), Machine learning approaches for ingredient discovery and formulation optimization
4. ScienceDirect (2024), Artificial intelligence in food product development: a systematic review
5. World Economic Forum (2024), Digital transformation in agriculture: resource efficiency and yield improvement
6. McKinsey & Company (2024), Advanced analytics in food supply chains: reducing forecast error and inventory waste
7. FAO (2024), The State of Food and Agriculture: Food Systems Efficiency and Waste Reduction
8. CiboToday (2025), È nata l'intelligenza artificiale che sa replicare le ricette dello chef Carlo Cracco
9. Maestro Martino Food Academy – Università di Torino (2025), Presentazione progetto AI FOOD, Identità Golose, Milano