La inteligencia artificial cambia el modo de entender la comida y los restaurantes

Comer no va a ser lo mismo en los tiempos de la inteligencia artificial. Ni desde el punto de vista científico, ni desde el de la industria de la restauración, según acreditan dos iniciativas presentadas en Madrid, con escasas horas de diferencia y un par de puntos en común, a las que asistió D+I.

Los puntos en común entre la presentación del nutricionista José María Ordovás, en una sesión organizada por Madrid Driven Innovation Ecosystem (MIDE), y la startup DynamEat, son la utilización de esta tecnología y el punto de contacto con TheCube.

DynamEat nació e hizo su puesta de largo en el seno del ecosistema de innovación TheCube, que es a su vez un destacado integrante de MIDE. El doctor Ordovás habló desde Boston, en la sesión vespertina de MIDE, sobre "nutrición de precisión" como factor "clave para vivir vidas saludables".

Los efectos de la comida

"Somos muy complicados y los alimentos son tremendamente complicados, más de lo que incluso pensamos a primera vista", explica el nutricionista, reconocido entre los mejores investigadores del mundo y número uno de España, según un ranking elaborado por la Universidad de Stanford.

Habla de "estudios de intervención, no simplemente observacionales", en los que se comprueba el efecto de una determinada dieta, "sea la que sea", sobre un grupo de individuos para verificar los efectos.

Ordovás describe "gran variabilidad en términos de respuesta. Lo vemos en el caso de pérdida de peso, que es algo que interesa tanto. Pues bien, no importa si a los sujetos los pones una dieta baja en grasa o una dieta baja en hidratos de carbono. A largo plazo tenemos toda una variabilidad tremenda. En algunos casos, la respuesta es paradójica".

De este modo llega a la conclusión de que hay también factores genéticos que se deben tomar en cuenta y la solución es lo que denomina "nutrición de precisión", una metodología de personalización para cada caso. Incluyendo el propio tratamiento que reciben los alimentos.

Ordovás pone el ejemplo de las almendras: "Dependiendo de cómo las comamos, enteras o molidas, la energía que extraemos de esas almendras va a ser diferente".

"Desconocemos prácticamente del 95% al 99% de los componentes que ponemos en nuestra boca. Por supuesto, que sí sabemos sobre los macronutrientes, las proteínas, los hidratos de carbono y las grasas o incluso los minerales y las vitaminas", detalla. Sin embargo, "si vamos a la siguiente capa, no sabemos todos esos miles de compuestos minoritarios en cualquier alimento, lo que tiene la patata, el ajo… y muchos de ellos van a tener un impacto sobre nuestra salud". 

"¿Qué es la nutrición de precisión?"

"La verdad es que no estamos todavía de acuerdo en cómo definirla palabra por palabra. Pero, en general, es recoger tanta información como sea posible de cada uno de nosotros y, con esa información, procesarla a través de machine learning para sacar conclusiones acerca de cómo afectan a cada individuo los diferentes hábitos alimentarios".

De ese análisis saldrían "recomendaciones pueden dar lugar a cambios" personalizados en la alimentación adecuada para cada persona.

De uno de sus estudios, Predimed (prevención con dieta mediterránea), Ordovás concluye que la dieta mediterránea, incluyendo aceite de oliva y nueces, resulta en general más sana que la dieta baja en grasas recomendada por la Asociación Americana del Corazón frente al riesgo de sufrir problemas cardiovasculares.

Pero no es una observación simplona. En este análisis se tuvieron en cuenta diferencias entre individuos con los genes CC, CT y TT. Además del efecto sobre el riesgo cardiaco, también se comprobó sobre la diabetes. "Pero los resultados eran como término medio, lo que importa es el individuo y aquí utilizamos simplemente unos de ejemplos de genes".

Datos para investigar

"Lo que necesitamos ahora es 'el combustible' para la investigación. Los primeros pasos se dieron alrededor de algo que es sólo una parte de la nutrición de precisión, que es la nutrigenómica", reclama Ordovás.

"La idea es capturar toda la información posible para destacar o encontrar la individualidad, pues nos basamos simplemente en esa individualidad que nos da el conocimiento del genoma de cada uno de nosotros", añade.

Considera que lo que hasta ahora se ha hecho en el campo nutricional no ha logrado "los efectos que esperábamos en términos de efectos saludables, en obesidad, diabetes, cardiovascular… o sea, que realmente tenemos que cambiar el ritmo, el tono de cómo llevamos a cabo la nutrición".

"Necesitamos más estudios como los que hace, por ejemplo, la industria farmacéutica, aleatorios, anonimizados, con efecto placebo y control, que nos van a realmente dar la información que necesitamos para demostrar que, efectivamente, la nutrición de precisión va a ser mucho más valiosa para el individuo y para la sociedad", concluye.

El camino del 'fooftech'

En el otro polo de atención, el de cómo los individuos se acercan a la alimentación, las cosas tienen otro tipo de consideraciones. La startup DynamEat, presentada por TheCube, podría explicar que su actividad tiene que ver con el viejo dicho de 'comer con los ojos'.

Su preocupación y ocupación es el modo en que los comensales se acercan al restaurante convertidos en 'consumidores' y cómo encontrar una relación entre clientes y rendimiento económico para una industria que ha resultado especialmente castigada por la pandemia.

Javier Espinosa, CEO de DynamEat, plantea que ha llegado la hora de ofrecer en la restauración "el menú dinámico", en el que platos y precios pueden evolucionar, en cantidad, posicionamiento y personalización de la oferta, según las horas, el día de la semana o, incluso, la oferta y la demanda.

Es un planteamiento basado en la utilización de inteligencia artificial, al modo en que se plantean las páginas 'mostrador' en los productos de Amazon, con un sistema de recomendaciones y fidelización, basado en la propia actividad del cliente. Comensal en este caso.

Para ello, el primer requisito es tener una carta digitalizada, que se pueda leer en el móvil, en una tableta o, en una pizarra digital cambiante expuesta al público.

El primer argumento de Espinosa es que "el cliente está dispuesto a pagar precios distintos por el mismo producto según la situación, lugar, época del año…". Es lo que llama "Smart pricing, precio dinámico". Los precios se ajustan a la demanda.

Algo que empezó a aplicarse en los años 80 en los billetes de avión, reservas de hotel y venta de coches. A partir de 2010 se extendió a actividades de ocio, como los parques recreativos, a la venta de entradas, nuevas industrias (el caso de Uber y sus sobreprecios según las horas de más demanda, como cuando se acerca el toque de queda, es paradigmático), comercio online y hasta algunas peluquerías.

"No me cuesta lo mismo cortarme el pelo un fin de semana que un martes por la mañana", argumenta, citando una experiencia propia.

Entrando al caso concreto de la restauración, ante una audiencia presencial de empresarios del ramo, Espinosa detalla que, según el análisis hecho por su compañía, "el promedio de palabras por plato en la carta [en los locales de los asistentes] es 6,4. Y hay 50 platos por carta".

Estas cifras le llevan a estimar que cada cliente dedica dos minutos y ocho segundos sólo a leer la carta, sin contar con que entremedias de la lectura charle y se entretenga con los acompañantes.

"Es mucho tiempo y significa que la gente tarda más en comer", sentencia Espinosa, añadiendo que "si el restaurante está lleno, 20 minutos más por mesa es mucho tiempo".

Por ello plantea como estrategia reducir la carta y utilizar ese mecanismo de predicción que sería facilitado por el análisis de datos tipo Amazon, que tiende a mostrar con preferencia a cada usuario artículos basados en su perfil.

"El orden importa: el 35% de los clientes de Amazon elige el primer producto que les muestra. El 64% elige entre los tres primeros. En reservas de hoteles, Booking.com muestra lo mismo. El orden de los platos en la carta importa", asegura, propugnando lo que llama "ingeniería de menú".

"Con la carta y los precios dinámicos, en función del momento, la IA utiliza seis parámetros para hacer predicción de lo que elegirán los clientes, la recomendación de precios [al alza o a la baja] y el orden y configuración de la carta".

Esos parámetros son el stock, la elasticidad, el margen que deja cada plato, la venta cruzada que favorece (con tal comida se toma tal vino, por ejemplo), el peso de cada plato en el tiempo de elaboración y la cantidad de comensales. El objetivo que se propone es optimizar el "beneficio por cada cliente".

Espinosa muestra como experimento de campo lo que ya está haciendo con su aplicación el grupo Arzábal, con una estrategia de cambios dinámicos semanales en el menú, e ingeniería de precios. La idea central es "maximizar beneficios no vendiendo más caro, sino mejor".

El resultado, asegura es "un 30% más de rentabilidad" y "una mejora de la experiencia del comensal con la carta". Datos que no contradice en absoluto el fundador de Arzábal, Álvaro Castellanos, tras reconocer que, de primeras, escuchó la propuesta como si una idea loca. Y, sin embargo, inmediatamente se convenció de que "no tenía más remedio" que probarlo.