Nutzung von KI zur Verbesserung der Qualität, Effizienz und des Vertrauens bei Olivenöl

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz ist bei großen Sprachmodellen zu einem beliebten Thema geworden, hilft Olivenbauern aber seit zehn Jahren auch dabei, ihre Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern, wie kürzlich auf einer Veranstaltung im spanischen Jaén diskutiert wurde. KI-Tools können die Rückverfolgbarkeit verbessern und Vertrauen in den Olivenölsektor aufbauen, indem sie Olivenkerne analysieren, die Herkunft des Olivenöls bestimmen, Markttrends vorhersagen, Kunden gezielt ansprechen und Produktionsprozesse optimieren, um das Branding und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

In den letzten zwei Jahren hat sich künstliche Intelligenz (KI) in Form großer Sprachmodelle – wie Gemini, ChatGPT und Bard – hat den Zeitgeist der Öffentlichkeit eingefangen.

Künstliche Intelligenz hat Olivenbauern im letzten Jahrzehnt jedoch dabei geholfen, ihre Effizienz und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Anfang des Jahres trafen sich Vertreter der Stadt im spanischen Jaén, um die vielen Rollen zu diskutieren, die künstliche Intelligenz für Olivenbauern und -müller in der weltweit ertragreichsten Olivenöl produzierenden Provinz übernehmen kann.

Unter den Teilnehmern war Decidata Analytics, ein auf künstliche Intelligenz zur Verbesserung der Datenanalyse spezialisiertes Unternehmen.

Projektleiter Javier Canego Martinez sagte Olive Oil Times dass künstliche Intelligenz die Rückverfolgbarkeit verbessern und dazu beitragen könnte, Vertrauen in einem Sektor aufzubauen, der von negativen Schlagzeilen über Betrug in den letzten Monaten.

"KI-Tools können durch die Überprüfung der verwendeten Olivensorte dazu beitragen, die Echtheit und hohe Qualität des Olivenöls sicherzustellen“, sagte er. ​"Dies kann durch die Analyse von Fotos von Olivenkernen mithilfe von Bilderkennungstechnologie erreicht werden. Durch die Bereitstellung genauer Informationen über das Produkt können Unternehmen Vertrauen bei den Verbrauchern aufbauen und einen starken Markenruf aufrechterhalten.“

Tatsächlich haben Forscher italienischer Universitäten künstliche Intelligenz trainiert, um die Herkunft identifizieren von nativem Olivenöl extra anhand seiner phenolischen Verbindungen und Sterine. In einer Studie aus dem Jahr 2022 berichteten sie, dass die KI lokal produzierte Olivenöle aus Taggiasca Ligure korrekt identifizierte.

Canego Martinez ist davon überzeugt, dass KI-gestützte Tools Herstellern und Einzelhändlern nicht nur bei der Echtheitsüberprüfung helfen können, sondern auch dabei, Kunden mit personalisierter Werbung anzusprechen.

"Wenn Unternehmen verstehen, was Verbraucher mögen und wie sie sich verhalten, können sie ihre Nachrichten und Werbeaktionen individuell anpassen, um bestimmte Gruppen effektiver zu erreichen“, sagte er.

"Darüber hinaus kann KI Markttrends im Olivenölsektor sowie die Verbrauchernachfrage vorhersagen und Unternehmen dabei helfen, ihre Strategien im Voraus anzupassen“, fügte Canego Martinez hinzu. ​"Dadurch können sie Lagerbestände, Preise und Marketingbemühungen optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.“

Diego Hueltes, ein Computeringenieur und Berater, hat gezeigt, dass KI-Modelle Preise genau vorhersagen. Er entwickelte drei prädiktive Preismodelle anhand historischer Preisdaten, Klimadaten und Daten über frühere Ernten, um die Preise für 2017 und 2018 genau vorherzusagen.

Die KI-Technologie für diese Anwendungen ist größtenteils nicht so bekannt wie die verbraucherorientierten großen Sprachmodelle, die die aktuelle Generation der generativen KI hervorbringen.

Canego Martinez sagte jedoch, dass generative KI jedem, der in der Olivenölwelt tätig ist, helfen kann, Dokumente und Formulare auszufüllen und zu produzieren ​"Hochwertige Inhalte, einschließlich sozialer Medien, Blogs, Videos und anderer Marketing-Tools.“

"„Die Olivenölproduzenten beginnen langsam, die Vorteile einer Ansiedlung in dieser Region zu erkennen“, sagte er. ​"Sie sehen, wie KI nicht nur das Branding von Olivenölunternehmen verbessern, sondern auch die allgemeine Kundenzufriedenheit steigern kann.“

Während der Veranstaltung in Jaén diskutierten die Verantwortlichen über den Einsatz von KI für Chatbots im Kundensupport und darüber, wie Landwirte und Müller vorhandene KI-Tools nutzen können, um Erntezeitpunkte und Markttrends vorherzusagen.

Neben künstlicher Intelligenz wurde diskutiert über mithilfe der Blockchain-Technologie um die Rückverfolgbarkeit zu verbessern und Diebstahl und Betrug zu bekämpfen.

Zusätzlich zu den Marketing- und kundenorientierten Geschäftsbereichen können Landwirte und Produzenten KI nutzen, um ihre Betriebe effizienter und nachhaltiger zu gestalten, sagte Canego Martinez.

"„KI ermöglicht es, Produktionsprozesse zu optimieren und sie effizienter und nachhaltiger zu gestalten“, sagte Canego Martinez. ​"Hierzu gehören der angemessene Einsatz natürlicher Ressourcen wie Wasser und Düngemittel, die Reduzierung der Umweltbelastung und die Förderung verantwortungsvoller landwirtschaftlicher Praktiken.“

Auf einer Konferenz im Juni in Mengíbar, einer anderen Stadt in der Provinz Jaén, präsentierten Forscher eine KI-Plattform, die vorhergesagte Zeitpunkte der Olivenernte eine Saison im Voraus anhand meteorologischer und historischer Erntedaten.

"„KI und maschinelles Lernen spielen auch bei der Objektivierung von Entscheidungsprozessen eine grundlegende Rolle“, sagte Canego Martinez. ​"Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, große Datenmengen zu analysieren und präzise, ​​evidenzbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch werden Subjektivität und menschliche Voreingenommenheit eliminiert und fundiertere und fairere Entscheidungen ermöglicht.“

Canego Martinez verwies auch auf die Schädlingsbekämpfung als Beispiel dafür, wie KI-Tools Olivenbauern bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen können.

"Modelle des maschinellen Lernens können anhand von Daten aus der Vergangenheit und Umweltfaktoren dabei helfen, vorherzusagen, wann Schädlinge auftreten könnten. Das ist für Landwirte bei Entscheidungen zum Anbaumanagement äußerst nützlich“, sagte er.

"Sie können außerdem auf Grundlage des aktuellen Wachstums der Pflanzen einen Vorgeschmack auf künftige Ernteerträge geben und den Landwirten so die Vorausplanung erleichtern“, fügte Canego Martinez hinzu. ​"Auch die Optimierung der Bewässerung ist möglich, wie es Agrow Analytics in Spanien anbietet … Durch die Anwendung von KI und maschinellem Lernen werden wir auch in Zukunft für qualitativ hochwertigeres Öl sorgen.“

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