Il mercato dell’IA nel food and beverage valeva 14,8 miliardi di dollari nel 2025 e, secondo Market.us, crescerà a un cagr del 37,1% tra il 2026 e il 2035, fino a raggiungere circa 348,4 miliardi.
La spinta arriva anche dalla crescente complessità del sistema alimentare globale. Servono quindi strumenti capaci di migliorare previsione della domanda, pianificazione della produzione, controllo qualità e gestione degli sprechi.
Produzione e controllo qualità al centro
È soprattutto la fabbrica a rappresentare uno dei principali terreni di applicazione. La produzione e trasformazione alimentare pesa infatti per il 34,5% del mercato dell’IA nel settore. Inoltre, i produttori di alimenti e bevande rappresentano il 65,7% dell’adozione per end-user.
L’IA viene utilizzata per il controllo dei processi, la manutenzione predittiva e il monitoraggio della qualità. La computer vision, in particolare, sostiene l’ispezione automatizzata e il controllo qualità. Nel 2025, sistemi di visione basati sull’IA per la classificazione di frutta e verdura hanno superato il 95% di accuratezza, mentre un sistema industriale di ispezione alimentare basato su modelli di computer vision ha raggiunto il 99%.
Anche l’automazione delle linee di produzione rappresenta un driver della crescita. Market.us indica infatti tra le principali tendenze la diffusione di robotica e automazione dei processi supportate dall’IA.
IA nel food and beverage: opportunità e ostacoli
I vantaggi riguardano anche l’efficienza. Le grandi imprese rappresentano il 67,9% della spesa in IA. Per aziende che gestiscono grandi volumi produttivi, anche un miglioramento dell’1-2% nelle prestazioni delle apparecchiature, nella resa o nell’efficienza operativa può generare risparmi di decine di milioni di dollari all’anno.
Cresce inoltre l’interesse per la riduzione degli sprechi. Un sistema di monitoraggio basato sull’IA sperimentato in una fabbrica Nestlé ha ottenuto una riduzione dell’87% degli sprechi alimentari commestibili durante una prova di due settimane.
Non mancano però le criticità. Il costo elevato degli investimenti e i tassi di interesse possono rallentare l’adozione, soprattutto nelle aziende di dimensioni più contenute. A questo si aggiungono l’integrazione con infrastrutture industriali esistenti, la cybersecurity e la carenza di competenze ibride tra scienza alimentare e machine learning.
Secondo Market.us, la domanda di professionisti AI nel settore alimentare cresce di oltre il 28% annuo, mentre la disponibilità di laureati in food science aumenta di meno del 3%. La sfida, quindi, sarà trovare le competenze necessarie per sostenere questa trasformazione.
