Najważniejsze informacje:

• Eurostat: z AI korzysta 19,95 procent firm w UE, 55,03 procent dużych firm i 8,36 procent firm w Polsce.
• Deloitte: 47 procent konsumentów globalnie to value seekers, czyli osoby szukające większej wartości za wydawane pieniądze.
• McKinsey: koszty i presja na marże są największym wyzwaniem CEO w europejskim grocery piąty rok z rzędu.
• •AI4Food by exeAI pokazuje konkretne scenariusze AI dla branży: prognozowanie popytu, logistykę, kontrolę jakości, decyzje biznesowe i cyfrowe bliźniaki.

Branża spożywcza znajduje się dziś w punkcie, w którym przewaga konkurencyjna coraz częściej zależy od szybkości decyzji. Firmy muszą lepiej przewidywać popyt, ograniczać straty, reagować na zmiany sprzedaży, kontrolować koszty logistyki i utrzymywać jakość, jednocześnie odpowiadając na oczekiwania konsumentów dotyczące ceny, dostępności i wartości produktu.

Najnowsze dane Eurostatu pokazują, że adopcja AI w firmach rośnie, ale Polska pozostaje wyraźnie poniżej średniej unijnej. Dla krajowych producentów i dystrybutorów żywności oznacza to dużą przestrzeń do wykorzystania AI w praktycznych zastosowaniach operacyjnych: od planowania popytu i produkcji po logistykę, kontrolę jakości, zatowarowanie i automatyzację decyzji.

Presję na zmianę potwierdzają także raporty branżowe. Deloitte wskazuje, że w 2026 roku firmy consumer products działają w warunkach rosnącej presji wartości, produktywności i kosztów. McKinsey pokazuje z kolei, że 47 procent CEO w europejskim grocery wskazuje AI i automatyzację jako jeden z trzech kluczowych priorytetów. Jednocześnie 70 procent CEO nadal nie widzi mierzalnego wpływu AI na EBIT albo uważa, że jest jeszcze za wcześnie, by ten wpływ ocenić.

- Firmy spożywcze nie potrzebują dziś kolejnych eksperymentów z AI. Potrzebują rozwiązań, które pomagają szybciej podejmować decyzje, ograniczać straty, poprawiać produktywność i wpływać na marżę. Raporty Deloitte i McKinsey pokazują, że AI jest już strategicznym priorytetem, ale w wielu organizacjach nadal nie przekłada się na wynik. Dlatego koncentrujemy się właśnie na tym przejściu: od pilotażu do wdrożenia, które można rozliczyć z efektów - mówi Piotr Kawecki, współzałożyciel i CEO exeAI.

AI4Food by exeAI to strona dedykowana branży spożywczej, która porządkuje najważniejsze scenariusze wykorzystania sztucznej inteligencji w firmach produkcyjnych i dystrybucyjnych. Pokazuje, jak AI może wspierać prognozowanie popytu, optymalizację łańcucha dostaw, kontrolę jakości, decyzje biznesowe oraz tworzenie cyfrowych bliźniaków.

Na stronie przedstawiono przykładowe obszary wpływu AI na operacje. W prognozowaniu popytu AI może ograniczać błędy prognoz dzięki analizie sezonowości, pogody, promocji i danych sprzedażowych. W łańcuchu dostaw może wspierać dynamiczną optymalizację tras, monitoring w czasie rzeczywistym i predykcję opóźnień. W kontroli jakości rozwiązania oparte na computer vision mogą zwiększać wykrywalność defektów i automatyzować dokumentację. W decyzjach biznesowych AI może skracać czas reakcji z kilku dni do mniej niż godziny.

Istotnym kierunkiem są również cyfrowe bliźniaki, czyli wirtualne odwzorowania procesów, linii produkcyjnych, maszyn lub całych zakładów. W branży spożywczej mogą one wspierać symulowanie scenariuszy produkcyjnych, przewidywanie ryzyk jakościowych, optymalizację zużycia surowców, ograniczanie przestojów i szybsze reagowanie na zmiany popytu.

- Największa wartość AI w branży spożywczej pojawia się tam, gdzie technologia wspiera codzienne decyzje operacyjne: ile wyprodukować, jak zaplanować zapasy, jak wykryć problem jakościowy i jak zareagować na zmianę popytu. AI4Food by exeAI pokazuje właśnie takie scenariusze. Cyfrowy bliźniak pozwala testować różne warianty działania, zanim decyzja zostanie podjęta w rzeczywistości. To moment, w którym AI przestaje być dodatkiem do biznesu, a zaczyna działać jako warstwa decyzyjna - dodaje Jarosław Sokolnicki, współzałożyciel i wiceprezes exeAI.

Rozwiązania rozwijane przez exeAI mogą współpracować z istniejącymi systemami ERP, MES, WMS, CRM, narzędziami sprzedażowymi, bazami dokumentów i źródłami danych wykorzystywanymi w codziennej pracy firm. Celem nie jest zastąpienie obecnej infrastruktury, ale połączenie danych, procesów i modeli AI w system wspierający decyzje.

Ważnym elementem podejścia exeAI jest governance, czyli nadzór nad działaniem modeli, jakością danych, bezpieczeństwem, odpowiedzialnością i audytowalnością decyzji wspieranych przez AI. Ma to szczególne znaczenie w sektorze spożywczym, gdzie jakość, bezpieczeństwo produktu, zgodność z procedurami i traceability wpływają bezpośrednio na koszty, reputację i ryzyko operacyjne.

Więcej informacji o zastosowaniach AI w branży spożywczej: https://ai4food.pl/