Conheça as três tendências que vão dominar a indústria de alimentos

Os números do mercado de alimentos no Brasil mostraram a potência desse campo no setor industrial. Pelos dados da Associação Brasileira da Indústria de Alimentos (Abia), em 2024, seu faturamento foi de R$ 1,277 trilhão, uma alta de 9,98% em relação ao ano anterior, representando 10,8% do PIB nacional. Essa expansão também se mostrou na força de trabalho, com 72 mil empregos sendo gerados – 10,4 milhões de trabalhadores na cadeia produtiva, o que equivale a 10,1% do total das pessoas ocupadas no Brasil.

Para se manter nesse cenário, é preciso ficar atento às principais tendências do mercado. Para os especialistas das áreas, três pilares se destacam: sustentabilidade, personalização e conveniência. No primeiro tópico, percebe-se um consumidor mais consciente e exigente para práticas sustentáveis durante toda a cadeia produtiva, com menos desperdício e mais segurança alimentar. No segundo ponto, trata-se da mudança no comportamento de consumo, em que as preferências individuais e restrições alimentares se tornaram prioridades. Por fim, as soluções ágeis e eficientes também precisam estar presentes na forma de consumir alimentos.

Outro mecanismo de apoio para esse mercado é o uso de tecnologias inovadoras que funcionem de acordo com as necessidades do produto. As que mais se destacam são a inteligência artificial e a automação industrial, que, quando bem aplicadas, tornam a cadeia produtiva mais eficiente e menos suscetível a erros que afetam a qualidade dos alimentos. É preciso também que as empresas do segmento encontrem fornecedores de tecnologias que estejam constantemente evoluindo e atualizando seus sistemas para se adequarem às mudanças no comportamento de consumo.

Um bom exemplo para essa área é a startup Spore.Bio, que desenvolveu uma tecnologia de ponta para identificar, de forma rápida e eficiente, a contaminação por bactérias e outros patógenos na indústria. O sistema funciona por meio de uma emissão de luz em comprimentos de onda específicos sobre uma amostra, capturando sua assinatura espectral. Um algoritmo, treinado pela técnica de aprendizado de máquina baseada em redes neurais profundas (deep learning), identifica a presença de patógenos.

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