W Unii Europejskiej marnowanych jest co roku nawet 88 mln ton żywności. To praktycznie 20 proc. rocznej produkcji żywności krajów UE. Europejscy decydenci planują zmniejszyć te straty o połowę do 2030 r., a firmy mogą w tym pomóc i poprawić wyniki, jeśli umiejętnie wykorzystają istniejące narzędzia.
Światowy Dzień Żywności – 16 października
Światowy Dzień Żywności (obchodzone 16 października) został ustanowiony w 1979 r. przez FAO – agendę ONZ ds. Żywienia i Rolnictwa. Jego celem jest zwiększanie świadomości opinii publicznej w obszarze problemów żywnościowych świata oraz budowanie poczucia solidarności w zwalczaniu głodu i niedożywienia.
Jak informuje raport PROM (Programu Racjonalizacji i Ograniczania Marnotrawstwa Żywności), po przeliczeniu tych ilości na mieszkańca okazuje się, że średnio każdy z nas wyrzuca 173 kg żywności rocznie.
Jak biznes może włączyć się w idee niemarnowania
Większość marnotrawstwa w Europie powstaje w gospodarstwach domowych (47 mln ton, czyli ponad 53 proc.), ale za 17 mln ton (19 proc.) odpowiada przetwórstwo, a za 4,4 mln ton (5 proc.) handel. W Polsce sytuacja wygląda podobnie. Marnotrawstwo ocenia się nawet na 4,8 mln ton żywności rocznie. Gospodarstwa domowe odpowiadają za 60 proc, prawie 16 proc. to przetwórstwo spożywcze, a handel – 7 proc. Zmiana przyzwyczajeń ludzi to wyzwanie na lata, ale biznes może skutecznie zareagować już teraz.
Optymalizacja łańcuchów dostaw dzięki AI
W opinii Macieja Kowalika, współtwórcy Dature, systemu opartego na AI służącego do predykcji popytu, współtworzonego przez polskich naukowców i dofinansowanego przez Narodowe Centrum Badań i Rozwoju, firmy są w stanie stosunkowo szybko ograniczyć marnotrawstwo dzięki lepszemu planowaniu popytu na swoje produkty i usługi oraz dzięki optymalizacji łańcuchów dostaw.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala zwiększyć trafność prognoz nawet o 65 proc. w porównaniu do „tradycyjnych” metod opartych o wyliczenie średniej. Oznacza to znaczny wzrost jakości posiadanej przez firmy wiedzy, a to – przy odpowiednim wykorzystaniu jej w łańcuchu dostaw – może przełożyć się na ograniczenia marnotrawstwa żywności. Odnosi się to zarówno do surowców, półproduktów, jak i wyrobów gotowych oraz towarów trzymanych w magazynach i na półkach sklepowych − mówi Maciej Kowalik, współtwórca Dature.
Czy AI udzieli wartościowej odpowiedzi na marnotrawstwo?
W 2025 r. media zszokował raport naukowców z Massachusetts Institute of Technology, który pokazał trudności z osiąganiem przychodów przez firmy, które zainwestowały w rozwiązania generatywnej AI. Według jego autorów wyceny 95 proc. spółek giełdowych zajmujących się tą technologią, są przeszacowane. Tego typu sytuacja jest dość klasyczna w przypadku nowych, rewolucyjnych technologii, których wyceny giełdowe napędzają entuzjazm inwestorów.
I choć pierwsza fala zachwytu nad AI powoli mija, to nie ulega wątpliwości, że ta technologia, podobnie jak kiedyś maszyna parowa, elektryczność, czy internet, zostanie z nami na długo i zrewolucjonizuje sposób działania wielu podmiotów, które nauczą się wykorzystywać AI w dojrzały sposób. Autorzy raportu z MIT wskazują, że ok. 5 proc. spółek inwestujących w AI przynosi pokaźne zyski, ale są to najczęściej firmy skupiające się na rozwiązaniu jednego konkretnego problemu. Nie brakuje wśród nich firm związanych z branżą spożywczą.
Nasze doświadczenia ze współpracy z podmiotami z branży spożywczej pokazują, że jakość prognozy przekłada się na obniżenie strat z tytułu odpisów (utylizacji) surowców i wyrobów gotowych, obniżenie kosztów oraz poprawę wyników przedsiębiorstwa. Poza technologią kluczem do sukcesu jest oczywiście człowiek, który uczy się wykorzystywać nowe narzędzia − podkreśla Maciej Kowalik z Dature.
W planowaniu popytu i optymalizacji zapasów model jest w stanie przeanalizować dane wewnętrzne firmy, skrzyżować je z danymi zewnętrznymi, np. pogodowymi, samemu dopasować najlepszą w danej sytuacji metodę statystyczną i matematyczną i wykonać bardziej trafną prognozę. To pozwala podjąć decyzje, które w praktyce ograniczają sytuacje, w których w łańcuchu dostaw znajdują się produkty o dużym ryzyku zestarzenia się na półkach.
Projekty AI nakierowane na zmniejszenie strat żywności
Na świecie nie brak przykładów projektów AI nakierowanych na zmniejszenie strat żywności. Przykładowo „Eden” to system stworzony przez sieć handlową Walmart, oparty na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, który służy do badania świeżości produktów i optymalizacji łańcucha dostaw. Za oceanem nie brak innych przykładów. Pacific Coast Food Waste Commitment (PCFWC), czyli inicjatywa zrzeszająca duże amerykańskie sieci handlowe, dzięki pilotażowemu wdrożeniu systemów AI zredukowała marnotrawstwo żywności o ok. 15 proc. na sklep. .
Za przykładem USA zamierza też pójść Unia Europejska, która w strategii „Od pola do stołu” planuje ograniczenie marnotrawstwa żywności nawet o połowę do 2030 r. Będzie to miało nie tylko swój wymiar etyczny, ale także ekonomiczny. Według zapisów strategii każde euro zainwestowane w ograniczenie strat żywności przekłada się na 14 euro dodatkowego zysku dla firm. Ważny jest też aspekt ekologiczny. FAO podaje, że produkcja żywności, która jest marnowana, odpowiada nawet za 8 proc. globalnej emisji dwutlenku węgla.
