17 millones de europeos sufren algún tipo de alergia alimentaria, de los cuales, 3.5 millones son menores de 25 años, según datos de la UE. Además, un 35% de adultos a nivel global sufren sobrepeso, y 500 millones son obesos, entre ellos un 7% (35 millones) son niños. Estas cifras tienen su correlato en enfermedades como la diabetes, que sufren actualmente 35 millones de europeos, que alcanzará al 23% de la población en 2030, y que además es el principal factor de riesgo de las enfermedades cardiovasculares, causantes la mitad de las muertes en la región.
[pull_quote_left]En el mundo hay 500 millones de adultos y 35 millones de niños obesos[/pull_quote_left]Por otra parte, se calcula que entre un 30 y un 40% de los alimentos producidos se desperdician, lo que supone un coste de $1 billón cada año. El coste del fraude alimentario, se estima en $40.000 anual.
¿A dónde queremos llegar con esta sopa de cifras? Es conocido que dieta y usos alimentarios son uno de los principales factores de riesgo las enfermedades citadas y, como consecuencia de ello, que la preocupación por la calidad y la seguridad de los alimentos que consumimos son una tendencia cada vez más firme. Somos lo que comemos, reza el lema, pero ¿sabemos realmente lo que comemos…?
Esta preocupación es el origen de varias iniciativas públicas y privadas, destinadas a crear y poner al alcance de los consumidores un sistema fiable que permita analizar los alimentos que nos llevamos a la boca. ¿Objetivos? favorecer un estilo de vida más saludable, evitar riesgos de respuestas alérgicas, garantizar la seguridad o salubridad, o reducir la cantidad de comida que acaba en la basura de forma innecesaria.
Detallamos a continuación algunas de esas iniciativas y sus implicaciones en nuestro estilo de vida, nuestras costumbres, o el propio mercado e industria de la alimentación.
Horizont Prize. Un millón para el mejor… food scanner
La Unión Europea, ha puesto en marcha un concurso con el que dotará de un millón de euros a la empresa que ofrezca una solución móvil asequible y no invasiva, que analice de forma precisa la composición de los alimentos. Es decir, que ofrezca datos nutricionales, valor energético, sobre ingredientes potencialmente peligrosos como alérgenos o pesticidas, etc. Pero además, que no se quede en el mero análisis, sino que también proporcione al usuario pistas sobre su salud y su estilo de vida. El ganador del premio se dará a conocer el próximo otoño.
Tellspec. Big Data al servicio de la seguridad y la autenticidad
Tellspec nace de la voluntad de una madre, Isabel Hoffman, tras descubrir que la enfermedad que estaba postrando a su hija de cama en cama de hospital no era otra cosa que una alergia alimentaria múltiple. Descubrirlo fue un alivio, pero también el comienzo de una odisea para comer, dentro o fuera de casa, de forma segura. Con un background como matemática y empresaria, Isabel Hoffman decidió poner manos a la obra y desarrollar una solución para su hija que además fuera accesible para todo el mundo.
Hoy, TellSpec se define como una compañía de Big Data que ofrece una solución completa de inteligencia predictiva sobre la comida, capaz de comprobar sus composición, su seguridad y su autenticidad. Esta solución está compuesta por un dispositivo de bolsillo (food scanner) dotado de sensores de espectrometría, una aplicación móvil a través de la cual el usuario recibe la información, y -su mayor punto diferencial- un motor de análisis propio. Este motor de análisis, patentado en 2015, combina técnicas bioinformáticas, machine learning y la espectrometría tradicional para extraer la información nutricional.
Actualmente ofrece información sobre diez elementos como grasa, carbohidratos, fibra, calorías, azúcares, presencia o ausencia de gluten, entre otros; a los que se añadirán próximamente la soja, la leche o aditivos como el glutamato monosódico. El sistema también permite detectar el fraude, desde un bacalao que no es tal, hasta la pureza de una flor, -muy importante en la industria de la floricultura.
El motivo de definirse en el ámbito del big data, es que todos los datos recibidos en la plataforma online –más de 1 millón de análisis hasta la fecha- van componiendo una gigantesca base de datos propia con las que se nutre ese motor de análisis. Y ésta, es precisamente la base del modelo de negocio de TellSpec, licenciar esta base de datos y su motor de análisis. De hecho, esta plataforma es agnóstica en cuanto al hardware. Así que podría utilizarse con un escáner de otro proveedor o incluso un espectrómetro compacto integrado en otro dispositivo como un teléfono.
[pull_quote_left]Queremos redefinir la conexión entre la dieta y la salud[/pull_quote_left]Así pues, las líneas de negocio en las que está trabajando TellSpec se basan en acuerdos B2B con compañías de retail, agroalimentarias o incluso restaurantes. Como explica su fundadora y CEO, Isabel Hoffmann, “la idea es que el negocio B2B suponga un beneficio final para el consumidor. El objetivo final es redefinir la conexión entre la dieta y la salud y conseguir una mejor relación entre lo que comemos y cómo nos sentimos”. Es lo que Hoffman ha definido como la “Clean Food Revolution”.
La comercialización del scaner de TellSpec, que recibió el premio «Best Health&Diet Solution» en la última edición de Seeds&Chips, está prevista para finales de este año. Además de la venta online, la compañía está negociando con un importante distribuidor español para comercializarlo en nuestro país. Os invitamos a conocer la historia de Isabel Hoffmann en la siguiente entrevista en la que nos cuenta con más detalle cómo nació TellSpec, su modelo de negocio y su visión de la Clean Food Revolution.
SCIO, la apuesta por el hardware
Scio es la propuesta de la israelí Consumer Physics en el campo de los food scaners o escáneres de comida. En su caso, la apuesta se centra en el desarrollo y comercialización de su hardware. “Hemos desarrollado nuestra propia tecnología, para hacer sensores más pequeños y de menor precio de forma que puedan integrarse en dispositivos como los smartphones”, explica Renan Milo, responsable de desarrollo de negocio de Consumer Physics.
[pull_quote_left]Las oportunidades de negocio en torno a este concepto son enormes[/pull_quote_left] En su caso, con un modelo de negocio diferente, su estrategia se basa en tres líneas: la venta directa del producto al consumidor, (disponible por $250), de los que han distribuido hasta la fecha unas 2.000 unidades; integración de su tecnología en otros dispositivos como los teléfonos móviles; y como herramienta de control de calidad en la cadena de suministro o en los procesos de fabricación de la industria de la alimentación, química, agro, o incluso retail.
“Es un concepto revolucionario. Hasta ahora, para hacer este tipo de análisis era necesario recurrir a laboratorios externos con procesos complejos y muy caros. Eso hacía que los muestreos fueran limitados y esporádicos. Ahora esta tecnología permite contar con un sistema asequible y fácil para realizar los análisis. Creemos que las oportunidades de negocio en torno a este concepto son enormes y todavía están por desarrollarse.”
De hecho, los primeros en recibir el dispositivo han sido los desarrolladores para que, al igual que ocurre en otras industrias, como el móvil, sean capaces de proponer utilidades y servicios basados en las funcionalidades y la información acumulada, que tiren de la demanda del escáner.
Impact Vision
El foco de la británica Impact Vision es comprobar si un alimento está en buen estado o si es lo que dice ser. Para ello, combina la espectrometría con algoritmos de machine learning. Actualmente la tecnología, que está en fase de validación por parte de la industria, se utiliza a través de un pequeño escáner. Aunque también están trabajando para incorporarla a los teléfonos móviles en breve. El objetivo es que pueda utilizarse tanto en la cadena de producción y suministro como por parte del usuario para optimizar los procesos y reducir el desperdicio de alimentos a nivel mundial. La compañía tiene un ambicioso plan para conseguir unas ventas de €3 millones en 2019 como explica Gustav Nipe, su co-fundador en esta entrevista.
La puerta a nuevos patrones de consumo, mayor transparencia, personalización, nutrigenética
Independientemente de las diferencias desde el punto de vista tecnológico -sensores más o menos potentes- o de modelo de negocio -hardware o inteligencia en la nube-, lo que es cierto es que la aparición de los escáners de comida en nuestras vidas son una interesante aportación que puede tener impacto en diferentes aspectos. Desde nuestro estilo de vida y patrones de comportamiento o la forma de producir y comercializar alimentos hasta la salud pública.
En pos de la personalización
Actualmente escáners de alimentos son capaces de dar una información muy precisa sobre un alimento, pero, de momento, no dicen qué hacer con esa información. Es el usuario el que tienen que interpretar los datos, quizá introducirlos en otro tipo de aplicación de salud o de fitness para realmente encontrarle una utilidad. TellSpec ha dado un primer paso creando la que llaman TellSpecopedia, una detallada base de datos de ingredientes en la que explican sus propiedades o impacto en la salud.
Quizá el camino para que estas soluciones resulten funcionales y consigan un uso masivo, pasa por que sean capaces de interconectarse con los wearables de salud o fitness -un mercado también incipiente y buscando el modelo adecuado para triunfar-, de forma que intercambien la información del usuario, -lo que come, el ejercicio que hace, etc. – alimentando una única plataforma que relacione esos parámetros y sea capaz de generar recomendaciones personalizadas.
En línea con esta tendencia hacia la personalización, una vuelta más de tuerca será posible cuando estas aplicaciones puedan nutrirse también de nuestro perfil genético. De esta forma, las recomendaciones estarán basadas en el concepto de la nutrigenética. Es decir, el escáner, sería como el famoso Tricorder de StarTrek; al analizar un alimento podría decirnos cosas como: “este producto contiene tal ingrediente, y sabemos que personas que tienen un microbioma como el tuyo y consumen este tipo de comida, han desarrollado esta enfermedad, sin embargo, los que han consumido este otro tipo de alimento, la han evitado. Así que te recomiendo que elijas otra cosa del menú”.
Impacto en la industria alimentaria
La industria alimentaria se verá sin duda afectada por este tipo de soluciones si consiguen popularizarse, ya que generará un nuevo patrón de comportamiento en el usuario. Del mismo modo que antes no llevábamos una cámara cuestas todo el día, y ahora podemos inmortalizar cualquier cosa a nuestro alrededor, con las implicaciones que eso ha tenido. Por primera vez, se pone al alcance del consumidor una capacidad de análisis antes reservada a las empresas, que nos permitirá comprobar lo que realmente compramos o comemos. “Por ejemplo, el etiquetado permite hoy día un margen de error de ±20%”, apunta Milo Renan. Es decir, ese fiambre que dice ser un 65% pavo, puede contener en realidad menos de la mitad. O una galleta, tener un 20% más de azúcar de lo que anuncia su etiqueta. Por no hablar por la comida que no está etiquetada, como la que nos sirven en un restaurante. “Disponer de un escáner ayudará al usuario a tomar decisiones más inteligentes” afirma Renan. Este poder que se pone en manos del usuario obligará a la industria, ya sean fabricantes, supermercados o restaurantes, a adaptarse, a reforzar las estrategias de transparencia, a ser más precisos, y a mantener más a raya el fraude alimentario. Según la visión de Isabel Hoffman, el impacto irá incluso más allá. “En 20 años veremos a los fabricantes producir más clean food y hacerlo más localmente. Esto tendrá un efecto positivo en las comunidades. Y tendremos un menor coste sanitario, ya que podremos asociar lo que comemos con determinadas enfermedades.”
Big, Big Data
La dinámica de estas soluciones supone que cada usuario, cada medición, tiene el potencial de alimentar una gigantesca base de datos. El potencial de uso de esta información es enorme, especialmente si se cruza con datos geográficos, sobre salud, estilos de vida o cultura. “Puede servir para la ciencia, para los gobiernos o para las empresas que quieran planificar un servicio o un nuevo producto.”
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