Trí tuệ nhân tạo đang hiện diện ngày càng sâu trong các bếp thử nghiệm của những tập đoàn thực phẩm đa quốc gia. Nó phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng tiêu dùng và gợi ý những tổ hợp hương vị tiềm năng trước khi sản phẩm được đưa vào thử nghiệm thực tế. Nhưng theo chính những người trong cuộc, AI vẫn chưa – và có lẽ không thể – là bên quyết định cuối cùng điều gì sẽ xuất hiện trên kệ siêu thị.
Trong căn bếp R&D hiện đại, bên cạnh các chuyên gia nếm thử và nhà khoa học cảm quan là những thuật toán âm thầm xử lý hàng nghìn công thức chỉ trong vài giây. Tuy nhiên, dù công nghệ giúp rút ngắn thời gian phát triển và giảm rủi ro thất bại, quyền định đoạt hương vị cuối cùng vẫn thuộc về con người.
Với các “ông lớn” ngành thực phẩm, AI không còn là khái niệm tương lai mà đã trở thành công cụ vận hành thường nhật.
McCormick – tập đoàn sở hữu các thương hiệu như Frank’s RedHot, Cholula và Old Bay – đã ứng dụng AI trong phát triển hương vị suốt nhiều năm. Theo công ty, nhờ hệ thống có thể xác định những tổ hợp hương vị nhiều triển vọng và sàng lọc ý tưởng trước khi đưa vào thử nghiệm thực tế, thời gian phát triển sản phẩm được rút ngắn trung bình 20%–25%.
Tại Unilever, AI thậm chí đã trở thành một phần cốt lõi trong toàn bộ chuỗi nghiên cứu và phát triển (R&D). Các hệ thống có thể “thử nghiệm” hàng nghìn công thức trên môi trường số chỉ trong vài giây, nhanh chóng xác định phương án khả thi với số lần thử nghiệm vật lý ít hơn đáng kể. Sản phẩm Knorr Fast & Flavourful Paste, chẳng hạn, được phát triển trong khoảng một nửa thời gian thông thường.
Ý tưởng dùng AI trong ẩm thực không phải mới. Từ năm 2017, nhóm Google Brain (nay thuộc DeepMind) từng gây chú ý khi sử dụng AI để tạo ra công thức “hoàn hảo” cho bánh quy chocolate chip.
Tuy nhiên, dù AI ngày càng can dự sâu vào quy trình quyết định sản phẩm nào sẽ ra mắt thị trường, các tập đoàn vẫn nhấn mạnh: công nghệ không thay thế đầu bếp và nhà khoa học thực phẩm.
“Con người vẫn dẫn dắt bằng sự sáng tạo và phán đoán của mình. AI chỉ là công cụ giúp khuếch đại tác động,” Annemarie Elberse, phụ trách hệ sinh thái, kỹ thuật số và dữ liệu cho R&D thực phẩm tại Unilever, khẳng định.
Anju Rao, Giám đốc khoa học của McCormick, cũng cho rằng AI đóng vai trò đồng sáng tạo. “Tài sản lớn nhất của chúng tôi luôn là con người – những người mang đến góc nhìn toàn cầu, chuyên môn về hương vị và sự sáng tạo,” bà nói.
Cuộc đua “cảm quan ảo” của các startup
Trong khi các tập đoàn lớn đã âm thầm ứng dụng AI nhiều năm, một làn sóng startup mới lại đang quảng bá mạnh mẽ tham vọng “mở khóa” bí mật bếp thử nghiệm.
Các công ty như Zucca, Journey Foods, NielsenIQ hay AKA Foods định vị sản phẩm của mình là nền tảng “cảm quan ảo” – hệ thống AI có thể sàng lọc công thức kỹ thuật số, đề xuất thay đổi thành phần và dự đoán mức độ yêu thích của người tiêu dùng trước khi tạo nguyên mẫu vật lý.
Lời hứa rất hấp dẫn: thu nhỏ quy mô hội đồng nếm thử truyền thống, giảm rủi ro sản phẩm thất bại và rút ngắn chu kỳ phát triển bằng cách phát hiện ý tưởng tiềm năng từ sớm.
Triển vọng thị trường cũng khiến giới đầu tư chú ý. Các nhà phân tích ước tính thị trường AI toàn cầu trong ngành thực phẩm và đồ uống sẽ tăng từ khoảng 10 tỷ USD năm 2025 lên hơn 50 tỷ USD vào năm 2030, nhờ làn sóng đầu tư vào phát triển sản phẩm dựa trên dữ liệu, tự động hóa và cá nhân hóa.
Song không phải mọi câu chuyện đều là thành công. Những nỗ lực AI ban đầu của McCormick từng được phát triển cùng IBM – công ty đứng sau dự án Chef Watson. Nhưng hiện IBM cho biết họ “không còn tập trung tích cực vào lĩnh vực này nữa.”
Theo các nhà khoa học thực phẩm từng thử nghiệm những nền tảng mới, công nghệ vẫn đang ở giai đoạn đầu.
Brian Chau, nhà khoa học thực phẩm và sáng lập công ty tư vấn Chau Time, nhận định nhiều startup hiện vẫn loay hoay ở khâu thu thập dữ liệu. “Họ cần thu hút nhà đầu tư, xây dựng bộ dữ liệu và có đối tác ngành trước khi mọi thứ thực sự hoạt động ở quy mô lớn,” ông nói.
Theo Chau, phần lớn nền tảng hiện nay giống các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên công thức sẵn có, dữ liệu sản xuất và xu hướng tiêu dùng. “Khi tôi thử một nền tảng, đầu ra gần như giống những gì bạn nhận được từ các mô hình AI khác,” ông cho biết. “Không có nhiều giá trị gia tăng nếu thiếu dữ liệu độc quyền từ các công ty thực tế.”
Bài toán nằm ở dữ liệu. Muốn dự đoán chính xác, AI cần được “nuôi” bằng dữ liệu công thức nội bộ, dữ liệu cảm quan và dữ liệu sản xuất – những tài sản mà các tập đoàn thường giữ kín vì lo ngại sở hữu trí tuệ. “Đó là cuộc chơi về quy mô dữ liệu,” Chau nói.
Khi sinh học đặt ra giới hạn
Nếu dữ liệu là thách thức về kinh doanh, thì sinh học lại là rào cản khoa học.
Tiến sĩ Julien Delarue, giáo sư khoa học cảm quan và người tiêu dùng tại Đại học California, Davis, cho rằng kỳ vọng dành cho AI trong lĩnh vực vị giác có phần bị thổi phồng. “Có lẽ đang có một chút cường điệu,” ông nhận xét.
AI có thể phân tích dữ liệu hóa học và tối ưu quy trình phát triển sản phẩm, nhưng dự đoán cách con người cảm nhận một hỗn hợp hương vị phức tạp lại là câu chuyện khác. “Nếu hỏi AI có thể dự đoán chính xác những gì con người cảm nhận từ hỗn hợp hợp chất phức tạp hay không – câu trả lời là không,” ông nói thẳng.
Lý do nằm ở sự đa dạng của con người. Cùng một hợp chất, mỗi cá nhân có thể cảm nhận khác nhau tùy vào di truyền, văn hóa, trải nghiệm và ký ức cá nhân. “Không tồn tại cái gọi là người tiêu dùng trung bình,” Delarue nhấn mạnh.
Muốn vượt qua giới hạn này, ngành công nghiệp cần lượng dữ liệu khổng lồ ở cấp độ cá nhân – một nhiệm vụ gần như bất khả thi trong ngắn hạn.
Vì sao con người vẫn là “người quyết định vị giác”?
Ngay cả các doanh nghiệp xây dựng nền tảng AI cũng thừa nhận vai trò trung tâm của con người.
David Sack, nhà sáng lập AKA Foods, cho biết nền tảng của ông chủ yếu giúp hệ thống hóa tri thức R&D nội bộ – từ công thức cũ, dữ liệu cảm quan đến kinh nghiệm tích lũy của chuyên gia – để đội ngũ có thể tái sử dụng hiệu quả hơn.
“AI có thể giảm số lần thử nghiệm cần thiết, nhưng không thể loại bỏ nhu cầu nếm thử và xác nhận thực tế,” ông nói. “Khi người tiêu dùng là con người, con người luôn phải ở trong quy trình.”
Jason Cohen, nhà sáng lập và CEO Simulacra Data, cũng chung quan điểm. “Người tiêu dùng quyết định bằng vị giác của họ liệu họ có thích sản phẩm hay không. AI chỉ giúp chúng tôi ngoại suy nhanh hơn và rẻ hơn.”
Theo ông, AI đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện mùi vị lỗi, thu hẹp phương án công thức và ưu tiên ý tưởng đáng thử nghiệm – chứ không thay thế nhận thức con người.
Các tập đoàn lớn có lợi thế nhờ sở hữu kho dữ liệu độc quyền khổng lồ. Nhưng ngay cả với họ, AI có lẽ sẽ đóng vai trò công cụ tối ưu hóa hơn là “đầu bếp trưởng”.
“Thiết kế thực phẩm ngày nay phức tạp hơn trước rất nhiều,” Delarue nói. “Bạn không chỉ muốn sản phẩm ngon. Nó phải lành mạnh, bền vững và giá cả phải chăng. AI giúp chúng ta xử lý sự phức tạp đó.”
Nhưng khi nói đến câu hỏi cuối cùng – điều gì thực sự ngon – câu trả lời vẫn nằm ở con người.
“Người tiêu dùng sẽ luôn là người quyết định,” Delarue khẳng định. “Không phải máy móc.”
Ảnh minh họa cho xu hướng số hóa quy trình phát triển hương vị thực phẩm, kết hợp thử nghiệm thực tế trong phòng lab với phân tích dữ liệu bằng AI. Ảnh: Getty Images
