Come intelligenza artificiale e machine learning trasformano la supplychain agroalimentare in chiave di sostenibilità sociale

Abstract

Questa tesi i esplora il ruolo dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) nella trasformazione della filiera agroalimentare, con particolare attenzione all’impatto sulla sostenibilità sociale. Attraverso l’analisi di articoli accademici, paper sono stati individuati i diversi utilizzi dell’intelligenza artificiale e del machine learning nella supply chain agroalimentari concentrandosi su quegli utilizzi che hanno come obbiettivo la sostenibilità sociale globale, si evidenziano le potenzialità delle soluzioni basate su AI e ML nel migliorare la tracciabilità, ridurre gli sprechi alimentari, mitigare la diffusione di agenti patogeni, migliorare la qualità dei posti di lavoro, migliorare le condizioni degli animali da allevamento oltre che porre maggiore attenzione sulla tutela del consumatore e sul suo coinvolgimento. Inoltre sono stati analizzati due casi studio di due cooperative italiane per poter dare una dimostrazione concreta del potenziale dell’AI e del ML nella supply chain agrifood. La ricerca affronta inoltre le implicazioni etiche e sociali dell’introduzione di tali tecnologie l’adozione di queste tecnologie è ostacolata da barriere sociali, tecnologiche ed economiche.

This thesis explores the role of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in transforming the agri-food supply chain, with particular focus on their impact on social sustainability. Through the analysis of academic articles, papers the research identifies the various applications of AI and ML within the agri-food supply chain, focusing specifically on those aimed at promoting global social sustainability. The study highlights the potential of AI- and ML-based solutions to improve traceability, reduce food waste, mitigate the spread of pathogens, enhance job quality, improve the welfare of farm animals, and increase attention to consumer protection and engagement. In addition, two case studies involving Italian cooperatives were examined to offer practical evidence of the transformative potential of Artificial Intelligence and Machine Learning within the traditional agrifood supply chain." The research also addresses the ethical and social implications of implementing these technologies. The adoption of such innovations is hindered by social, technological, and economic barriers.