Desenvolver um novo produto alimentício costuma exigir longos meses de testes. Atualmente, sistemas de inteligência artificial (IA) podem otimizar essa etapa ao cruzarem milhares de substâncias em segundos. Esses algoritmos auxiliam pesquisadores na descoberta de sabores inéditos, texturas aprimoradas e perfis nutricionais balanceados, encurtando drasticamente o ciclo de inovação da indústria.

Não é que o computador “invente” uma receita do nada. Os sistemas são alimentados com informações sobre ingredientes, composição química, propriedades nutricionais, sabor e textura. A partir desses dados, conseguem identificar relações e sugerir combinações que atendam a determinados objetivos. Um estudo publicado ano passado na revista npj Science of Food aponta que a IA pode ajudar a desenvolver alimentos simultaneamente nutritivos, saborosos e sustentáveis.

A tecnologia, no entanto, não é capaz de “sentir” o gosto das receitas que projeta. Conforme explica Manuela Dolinsky, presidente do Conselho Federal de Nutrição (CFN), os sistemas produzem estimativas com base em padrões identificados em grandes conjuntos de dados – como composição química, propriedades físico-químicas e avaliações sensoriais.

“A partir desses dados, os modelos calculam a probabilidade de determinada formulação apresentar características associadas à aceitação, como dulçor, amargor, umami, aroma, cremosidade, crocância ou suculência”, disse a presidente do CFN em entrevista ao Olhar Digital. “No entanto, essas previsões representam tendências estatísticas e não reproduzem integralmente a experiência humana de comer.” Manuela ressalta que o paladar é influenciado por fatores como genética, idade, hábitos e contexto cultural, tornando indispensável a realização de análises sensoriais com pessoas.

Inteligência artificial tenta igualar o sabor do Big Mac

Um dos exemplos mais conhecidos está na NotCo, empresa chilena que desenvolveu o Giuseppe, um sistema de inteligência artificial voltado à criação de alimentos à base de plantas. A plataforma analisa ingredientes em nível molecular e procura combinações capazes de reproduzir características de produtos de origem animal. Segundo a empresa, o sistema trabalha com um universo de mais de 300 mil plantas e também considera fatores como sabor, textura, nutrição e funcionalidade.

O objetivo pode ir além de produzir uma versão vegetal de um alimento conhecido. Um algoritmo também pode receber metas nutricionais e procurar uma formulação que se aproxime delas. Isso abre espaço para produtos com mais proteínas ou fibras e menores quantidades de açúcar, sódio ou gordura saturada.

Da composição nutricional ao sabor, a IA começa a explorar possibilidades que seriam difíceis de testar manualmente. Em uma pesquisa publicada em junho, pesquisadores recorreram à IA generativa para criar hambúrgueres com diferentes prioridades, incluindo sabor, sustentabilidade e nutrição. O sistema também conseguiu redescobrir estatisticamente características do Big Mac sem receber sua receita, aprendendo padrões a partir de formulações feitas por humanos. 

Depois, a equipe levou as receitas para uma situação real de consumo. Um grupo de 101 participantes participou de uma degustação às cegas em um restaurante e avaliou os hambúrgueres em uma escala de sete pontos. Duas versões desenvolvidas para priorizar sabor tiveram avaliações iguais ou superiores às do Big Mac em alguns critérios. Uma delas recebeu nota média de 5,8 para sabor, contra 5,4 do produto de comparação.

Quando o objetivo mudou para nutrição, porém, apareceu uma dificuldade importante. O hambúrguer desenvolvido para ser mais nutritivo apresentou melhor alinhamento com componentes de uma alimentação saudável, incluindo mais vegetais, grãos integrais e proteína vegetal, além de menos grãos refinados, sódio e gordura saturada. Mas o resultado agradou menos aos participantes: a nota média de aceitação foi 3,8, contra 5,3 para o Big Mac.

Esse resultado revela um dos principais desafios da tecnologia. Melhorar um alimento do ponto de vista nutricional não significa necessariamente torná-lo mais atraente para quem vai comê-lo. Sabor, textura, aroma, preço e aparência também influenciam a escolha. No estudo, justamente a versão criada para priorizar a qualidade nutricional perdeu pontos nesses aspectos. A IA, portanto, pode encontrar uma solução nutricionalmente interessante, mas ainda precisa lidar com aquilo que torna uma comida desejável.

Alertas do Conselho Federal de Nutrição

Manuela alerta que não se deve transformar o resultado de um estudo isolado em regra geral, mas reconhece que diferentes objetivos de formulação podem competir entre si. Alterar parâmetros para deixar o alimento mais saudável pode modificar fatores como umidade e sensação na boca. Além disso, muitos consumidores estão habituados a produtos com elevada densidade energética e sabores intensos, o que faz com que uma receita nutricionalmente favorável se afaste desse padrão de familiaridade.

Outro resultado chamou atenção pela combinação de saúde e sustentabilidade. O hambúrguer criado com foco ambiental, baseado em cogumelos, apresentou um índice de impacto ambiental mais de dez vezes menor que o Big Mac no modelo utilizado pelos pesquisadores. Já a versão baseada em feijão alcançou quase o dobro da pontuação nutricional do hambúrguer de referência. São resultados experimentais, e não uma prova de que esses produtos sejam automaticamente mais saudáveis ou sustentáveis em qualquer situação.

A substituição de ingredientes de origem animal por opções vegetais projetadas por algoritmos também exige cautela. “O benefício depende dos ingredientes utilizados, do grau e da finalidade do processamento, da composição nutricional final, da frequência de consumo, do contexto da alimentação e, principalmente, do alimento que está sendo substituído”, afirma Manuela.

Ela explica que esses substitutos podem conter teores elevados de sódio, gorduras ou aditivos, reforçando a orientação da Organização Mundial da Saúde (OMS) de que alimentos industrializados vegetais não devem ser considerados saudáveis apenas por serem plant-based. “O que não se deve permitir é que o apelo tecnológico ou vegetal funcione como comprovação de saúde”.

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Seres humanos continuam sendo indispensáveis na validação das receitas 

A indústria também já está colocando essa tecnologia em aplicações comerciais. Em setembro de 2025, a Magnum, divisão de sorvetes da Unilever, anunciou uma colaboração com a NotCo para usar inteligência artificial na reformulação e no desenvolvimento de produtos. Entre os objetivos estavam reduzir calorias, criar novas opções à base de plantas e encontrar alternativas para ingredientes. O movimento mostra que a IA começa a ser usada também para modificar produtos que já existem.

Essa busca por rótulos aparentemente mais leves levanta discussões sobre a real qualidade nutricional dessas novas opções. Retirar ingredientes críticos como sódio ou gordura saturada é uma melhoria relevante, mas não é um certificado absoluto de saúde. A presidente do conselho observa que até mesmo produtos com alegações como “reduzido em sódio” ou sem as lupas de alerta da Anvisa precisam ser analisados em sua totalidade, verificando se a redução de um componente não foi compensada pela adição excessiva de outro.

Diante disso, surge a dúvida se a tecnologia ajudará a entregar alimentos nutritivos ou se servirá para criar ultraprocessados “maquiados”. A nutricionista explica que a IA é uma ferramenta cujos resultados dependem das diretrizes fornecidas aos algoritmos. “Se o algoritmo for orientado apenas para maximizar sabor, custo, durabilidade e conveniência, poderá contribuir para produtos ultraprocessados muito atrativos, mesmo que tragam alegações nutricionais pontuais”, pontua. “Por outro lado, a mesma tecnologia pode ser empregada para reduzir compostos críticos, melhorar a densidade nutricional, substituir determinados aditivos, incorporar ingredientes in natura ou minimamente processados e elevar a presença de fibras.”

Tudo isso deixa claro que os algoritmos não estão prontos para substituir nutricionistas, chefs ou cientistas de alimentos. Uma receita sugerida por computador ainda precisa ser produzida, testada e avaliada por pessoas. No estudo dos hambúrgueres, por exemplo, as instruções geradas pela IA indicavam ingredientes e quantidades, mas chefs foram necessários para transformar essas informações em receitas que pudessem ser efetivamente preparadas e degustadas.

A tendência, portanto, não é colocar uma IA no lugar de quem desenvolve alimentos, mas transformar a maneira como esse trabalho é feito. Em vez de testar algumas dezenas de possibilidades, pesquisadores podem usar algoritmos para explorar um espaço muito maior de combinações e selecionar as mais promissoras. A decisão final continua dependendo de testes, conhecimento científico e avaliação humana.

Para a nutrição, essa mudança pode ser especialmente relevante. A mesma tecnologia usada para encontrar um substituto para determinado ingrediente pode, em princípio, considerar simultaneamente proteínas, fibras, micronutrientes, calorias, sódio e gorduras. Pesquisas recentes já apontam a IA como uma ferramenta para conectar dados de composição dos alimentos, ciência nutricional e respostas do organismo.

Ainda assim, existe uma diferença importante entre criar um alimento com determinado perfil nutricional e provar que ele melhora a saúde. Uma formulação pode ter menos sódio ou mais fibras no rótulo, mas isso não basta para determinar seus efeitos no organismo. Estudos clínicos e avaliações de longo prazo continuam necessários. A IA pode acelerar a descoberta de candidatos, mas não elimina a necessidade de comprovar se aquilo que foi criado realmente funciona.

“A inteligência artificial não deve substituir o julgamento profissional. Ela deve estar a serviço de uma inovação responsável, orientada não apenas à eficiência industrial, mas à promoção da alimentação adequada e saudável, à segurança alimentar e nutricional e à proteção da saúde da população”, conclui Manuela.

O mais curioso nessa transformação é que a inteligência artificial começa a atuar justamente em uma área que parece essencialmente humana: decidir o que é gostoso. Ao analisar milhares de receitas e relações entre ingredientes, os algoritmos conseguem encontrar padrões que seriam difíceis de perceber manualmente. A próxima etapa pode ser combinar essa capacidade com metas nutricionais cada vez mais específicas, aproximando a indústria de alimentos de uma espécie de engenharia personalizada da comida.

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