La herramienta ChatGPT de OpenAI ha tenido una adopción generalizada, desde ayudar con el trabajo académico y la investigación profunda de dominios específicos hasta acelerar el descubrimiento de fármacos. A la gente también le gusta tanto su generación de imágenes Ghibli que la carga de usuarios está «derritiendo» la pila de GPU de OpenAI. La próxima gran vía para ChatGPT podría ser una aventura bastante deliciosa.
Específicamente, el chatbot de IA podría acelerar las pruebas sensoriales de los brownies, lo que podría acelerar también el desarrollo de nuevos sabores. La gente de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign publicó recientemente un estudio que analiza el potencial de ChatGPT como catador sensorial de varios tipos de brownies.
Un papel completamente nuevo
En la industria alimentaria, la evaluación sensorial experta es algo muy importante. Técnicamente conocido como organoléptico, se trata de estudiar el impacto de los alimentos en varios sentidos humanos. Piensa en el gusto, el olfato, la vista, el tacto, la textura e incluso el sonido. Luego se vincula con el lado emocional y sentimental de degustar un determinado alimento.

Por lo general, realizada por un panel de expertos, así como por probadores aleatorios, la evaluación sensorial permite a un chef (o marca) probar si el alimento es lo suficientemente bueno para un lanzamiento amplio, si el aroma es agradable o si el perfil de especias o dulzura podría necesitar algún ajuste. Las emociones que sienten los usuarios, como la confianza, la alegría, la ira, el placer o el disgusto, también se evalúan para crear un perfil sensorial completo.
No hace falta decir que es un proceso meticuloso, que requiere mucho tiempo y dinero. ¿Y si ChatGPT se ve obligado a hacer lo mismo? De eso se tratan exactamente las últimas investigaciones. Damir Torrico, profesor asistente en el Departamento de Ciencia de los Alimentos y Nutrición Humana del instituto, probó ChatGPT preguntándole sobre quince recetas diferentes de brownies para su evaluación sensorial.
Las respuestas de la IA no fueron muy lejanas en comparación con los expertos humanos, mostrando «similitudes de comportamiento con las respuestas típicas de los consumidores». Puntuó las diferentes recetas en una escala del 1 al 10, proporcionando una puntuación para «sentimientos» como el miedo, la sorpresa, la alegría y la tristeza en cada combinación de brownie.
Acelerar las cosas, no reemplazar a los humanos
La idea general, sin embargo, no es reemplazar a los evaluadores de gusto humanos. En cambio, podría ayudar a los científicos de alimentos y otras partes interesadas de la industria a reducir una larga lista de recetas (basadas en diferentes ingredientes) y luego involucrar a expertos en sabor humano para probar las versiones con mayores posibilidades de éxito.

Por lo tanto, la incorporación de ChatGPT podría ahorrar tiempo y recursos. «ChatGPT tiene el potencial de servir como una herramienta eficiente de preselección para la evaluación de productos, acelerando significativamente el proceso de análisis sensorial», dice el documento. Sin embargo, hay algunos desafíos que deben resolverse.
Según el análisis de los expertos, las respuestas de ChatGPT se consideraron abrumadoramente positivas, incluso para las combinaciones de ingredientes que incluían elementos extraños. «En el intento de ChatGPT de actuar como humano, parecía mostrar este comportamiento», señalan los expertos. Eso no es del todo inesperado, porque el mensaje le pedía al chatbot de IA que actuara como un catador humano.
Por ejemplo, una de las recetas de brownie incluía ingredientes como harina de lombriz y aceite de pescado, mientras que la otra incorporaba ácido cítrico. Ninguno de estos elementos se usa generalmente para hacer brownies. Uno incluso podría sentirse asqueado por la idea de comidas de gusanos en un brownie de chocolate.
A pesar de que ChatGPT no era del todo preciso, exhibía un sesgo positivo bastante curioso. Los expertos detrás del estudio dicen que estos modelos de evaluación sensorial impulsados por IA podrían usar algunos ajustes para que puedan describir con precisión una gama más amplia de emociones sensoriales y proporcionar la retroalimentación adecuada antes de que la industria alimentaria los adopte.