A palatabilidade sempre foi uma das variáveis mais relevantes e intensivas em recursos no desenvolvimento de alimentos para pets. Testes com animais ainda são o padrão da indústria, mas Ana Rita Monforte, doutora e gerente global de ciência de aromas e dados da AFB International, fabricante de palatabilizantes para pet food, está trabalhando para mudar esse cenário. No Petfood Forum 2026, que acontece nos dias 27 a 29 de abril, nos Estados Unidos, ela apresentará um modelo que utiliza inteligência artificial para prever o desempenho de palatabilidade antes dos testes serem necessários.
“O principal insight é que podemos começar a estimar a palatabilidade antes dos testes com animais, utilizando dados históricos estruturados e modelos preditivos”, afirmou Monforte. Ela diz que a palatabilidade não é determinada por um único ingrediente, mas por interações complexas entre formulação, processamento e a matriz alimentar.
De dados fragmentados a sinais para tomada de decisão
A abordagem proposta se baseia na transformação de dados históricos de palatabilidade, geralmente fragmentados, em uma estrutura organizada e utilizável. Ao conectar variáveis de formulação, condições de processamento e resultados de desempenho, o sistema de IA gera sinais preditivos que permitem orientar decisões ainda nas fases iniciais do desenvolvimento, antes da validação in vivo.
“Para a indústria de pet food, essa abordagem oferece uma forma mais sistemática de desenvolver produtos palatáveis”, explicou Monforte. Em vez de depender apenas de testes empíricos, os modelos preditivos ajudam a identificar formulações promissoras mais cedo, priorizar protótipos e otimizar o uso de testes com animais.
Além de acelerar o tempo de desenvolvimento, o framework reduz o espaço de busca em experimentos (design of experiments), apoia a seleção de ingredientes durante a formulação e possibilita o desenvolvimento de palatabilizantes de nova geração, ajustados a arquiteturas específicas de receitas e condições de processamento.
Para a AFB International, o valor é tanto estratégico quanto operacional. “Ao harmonizar dados e conectar formulação, processamento e desempenho, criamos um sistema que melhora a tomada de decisão”, disse Monforte. “O objetivo não é substituir o conhecimento científico, mas fortalecê-lo com melhores dados e ferramentas analíticas.”
Uma mudança na forma de desenvolver produtos
Monforte posiciona essa abordagem como uma mudança mais ampla na filosofia de desenvolvimento: de um modelo baseado em tentativa e erro e intuição para um processo orientado por evidências.
“À medida que as formulações de pet food se tornam mais complexas, ferramentas baseadas em dados deixam de ser opcionais e passam a ser essenciais, ajudando a reduzir tentativas e erros e a concentrar os testes nas soluções mais promissoras”, afirmou.
Os testes com animais não deixam de existir nesse modelo, mas passam a ter um papel diferente. Em vez de serem ferramentas exploratórias amplas, tornam-se etapas de validação de protótipos já bem direcionados, concentrando recursos onde realmente fazem diferença.
O que vem a seguir
Olhando para o futuro, Monforte prevê que abordagens preditivas estarão cada vez mais integradas ao design de formulação e processamento. Modelos futuros deverão incorporar variáveis como estrutura de ração seca (kibble), condições de extrusão e variabilidade dos ingredientes.
“Os testes com animais continuarão sendo essenciais, mas estarão mais focados em confirmar protótipos bem desenvolvidos, em vez de explorar possibilidades amplas”, disse. Essa transição para um desenvolvimento mais direcionado e orientado por dados se tornará uma vantagem competitiva importante na indústria de pet food.
