एआई बदल रहा है कि शराब निर्माता पेय कैसे तैयार करते हैं

कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब शराब उद्योग में बैक ऑफिस से निकलकर टेस्टिंग रूम तक पहुंच रही है। ब्रुअरीज, वाइनरी और स्पिरिट्स निर्माता डेटा टूल्स की मदद से स्वाद को आकार दे रहे हैं, उत्पाद विकास की रफ्तार बढ़ा रहे हैं और उन युवा उपभोक्ताओं तक पहुंचने की कोशिश कर रहे हैं, जो शराब के सेवन का तरीका बदल रहे हैं।

इस बदलाव के पीछे बाजार का दबाव और उपभोक्ता व्यवहार में आ रहा परिवर्तन, दोनों हैं। कुछ पुरानी श्रेणियों में उत्पादकों को धीमी वृद्धि का सामना करना पड़ रहा है, रेडी-टू-ड्रिंक उत्पादों की मांग बढ़ रही है और Gen Z तथा millennials में कम-अल्कोहल विकल्पों, फंक्शनल इंग्रीडिएंट्स और नए लगने वाले फ्लेवर्स के प्रति रुचि बढ़ी है। बेवरेज शोधकर्ताओं द्वारा उद्धृत उद्योग रिपोर्टों और कंपनियों के केस स्टडीज से पता चलता है कि एआई अब उपभोक्ता डेटा स्कैन करने, रुझानों का अनुमान लगाने, रेसिपी डिजाइन करने और यहां तक कि किसी उत्पाद के शेल्फ पर पहुंचने से पहले पैकेजिंग और मार्केटिंग तय करने में भी इस्तेमाल हो रहा है।

बीयर में इसका एक सबसे स्पष्ट उदाहरण बेल्जियम से आता है, जहां KU Leuven के शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग का उपयोग कर 250 व्यावसायिक बीयरों और हर नमूने में 200 से अधिक रासायनिक गुणों का विश्लेषण किया। उन्होंने इस लैब कार्य को सेंसरी पैनलों और लाखों उपभोक्ता समीक्षाओं के साथ जोड़कर ऐसे मॉडल प्रशिक्षित किए जो यह अनुमान लगा सकें कि लोग किसी बीयर के स्वाद को कैसे आंकेंगे। अध्ययन में पाया गया कि एल्गोरिद्म ऐसे रासायनिक संबंध पहचान सकते हैं जिन्हें मानव चखने वाले अक्सर नहीं पकड़ पाते, जिनमें वे मामले भी शामिल हैं जहां आम तौर पर खामी माने जाने वाले यौगिक सही संतुलन में मौजूद होने पर सकारात्मक योगदान दे सकते हैं। इसी शोध का उपयोग नॉन-अल्कोहलिक बीयर को बेहतर बनाने के लिए भी किया गया है, ताकि बॉडी और अरोमा से जुड़े उन यौगिकों की पहचान की जा सके जो उसमें कम पड़ रहे थे।

बड़ी ब्रुअरीज ने भी तेजी से कदम बढ़ाए हैं। Carlsberg ने Microsoft और विश्वविद्यालयी साझेदारों के साथ उस परियोजना पर काम किया है जिसे वह बीयर फिंगरप्रिंटिंग प्रोजेक्ट कहता है, जिसमें सेंसर और मशीन लर्निंग की मदद से कच्चे अवयवों और यीस्ट स्ट्रेन्स से स्वाद का अनुमान लगाया जाता है। AB InBev ने सीमित-संस्करण परियोजनाओं में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल किया है, जिनमें Beck’s Autonomous शामिल है — एक बीयर जिसकी रेसिपी, नाम, लोगो और कैंपेन एसेट्स एआई टूल्स से विकसित किए गए थे। छोटी कंपनियों ने भी ऐसे सिस्टम अपनाए हैं जो ऐप्स या QR कोड के जरिए पीने वालों की प्रतिक्रिया इकट्ठा करते हैं और फिर उपभोक्ताओं की पसंद के आधार पर अगली बैचों में बदलाव करते हैं।

वाइन निर्माता एक अलग समस्या हल करने के लिए इसी तरह के टूल्स का इस्तेमाल कर रहे हैं: एक बेहद व्यक्तिपरक श्रेणी को खरीदारों के लिए अधिक सहज कैसे बनाया जाए। कैलिफोर्निया की वाइन एनालिटिक्स कंपनी Tastry रासायनिक प्रोफाइलिंग का उपयोग करके वाइनों के लिए FlavorMatrix और उपभोक्ताओं के लिए PalateMatrix तैयार करती है। खरीदार छोटे-छोटे पसंद-आधारित क्विज़ भरते हैं, अक्सर QR कोड या रिटेल डिस्प्ले के जरिए, और सिस्टम उनकी पसंद से मेल खाने वाली बोतलों की सिफारिश करता है। कंपनी का कहना है कि उसके मॉडल रिलीज़ से पहले ही उपभोक्ता प्रतिक्रिया का अनुमान लगा सकते हैं और वाइनरी को बल्क इन्वेंट्री को खास खरीदारों को ध्यान में रखकर ब्लेंड्स में बदलने में मदद कर सकते हैं।

यह तरीका तब और महत्वपूर्ण हो गया है जब कुछ बाजारों में युवा वयस्कों के बीच वाइन बिक्री नरम पड़ी है। Paso Robles जैसे स्थानों पर रिटेल अभियानों ने एआई-संचालित डिस्कवरी टूल्स का इस्तेमाल Gen Z और millennial उपभोक्ताओं के लिए वाइन खरीदारी को कम डराने वाला बनाने में किया है, जो पारंपरिक terroir या appellation भाषा पर प्रतिक्रिया नहीं देते होंगे। खरीदारों से तकनीकी tasting notes समझने को कहने के बजाय, ये सिस्टम उन्हें सीधे उन वाइनों से जोड़ने की कोशिश करते हैं जिन्हें उनके पसंद आने की संभावना अधिक होती है।

स्पिरिट्स निर्माता एआई का इस्तेमाल उत्पाद निर्माण और ट्रेंड पहचान — दोनों के लिए कर रहे हैं। Mackmyra, स्वीडन की वह डिस्टिलरी जिसे अक्सर एआई-निर्मित व्हिस्की लॉन्च करने वाली पहली कंपनी कहा जाता है, ने उत्पादन के लिए एक फॉर्मूला चुनने से पहले Microsoft और Fourkind के साथ रेसिपी जनरेशन पर काम किया था। ब्रिटेन की Circumstance Distillery ने बाद में Monker’s Garkel gin विकसित करने में Ginette नामक एआई सिस्टम की मदद ली। बड़ी कंपनियों में प्रेडिक्टिव टूल्स का इस्तेमाल सोशल मीडिया, सर्च व्यवहार और खाद्य रुझानों को स्कैन करके फ्लेवर बदलावों के शुरुआती संकेत पकड़ने के लिए किया जा रहा है। Diageo ने कहा है कि वह इनोवेशन दिशा तय करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करता है, जिसमें फ्रूटी व्हिस्की प्रोफाइल में रुचि की पहचान भी शामिल है, जिसने Buchanan’s Pineapple Scotch जैसे लॉन्च को समर्थन दिया।

रेडी-टू-ड्रिंक कॉकटेल्स के उभार ने इन पूर्वानुमान टूल्स को और भी मूल्यवान बना दिया है। RTDs पेय-अल्कोहल श्रेणी के सबसे तेज़ी से बढ़ते खंडों में बने हुए हैं क्योंकि वे युवा उपभोक्ताओं की उन आदतों से मेल खाते हैं जो सुविधा चाहते हैं लेकिन स्वाद-विविधता छोड़ना नहीं चाहते। Suntory Global Spirits सहित कंपनियों ने कहा है कि वे डेटा मॉडलिंग का उपयोग कैन वाले कॉकटेल्स को बारटेंडरों द्वारा बनाए गए पेयों जैसा स्वाद देने के लिए कर रही हैं, जबकि उन्हें शेल्फ-स्टेबल भी रखा जा रहा है। उद्योग विश्लेषकों का कहना है कि वैरायटी पैक्स खास तौर पर अच्छी बिक्री करते हैं क्योंकि वे रोटेशन और खोज की उपभोक्ता मांग से मेल खाते हैं।

वितरण भी बदल रहा है। Southern Glazer’s Wine & Spirits ने Proof नामक एक डिजिटल इकोसिस्टम बनाया है, जो रिटेलरों को 24/7 ऑर्डरिंग एक्सेस, इन्वेंट्री विजिबिलिटी और प्राइसिंग टूल्स देता है, साथ ही बिक्री डेटा को प्रेडिक्टिव मॉडल्स में फीड करता है। कंपनी का कहना है कि उसके सिस्टम स्टोर स्तर पर मांग का पूर्वानुमान लगाने, स्टॉकआउट कम करने और डिलीवरी सटीकता सुधारने में मदद करते हैं। अन्य वितरक भी इसी तरह के टूल्स का उपयोग रूट प्लान करने, गोदाम संचालन संभालने और अनावश्यक स्टोर विज़िट घटाने के लिए कर रहे हैं।

कंपनियों के भीतर एआई अपनाने की प्रक्रिया बिना तनाव के नहीं रही है। Pernod Ricard ने कर्मचारियों की आंतरिक प्रतिरोध भावना का उल्लेख किया है, जिन्हें चिंता थी कि एल्गोरिद्म अनुभव पर हावी हो जाएंगे या स्थानीय निर्णय क्षमता कम कर देंगे। कंपनी ने कहा कि उसने चरणबद्ध परीक्षण, अपनाने को मापनीय नतीजों से जोड़ने और कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने के जरिए इस चुनौती से निपटा, उन्हें पूरी तरह बदलने के बजाय। यह पैटर्न पूरे उद्योग में आम होता जा रहा है: अधिकारी तेज़ फैसले और कम लागत चाहते हैं, लेकिन उन्हें अभी भी वाइनमेकरों, ब्रुअर्स और ब्लेंडर्स की जरूरत होती है ताकि वे मशीनों द्वारा तैयार नतीजों की व्याख्या कर सकें।

जलवायु परिवर्तन इस बदलाव का एक और कारण जोड़ रहा है। वाइनरी अंगूर-बागानों में सेंसर और प्रेडिक्टिव सॉफ्टवेयर का उपयोग पानी के तनाव पर नजर रखने, फसल कटाई का समय अनुमानित करने और मौसम पैटर्न अधिक अनिश्चित होने पर कीटों पर निगरानी रखने के लिए कर रही हैं। कैलिफोर्निया और यूरोप में उत्पादक इन प्रणालियों पर भरोसा कर रहे हैं ताकि गर्मी की लहरों, सिंचाई विफलताओं और रोग दबाव से फसलों को बचाया जा सके — ऐसे कारक जो फल कभी सेलर तक पहुंचे उससे पहले ही अंगूर की रसायनिकी बदल सकते हैं।

नतीजा यह है कि यह उद्योग अब ऐसा नहीं रह गया जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिर्फ लॉजिस्टिक्स या मार्केटिंग सपोर्ट तक सीमित हो। यह अब तेजी से इस बात का हिस्सा बन रही है कि पेय कैसे सोचे जाते हैं, जांचे जाते हैं, कीमत तय होती है और बाजार तक पहुंचते हैं। बदलती पसंद, सिकुड़ते मार्जिन और जलवायु जोखिम से तालमेल बिठाने की कोशिश कर रहे उत्पादकों के लिए यह तकनीक अब कोई नवीनता नहीं बल्कि एक व्यावहारिक उपकरण बनती जा रही है — ऐसा उपकरण जो पहली रेसिपी ड्राफ्ट से लेकर दुकान की शेल्फ पर रखी बोतल तक हर चीज़ को प्रभावित कर सकता है。