Introdução: O desperdício alimentar é um desafio global, com impactos ambientais, económicos e nutricionais, especialmente na restauração coletiva.

Objetivos: Avaliar e caracterizar o desperdício em seis unidades de restauração coletiva, com recurso a inteligência artificial, de modo a identificar padrões e oportunidades de redução alinhadas com os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável.

Metodologia: Estudo quasi-experimental em seis unidades de restauração coletiva, monitorizando desperdício alimentar em produção, pós-consumo e sobreprodução. O sistema Vision AI registou dados em tempo real e estimou preditivamente poupanças em peso, custo, refeições e emissões de CO2e. As intervenções implementadas incluíram ajuste de porções, planeamento, controlo de produção, gestão de stocks e formação das equipas.

Resultados: O desperdício concentrou-se nos pratos dos consumidores e foi maioritariamente não comestível. A análise efetuada pelo sistema inteligência artificial permitiu projetar, com base no período de referência e numa extrapolação anual (52 semanas), uma redução potencial de 6,8 t de desperdício alimentar (equivalente a 17 108 refeições), o que corresponderia à prevenção da emissão de 29 424 kg de CO2e e a uma poupança estimada de 14 879 €. A formação foi considerada a medida mais eficaz, sem associação significativa entre idade e perceção.

Conclusões: A inteligência artificial aliada à perceção das equipas permite um diagnóstico mais preciso e a definição de estratégias sustentáveis, promovendo políticas de restauração coletiva mais responsáveis.