L’Oreal, yapay zekâyı ürün geliştirme süreçlerinde daha yoğun kullanarak yeni kozmetik formüllerini daha kısa sürede hazırlamayı hedefliyor. Şirketin açıklamasına göre AI, mevcut içerik portföyündeki bileşenler için yeni kullanım alanları bulmaya ve moleküllerin cilt ile saç üzerindeki olası etkilerini formül laboratuvarına geçmeden önce tahmin etmeye yardımcı oluyor. Bu yaklaşım, klasik deneme-yanılma sürecini tamamen ortadan kaldırmasa da, araştırma ekiplerinin daha dar ve daha anlamlı seçenekler üzerinden ilerlemesini sağlıyor.
Fransız kozmetik grubu, bu teknolojiyi laboratuvarlarında son dört yıldır kullandığını belirtiyor. Tüketici ürünleri biriminin başındaki Fabrice Megarbane, AI destekli sistemlerin yeni formülasyonlarda kullanılmadan önce moleküllerin nasıl sonuç verebileceğini öngörmeye katkı sunduğunu ifade ediyor. Şirketin daha önce paylaştığı bilgilere göre öngörücü formülasyon çalışmaları, içerik performansını dijital ortamda simüle ederek bilim insanlarının laboratuvar testlerinden önce farklı değişkenleri sanal olarak değerlendirmesine imkan tanıyor.
Bu sistemin pratikteki örneklerinden biri, daha önce cilt bakım ürünlerinde kullanılan bazı moleküllerin farklı bir kategoriye taşınması oldu. L’Oreal, bu molekülleri saça daha fazla kaldırma etkisi ve dolgunluk kazandırmayı hedefleyen kolajen bazlı bir şampuanda yeniden konumlandırdı. Buradaki temel nokta, şirketin tamamen yeni bir içerik keşfinden ziyade, elindeki molekül havuzunu daha verimli tarayarak alternatif kullanım senaryoları üretmesi. AI da bu tarama ve eşleştirme işini daha hızlı hale getiriyor.
Megarbane’a göre yapay zekâ, ürün ekiplerinin yeni molekül kombinasyonlarını daha kısa sürede test etmesine ve olası faydalarını daha hızlı değerlendirmesine yardımcı oluyor. L’Oreal, AI kullanımının ürün formülasyon sürecini 4 kat hızlandırdığını söylüyor. Bu tür bir kazanım, özellikle çok sayıda içerik, doku, performans ve stabilite değişkeninin aynı anda ele alındığı kozmetik geliştirme süreçlerinde önemli. Çünkü laboratuvar aşamasına geçmeden önce elenen zayıf seçenekler, zaman ve kaynak kullanımını doğrudan etkiliyor.
Şirket, AI’ı laboratuvar testlerinin yerini alan bir araç olarak değil, test öncesi seçenekleri daraltan bir katman olarak konumlandırıyor. Yani nihai karar yine fiziksel testler, uzman değerlendirmeleri ve ürün güvenliği süreçleriyle veriliyor. Ancak ön eleme ne kadar iyi yapılırsa, laboratuvarda harcanan süre de o kadar azalıyor. L’Oreal’in bu teknoloji kullanımını hızlandırmasının arkasında daha geniş bir inovasyon baskısı da bulunuyor. Grup, son yılların en yavaş satış büyümesini açıkladıktan sonra yeni ürün geliştirmeyi desteklemek için daha agresif bir yenilik planı devreye aldı.
Üst yönetim tarafından geçen yıl tanıtılan “beauty stimulus plan”, değişen tüketici tercihleri karşısında ürün lansmanlarını hızlandırmayı amaçlıyor. Güzellik kategorilerinde trendlerin hızlı değişmesi, özellikle saç bakımı, cilt bakımı ve makyaj gibi segmentlerde ürün döngülerinin kısalmasına yol açıyor. Böyle bir ortamda şirketler, yalnızca yeni içerikler bulmakla değil, mevcut içeriklerden daha fazla değer üretmekle de ilgileniyor. L’Oreal’in AI yatırımı bu açıdan hem Ar-Ge verimliliği hem de portföy optimizasyonu tarafında stratejik önem taşıyor.
Bu eğilim yalnızca kozmetik sektörüyle sınırlı değil. Nestle, Haleon ve Mondelez gibi diğer tüketim ürünleri şirketleri de yapay zekâyı ürün geliştirme süreçlerine entegre ediyor. Kullanım alanları şirketten şirkete değişse de ortak tema aynı: içerik testi, tarif üretimi, alternatif bileşen analizi ve tedarik zinciri kaynaklı kısıtlara daha hızlı yanıt verebilmek. Özellikle gıda tarafında reçete geliştirme süreçleri çok sayıda numune üretimi gerektirdiği için, dijital ön değerlendirme araçları doğrudan maliyet ve zaman avantajı yaratabiliyor.
Mondelez, Cadbury, Toblerone, Oreo ve Chips Ahoy dahil çeşitli markalarda reçete geliştirmeyi desteklemek için AI kullanıyor. Şirketin bilgi ve dijitalden sorumlu yöneticisi Filippo Catalano’ya göre sistem, reçete seçeneklerinin daha verimli biçimde oluşturulmasına ve test edilmesine yardımcı oluyor. Araç, insan uzmanların daha sonra gözden geçirdiği, zaman zaman sıra dışı kombinasyonlar içeren tarif fikirleri üretebiliyor. Bu da ürün geliştirme sırasında gerekli fiziksel numune sayısını azaltabiliyor.
Mondelez, AI destekli sistemin inovasyon aşamasında tipik olarak üretilen numune miktarını düşürdüğünü belirtiyor. Şirket, seçilmiş formüller daha ileri test aşamalarına geçmeden önce reçete seçeneklerini bu araçla değerlendiriyor. Verilen örnekler arasında Gluten Free Golden Oreo ve yenilenmiş bir Chips Ahoy reçetesi bulunuyor. Şirkete göre AI aracıyla üretilen bisküvi reçetelerinin %60’ı beslenme, sürdürülebilirlik ve maliyet kriterlerinde daha iyi performans gösterdi.
AI’ın bir başka avantajı da tedarik esnekliği tarafında ortaya çıkıyor. Catalano, belirli bir bileşene tek kaynaktan bağımlılığı azaltmak için yapay zekânın alternatif reçete seçenekleri üretebildiğini söylüyor. Bu yaklaşım, içerik bulunabilirliği, fiyat değişimi veya farklı gereksinimler nedeniyle mevcut formülün yeniden ele alınması gerektiğinde işe yarıyor. Böylece AI yalnızca yeni ürün geliştirmede değil, mevcut ürünlerin tedarik koşullarına göre optimize edilmesinde de rol oynuyor.
Nestle tarafında ise yeniden formülasyon baskısı öne çıkıyor. Şirket, 2026 sonuna kadar dünya çapındaki tüm ürünlerinden yapay gıda boyalarını çıkarmayı planlıyor. ABD portföyündeki yapay renklendiriciler daha önce kaldırılmıştı. Teknoloji Direktörü Stefan Palzer, bu dönüşümün doğal alternatiflerin taranmasını, üretim sırasında test edilmesini ve raf ömrünün değerlendirilmesini gerektirdiğini belirtiyor. Bu da ürün geliştirme ekipleri üzerinde ek iş yükü oluşturuyor ve AI gibi araçların değerini artırıyor.
Düzenleyici baskı da bu süreci hızlandırıyor. ABD Food and Drug Administration, gıda arzında sık kullanılan kalan altı sertifikalı renk katkısının 2027 sonuna kadar kaldırılması için üreticiler, perakendeciler ve sektör gruplarıyla çalıştığını açıkladı. Kurum ayrıca petrol bazlı gıda boyalarının kaldırılmasına yönelik sektör taahhütlerini de takip ediyor. Böyle bir ortamda üreticiler, alternatif içerikleri daha kısa sürede test edecek dijital araçlara daha fazla ihtiyaç duyuyor.
Yapay zekânın kullanım alanı sadece ürün formülleriyle sınırlı değil. Barry Callebaut, çikolata reçetelerinde içerik alternatifleri geliştirmek için NotCo ile iş birliği yaptı. İki şirket, teknolojiyi bitki bazlı bileşen kombinasyonlarını belirlemek ve simüle etmek için kullanıyor. Nestle ile IBM Research ise 2025’te, ürünleri nem, oksijen ve sıcaklık değişimlerinden koruyacak yüksek bariyerli ambalaj malzemelerini belirlemek için üretken AI tabanlı bir araç geliştirdiklerini duyurdu. Bu araç maliyet, geri dönüştürülebilirlik ve işlevsellik gibi unsurları da hesaba katıyor.
Ambalaj tarafındaki bu çalışma, kimyasal dil modelleme ile IBM Research’ün regression transformer yaklaşımını kullanarak moleküler yapılar ile fizikokimyasal özellikler arasında bağ kuruyor. Nestle, sistemi ambalaj uygulamalarında malzeme keşfini desteklemek için geliştirdiğini belirtiyor. Haleon da Haziran 2026’da Microsoft ile tüketici içgörüleri, ürün inovasyonu, tedarik zinciri operasyonları, bilimsel araştırma, klinik içerik geliştirme, tahminleme ve ticari uygulamayı kapsayan beş yıllık bir iş birliği açıkladı.
Toplam tabloya bakıldığında şirketlerin ortak mesajı net: AI, insan ekiplerin yerini almıyor, ancak aylar hatta yıllar sürebilen bazı süreçleri sıkıştırarak araştırma, test ve formülasyon döngülerini hızlandırıyor. L’Oreal’in ürün formülasyonunda bildirdiği 4 kat hızlanma da bu eğilimin en somut örneklerinden biri. Yine de son aşamada uzman değerlendirmesi, laboratuvar doğrulaması ve üretim testleri kritik olmaya devam ediyor. Kısacası yapay zekâ, tüketim ürünlerinde karar verici değil; daha hızlı, daha verimli ve daha hedefli çalışmayı sağlayan bir geliştirme katmanı haline geliyor.
