EcoPack IA: Capítulo III: Primeros pasos en el futuro del empaque

Previamente, nos ocupamos de revisar las dos primeras estrategias que la IA imagina para la creación del futuro del packaging. Los materiales de origen biológicos prometen ser las fuentes renovables que aseguren el abasto necesario para la elaboración de suficientes envases. Pero también alertamos sobre la importante de no competir con la industria alimenticia.

Seguido, reafirmamos el compromiso de diseñar envases para reducir el desperdicio, usando el mínimo de material que sea posible, sin comprometer la protección del producto, sino el problema es doble. Por otra parte, asegurar que esos materiales estén en condiciones listas para reciclar. 

En este capítulo vamos a investigar sobre dos nuevas estrategias sumamente importantes para reducir la huella de CO2 y las capacidades de circularidad de los envases. ¿Te imaginas cómo? 

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Lea también: Inteligencia artificial: el siguiente nivel para la industria del packaging

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Primeros pasos

Hasta el viaje más largo, comienza con el primer paso. Eso afirma un viejo proverbio, que probablemente puede haber sido acuñado en los inicios de la humanidad, pero frente a la IA sigue teniendo vigencia.
 
La IA es una tecnología que existe desde hace bastante tiempo, pero hizo popular hace relativamente poco. Los early-adopters son aquellos que rápidamente se adentran en los nuevos lanzamientos. Ellos tienen la ventaja de ser los primeros, pero no importa quién llega primero, sino quién lo hace mejor.

Contamos con la ventaja de tener acceso a esta tecnología impresionante, y con muchas opciones gratuitas. Por lo que no hay excusas como para no comenzar hoy mismo.

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No se pierda el segundo capítulo aquí: EcoPack IA: Capítulo II: Despertando el potencial del empaque del mañana

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3. Optimización del transporte 

La logística y el transporte son grandes contribuyentes a la emisión de gases de efecto invernadero. Reducir distancias e incorporar combustibles renovables no contaminantes son cruciales para reducir la aceleración de calentamiento global.

La IA puede analizar datos en tiempo real, como el tráfico y las condiciones meteorológicas, para optimizar rutas y minimizar emisiones. Esto reduce el impacto ambiental del transporte y mejora la eficiencia de la cadena de suministro. Un ejemplo real es la empresa UPS, que utiliza IA para optimizar sus rutas de entrega y reducir el consumo de combustible.

Sin embargo, debemos cuestionar si la IA considera adecuadamente los aspectos sociales y éticos de la logística, como las condiciones laborales de los conductores y el impacto en las comunidades locales. Además, es esencial evaluar si la optimización de rutas puede tener consecuencias inesperadas, como un mayor tráfico en áreas residenciales debido a la reconfiguración de las rutas de transporte.

El transporte eficiente representa un gran beneficio económico en términos de ahorro, y además una gran contribución para mejorar la calidad del aire.

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Lea el primero capítulo en este enlace: El amanecer del packaging y la inteligencia artificial

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4. Reciclaje mejorado

Reciclar es una necesidad urgente para reducir los residuos que generamos y la extracción desmedida de recursos naturales. Al reciclar, no solo disminuimos la cantidad de basura que termina en los vertederos, sino que también reducimos la demanda de materias primas, lo que ayuda a mitigar el impacto ambiental. 

¡Pero cuidado! No podemos olvidarnos de que el reciclaje debe ser eficiente para no terminar aumentando la huella ecológica con procesos poco eficaces o contaminantes. Por reciclar podríamos acelerar el calentamiento global, y eso es algo que no queremos.

Acá es donde entra en juego la inteligencia artificial. Desde la etapa de diseño, la IA puede analizar enormes cantidades de datos para identificar qué materiales son los más reciclables en una región específica. Esto permite a los diseñadores elegir componentes que sean más fáciles de reciclar localmente. 

Por el lado operativo, la IA mejora la precisión y velocidad de las máquinas de reciclaje, identificando y separando mejor los materiales. Incluso puede determinar el mejor destino para cada tipo de material, decidiendo, por ejemplo, si un plástico debería ser reciclado mecánica o químicamente para aprovechar al máximo su valor. ¿No es fascinante pensar en cómo la tecnología puede ayudarnos?

Pero no todo es color de rosa. La IA puede equivocarse en la clasificación de materiales, lo que podría comprometer la calidad del reciclaje y aumentar la contaminación de los materiales reciclados. 

Además, adoptar estas tecnologías requiere inversiones en infraestructura y formación, algo que no todas las plantas de reciclaje pueden afrontar. A veces hay costos ocultos de la tecnología.

En resumen, mejorar el reciclaje con inteligencia artificial nos ofrece una oportunidad invaluable para avanzar hacia una economía más circular y sostenible. Aunque existen desafíos, con una implementación cuidadosa, puede ayudarnos a superar obstáculos, logrando un reciclaje más eficiente y beneficioso para el medio ambiente. ¿Estamos listos para dar este gran paso hacia el futuro?

Esto es todo por ahora, nos vemos en el próximo capítulo para explorar el compostaje inteligente y la reducción de desperdicio de alimentos.

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Guillermo Dufranc es un apasionado por cambiar el mundo con el packaging. Trabaja como gerente de proyectos de Tridimage, agencia líder en packaging y branding: www.tridimage.com. 

Es autor de Packaging para Salvar el Planeta, 2021, íntegramente dedicado al despertar de la conciencia ambietal del packaging. Sus libros se pueden conseguir en www.dufranc.com.ar