EcoPack IA: Capítulo VII final: Proyectando el futuro del envase

Llegamos al final de un camino inspirador. A lo largo de estas entregas, consultamos a la Inteligencia Artificial para predecir el futuro del packaging sostenible. Además, la desafiamos a cuestionar sus propias respuestas.

Este último artículo marca el final de un ciclo, pero también el lanzamiento de mi nuevo libro, Revolución Greendustrial, que incluso cuenta con un capítulo cocreado con la IA, al igual que esta serie de artículos. El libro está pensado como una guía para transformar negocios a través de la economía circular y el ecodiseño, con ejemplos prácticos y ejercicios que invitan a la acción. No es solo una invitación a leer, sino a actuar.

Algunas reflexiones

La Inteligencia Artificial se ha vuelto parte de nuestras vidas. Sin embargo, no es tan sencillo como ponerla a trabajar y esperar resultados perfectos. La IA puede ofrecernos soluciones innovadoras, pero también nos obliga a ser críticos. Nos desafía a preguntarnos qué aspectos requieren la sensibilidad y el juicio humano.

Pero todo progreso tiene sus consecuencias. Existen impactos ocultos, como la enorme cantidad de energía que consume, lo que nos lleva a reflexionar sobre las contradicciones que surgen cuando hablamos de sostenibilidad tecnológica.

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Lea el primer capítulo aquí: El amanecer del packaging y la inteligencia artificial

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En medio de todo esto, nos enfrentamos a una verdad incómoda: el problema de los residuos no es nuevo. La historia del Monte Testaccio en Roma nos recuerda que, desde hace miles de años, acumulamos desechos. Hoy lo hacemos a una escala gigantesca, pero esa misma historia nos invita a reconocer que el desafío no es solo tecnológico, sino también cultural.

Las estrategias de la IA para un packaging más sostenible

1. Materiales de origen biológico

La IA puede identificar las mejores condiciones de suelo y clima para el cultivo de plantas destinadas a bioplásticos, reduciendo así la huella ecológica. Sin embargo, hay un gran desafío: el balance entre sostenibilidad y viabilidad. ¿Es ético usar tierras agrícolas para fabricar envases en lugar de alimentar a la población? Este es uno de los grandes dilemas de la transición hacia materiales de origen renovable.

2. Diseño optimizado para la reducción de residuos

La IA puede simular millones de posibles diseños de envases, evaluando cuáles generan menos impacto ambiental. Esto es clave para reducir la cantidad de materiales usados y su huella de carbono. Sin embargo, debemos ser cautelosos, porque un envase demasiado frágil puede hacer que el producto se dañe, lo que genera un desperdicio doble: el envase y el producto.

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3. Optimización del transporte

La IA puede analizar rutas en tiempo real, ajustando los envíos para reducir distancias, consumo de combustible y emisiones. El reto es que, al optimizar rutas, podemos generar problemas colaterales, como congestionar áreas residenciales o comprometer las condiciones laborales de los conductores.

4. Reciclaje mejorado

La IA puede mejorar los procesos de reciclaje, desde la identificación y separación de materiales hasta la optimización de las plantas de reciclaje. También puede ayudar a la optimización energética del reciclaje químico. Sin embargo, si la IA comete errores en la clasificación de materiales, puede contaminar lotes completos de reciclaje, lo que no solo anula el esfuerzo, sino que también genera más residuos.

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5. Compostaje inteligente

El compostaje es una excelente solución para los residuos orgánicos, y la IA puede optimizarlo monitoreando la temperatura, la humedad y otros factores para acelerar el proceso. Esto es particularmente útil en compostajes industriales. Sin embargo, la IA puede no distinguir correctamente entre materiales compostables en condiciones industriales o domésticas, lo que puede llevar a contaminar el compost.

6. Reducción del desperdicio de alimentos

La IA puede determinar el tipo de envase que mejor preservará los alimentos, extendiendo su vida útil y evitando que se echen a perder antes de ser consumidos. Sin embargo, la IA también puede fallar al predecir cambios en los hábitos de consumo, lo que podría generar exceso o escasez de productos.

7. Diseño de envases reutilizables

La IA puede ayudar a crear envases que no solo sean reutilizables, sino también más resistentes y eficientes. Estos envases pueden ser parte de un sistema de recarga donde los consumidores los reutilicen varias veces, disminuyendo la necesidad de nuevos materiales. El problema es que, aunque la IA pueda diseñar un envase perfecto para la reutilización, los consumidores pueden no estar dispuestos a cambiar sus hábitos.

8. Eliminación de envases de un solo uso

La IA puede identificar materiales innecesarios y proponer soluciones que eliminen la necesidad de envases de un solo uso, como opciones reutilizables o compostables, de acuerdo a la infraestructura disponible en la zona. Sin embargo, estas soluciones deben ser económicamente viables y prácticas para implementarse a gran escala.

9. Etiquetado y rastreo inteligente

Este sistema permite hacer un seguimiento del ciclo de vida de los envases desde su fabricación hasta su disposición final, mejorando la transparencia en la gestión de residuos. Pero, ¿qué pasa con la privacidad? ¿Estamos preparados para vivir en un mundo donde cada envase “nos vigile”? La recopilación de datos puede ser tanto una ventaja como una amenaza.

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10. Diseño de envases adaptativos

¿Te imaginás un envase que se ajuste automáticamente al contenido? Bueno, eso ya es una realidad. Con la ayuda de la IA, algunas empresas producen cajas personalizadas para cada producto, reduciendo el desperdicio de materiales y energía. Sin embargo, aunque la idea suena revolucionaria, la IA aún está aprendiendo. Los errores en la elección del material o en la personalización del tamaño del envase pueden generar más problemas que soluciones, como envíos dañados o ineficiencias que aumentan la huella de carbono.

Innovar es una responsabilidad

La Inteligencia Artificial nos muestra un futuro brillante, lleno de posibilidades para transformar la industria del packaging. Pero la tecnología, por sí sola, no es la solución definitiva. Siempre habrá riesgos, errores y desafíos éticos que debemos abordar.

Tenemos la oportunidad de usar la IA de manera consciente, para empujar los límites de lo que es posible en términos de sustentabilidad, pero también tenemos la responsabilidad de hacerlo de manera crítica.

El 2025 nos espera con más avances. Pero la gran pregunta que tenemos que hacernos es: ¿estamos dispuestos a adaptar nuestros modelos de negocio, nuestros hábitos y nuestra relación con los materiales para darle a este planeta la oportunidad de sobrevivir? La tecnología puede ayudarnos, pero la decisión final siempre será de cada uno de nosotros.
Gracias por acompañarnos en este viaje. Y no olvides que la Revolución Greendustrial ya está en marcha y disponible para quienes buscan transformar su negocio y el mundo en: www.dufranc.com.ar