Inteligencia artificial: el siguiente nivel para la industria del packaging

Desde la fase de diseño hasta los procesos de logística, la inteligencia artificial será protagonista en la industria del empaque, así lo reveló Mintel en su más reciente webinar. Le contamos las tendencias identificadas por la firma especialista en estudios de mercado.

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El año 2023 cerró con el fenómeno de la inteligencia artificial (IA) como uno de los protagonistas en todas las industrias, incluida la del packaging. La llegada de estas tecnologías ha sido una completa revolución hasta el momento. Nuevos software, Machine Learning, y su impacto en la automatización de múltiples procesos, ha sido importante.

Sin embargo, esto solo ha sido el principio de lo que la inteligencia artificial tiene por aportar a la industria del empaque. Esa fue la conclusión más relevante que se obtuvo del más reciente webinar de Mintel, la reconocida firma que realiza estudios de mercados, denominado Packaging 2024: The Future Unwrapped.

En el webinar, David Luttenberger, global packaging director, y Benjamin Punchard, global packaging insights director en Mintel, fueron los encargados de desglosar por qué la inteligencia artificial fue el eje de la discusión y cómo impactará la industria a partir de este año en tres aspectos clave: Sostenibilidad, que fue abordada como ‘Responsabilidad 2.0’, ‘Learnufacture’, un término establecido para la implementación de Machine Learning en procesos de manufactura de empaques y, por último, diseño inteligente y todas las ventajas que existen para la fase creativa.

En primer lugar, se resaltó la importancia de la IA como un elemento ‘clave’ a la hora de implementar digitalización, tecnologías de la industria 4.0 y su función en la obtención de datos de valor y diferentes beneficios para el sector. A su vez, se advirtió que la IA jugará un papel fundamental en la interacción entre humanos y máquinas como el ‘corazón de la industria 5.0’.

Vale la pena recordar que el uso de inteligencia artificial en la industria del empaque alcanzó los US$2.3 billones de dólares en el año 2022.

Tendencias 2024 para la industria del packaging

‘Learnufacture’

Benjamin Punchard definió este término como el uso de Machine Learning para optimizar los procesos de manufactura de empaques. La obtención de datos en tiempo real, gracias a la IA, ha permitido que se automaticen tareas repetitivas o complejas. La posibilidad de conocer más información, en combinación con robótica, Machine Learning y visión computarizada, permitirá a las compañías a mejorar su precisión en procesos de inspección, detección de defectos y a optimizar los procesos de envasado.

Los amplios análisis de datos de múltiples fuentes que puede ejecutar la IA también son utilizados para optimizar la cadena de suministro, incluyendo niveles de inventario, la reducción de residuos y una distribución más eficiente.

Por ejemplo, Amazon utiliza algoritmos de inteligencia artificial para sus procesos de logística. El análisis de datos ejecutado por Amazon toma información de los consumidores para:

• Predecir variaciones de la demanda y ajustar niveles de inventario.
• Evaluar disponibilidad de productos para optimizar niveles de inventario.
• Dirigir los pedidos al centro de almacenamiento y distribución más eficientes.
• Monitorear la cadena de suministro.

El mantenimiento predictivo es otro de los beneficios que genera expectativa. Esta estrategia, que utiliza la toma de datos de IA y algoritmos de Machine Learning, permite predecir el momento en el que es más probable que la maquinaria falle y requiera mantenimiento. Este enfoque reduce los costos por parada a la vez que ayuda a planear horarios de mantenimiento más estratégicos y evitar sorpresas en el presupuesto.

Un ejemplo es la empresa Syntegon, que desarrolló una solución de mantenimiento predictivo basado en IA para la industria farmacéutica. La compañía asegura que este nuevo modelo logra identificar y advertir sobre una falla o un posible problema con seis semanas de anticipación.

Lo siguiente para la industria será asegurarse que estos sistemas que utilizan inteligencia artificial sean seguros, confiables, precisos y que estén alineados con los objetivos empresariales. Para Punchard, estos son algunos de los desafíos que tiene la IA en este aspecto:

• Dependencia de los datos: los algoritmos de inteligencia artificial utilizan un gran volumen de datos de alta calidad para la toma de decisiones. Si la calidad de los datos obtenidos es mala o pobre, puede llevar a resultados poco precisos o equivocados.
• Implementación inicial y costos: implementar sistemas con IA requiere de una inversión importante en infraestructura, software y personal capacitado, lo que puede resultar en un obstáculo, especialmente para pequeñas empresas.
• Vulnerabilidad: los modelos IA son susceptibles a ataques por parte de terceros o manipulación deliberada. Ataques en línea y piratería son algunos de los riesgos para estos modelos.

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Responsabilidad 2.0

Entiéndase por responsabilidad 2.0 el uso de inteligencia artificial para optimizar el uso de materiales, entrar en coherencia con las necesidades del consumidor y así ofrecer alternativas que sean más responsables con el medio ambiente. A través de modelos de ‘Deep Learning’ el procesamiento de lenguaje natural y visión computarizada, es posible determinar la solución de empaques más óptima para cada producto.

Esto permite a compañías como Amazon identificar oportunidades de mejora en cuanto a peso, tamaño y forma se refiere, con el fin de hacer más eficientes sus envíos, incluyendo la optimización de sus containers. Amazon ha comunicado cómo el uso de esta tecnología le ha permitido reducir el peso de sus envíos en un 36 % en los últimos seis años.

Luttenberger aseguró que el siguiente nivel que debe alcanzar la IA es el de lograr aumentar las tasas de reciclaje y hacer más eficientes los procesos de recuperación y transformación. Para esto será clave su rol en la correcta identificación y separación de los residuos por material.

El Perfect Sorting Consortium (Consorcio para la Perfecta Separación) está realizando pruebas con un modelo de toma de decisión basado en IA para ayudar con los procesos de separación ineficientes. Al tiempo, Greyparrot, una start-up del Reino Unido, diseñó un sistema de IA, que está siendo utilizado en más de 50 sitios de recuperación o reciclaje en Europa, el cual mejora el reconocimiento de residuos aptos para el reciclaje.

Se espera que, a través de datos predictivos, análisis y monitoreos en tiempo real sobre la huella de carbono, estas tecnologías continúen aportando a las empresas a fortalecer los compromisos ambientales y de economía circular.

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Diseño inteligente

En la fase de diseño, la llegada de la IA ha facilitado muchos procesos que antes tomaban más tiempo. Los diseñadores están aprovechando este tipo de tecnologías para potenciar el proceso creativo.

El uso de IA generativa, así como los análisis de datos demográficos y poblacionales, ha permitido una nueva sinergia entre la intuición humana y los sistemas de inteligencia artificial. Esto permitirá mejor toma de decisiones basadas en métricas como comportamientos y distinciones en nichos específicos.

Punchard destacó que generadores de imágenes como Dall-e 2 y Midjourney ya están siendo empleados para generar diseños de empaque. Sin embargo, de acuerdo a al ejecutivo, el próximo paso está en que las empresas empiecen a desarrollar sistemas de diseño con IA propios y de uso interno.

Un caso destacado, que fue mencionado en el webinar, es el de la empresa de tecnologías para el empaque Sourceful, que ha creado una herramienta de IA generativa llamada Spring, la cual puede crear diseños de packaging únicos en cuestión de minutos.

Otro ejemplo destacado es el caso de The Coca-Cola Company, empresa que ha nombrado un responsable global de IA generativa, con el fin de incorporar estos contenidos en su plan de marketing y de anuncios.

La IA será clave para mejorar los aspectos visuales de las marcas. Así lo confirmaron la marca de snacks estadounidenses Boulder Canyon y la compañía de inteligencia visual Vizit. La estrategia se centró en utilizar IA para evaluar potenciales diseños, compararlos con los diseños existentes de la competencia e identificar elementos visuales que fueran coherentes con el público objetivo.

La compañía aseguró que en el primer año, tras el lanzamiento del nuevo empaque, las ventas incrementaron en un 55 %.