EcoPack IA: Capítulo III

Si te enganchaste con la serie de EcoPack IA seguro ya estabas esperando esta tercera entrega. Si llegaste a este artículo de casualidad, ¡no sigas leyendo! Te invito a que vayas a buscar los capítulos uno y dos para empezar este viaje fascinante desde el comienzo. 

En el capítulo anterior, nos ocupamos de revisar las dos primeras estrategias que la IA imagina para la creación del futuro del packaging: los materiales de origen biológico y el diseño optimizado para reducir residuos.

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

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 se 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 para no comenzar hoy mismo.

Ahora sí, vamos a las dos primeras estrategias que IA imaginó.

Estrategia #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 del 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.

Estrategia #4: reciclaje mejorado

Reciclar es una necesidad urgente para reducir los residuos que generamos y la extracción desmedida de recursos naturales. Al reciclar, no sólo 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?

Llegamos al final de esta entrega. Nos vemos en el próximo capítulo para explorar el compostaje inteligente y la reducción del desperdicio de alimentos.

¿Te apasiona la innovación en packaging sustentable? No te pierdas el capítulo siguiente de la serie “EcoPack IA”, donde exploramos cómo la inteligencia artificial imagina el diseño de envases sustentables:

EcoPack IA: Capítulos IV y V: Qué propone la IA para reducir residuos y el desperdicio de alimentos.

Y si todavía no leíste los artículos anteriores, te invitamos a navegarlos ahora:

EcoPack IA: Capítulo I: 10 estrategias clave que la IA imagina para diseñar packaging sostenible.

EcoPack IA: Capítulo II: Exploramos las estrategias en detalle: materiales de origen biológico y diseño para reducir residuos.

Guillermo Dufranc es Project Manager en Tridimage, la agencia de diseño de packaging experta en ayudar a grandes marcas de consumo masivo presentes en Latinoamérica que necesitan reforzar su liderazgo.

Colabora con empresas para mejorar su relación con la comunidad y el medioambiente  por medio de la innovación y el diseño. Brinda conferencias, capacitaciones y workshops; también es convocado como jurado en varios concursos de diseño. Es autor del libro Packaging para salvar el planeta y escribe para publicaciones y blogs de diseño de todo el mundo.