Por Guillermo Dufranc (*)
En verdad este ejercicio no fue tan fácil como me lo había imaginado, pero realmente la IA fue capaz de generar distintas estrategias que tienen mucho sentido. Muchas de sus propuestas tienen base en casos reales existentes, pero lo interesante es cómo la IA considera puede ayudar a potenciar soluciones. El proceso de creación de contenido es rápido, pero me tomó tiempo de reflexión, edición y repreguntar varias veces hasta tener los resultados que esperaba. Acá las conclusiones.
Vencer el miedo
Sé que existen dos reacciones típicas frente a la IA. Una es la de asombro y adopción inmediata, mientras a algunas personas les genera miedo. Y sí, creo que debemos tener miedo, pero miedo a no empezar a utilizarla y a aprender de ella.
Blockbuster, Kodak, Blackberry son ejemplos contundentes de no haber sabido adaptarse a tiempo a los cambios tecnológicos y sociales. Para no convertirse en uno de ellos, lo mejor es empezar a ser amigos de la IA. Claro que no puede considerarse la verdad absoluta, y uno debe aportar el contexto, el conocimiento y pensamiento crítico para comprender si lo que propone es correcto. Después de todo la IA es una herramienta y debemos aplicar nuestro conocimiento para saber cómo obtener los resultados que queremos.
Este fue el resultado luego de muchos intentos y edición.
1 Impacto mínimo
Cuando se trata de empaques menos es más. El diseño centrado en la reducción de residuos es clave para la circularidad del packaging. Debe priorizarse el uso mínimo de material, preferentemente recurrir a los monomateriales o a materiales fáciles de separar, y asegurarse de que ellos sean reciclables.
Imagen generada con IA. Midjourney.com
La IA entra en escena simulando miles de diseños y evaluando su impacto ambiental, considerando aspectos como el uso eficiente de material y la facilidad de reciclaje. Esto garantiza que los envases sean más eficientes en términos de recursos, y tengan mayores probabilidades de ser reciclados.
Es crucial evaluar si la IA tiene en cuenta la viabilidad económica y la escalabilidad de estos diseños. Un diseño altamente sustentable puede ser costoso de producir a gran escala, lo que podría limitar su adopción. Además, se deben considerar los cambios en los patrones de consumo y la demanda del mercado, ya que un diseño eficiente podría no ser el más atractivo para los consumidores.
Imagen generada con IA. Midjourney.com
2 Rutas inteligentes
La logística y el transporte son factores cruciales en las emisiones de gases de efecto invernadero. Optimizar el transporte e incorporar combustibles renovables no contaminantes son fundamentales para reducir el impacto ambiental.
Imaginemos poder crear envases en tiempo real con IA de acuerdo con el espacio disponible en un container, camión. Además, calcular el peso ideal para un repartidor que se traslada a pie, en bicicleta o moto eléctrica.
La IA puede analizar datos en tiempo real, como el tráfico y las condiciones meteorológicas, para optimizar rutas y minimizar emisiones. Esto reduce el consumo de combustible y mejora la eficiencia de la cadena de suministro.
Debemos cuestionar si la IA considera adecuadamente los aspectos sociales y éticos de la logística, como las condiciones laborales de los conductores. También se debe evaluar si la optimización de rutas podría generar demasiado tráfico en áreas residenciales debido a la reconfiguración de las rutas.
3 Contra el desperdicio
El desperdicio de alimentos es un problema global que impacta tanto ambiental como socialmente. Cuando un alimento envasado se desperdicia, tiene un doble impacto negativo.
La IA puede predecir la demanda y optimizar el empaque, reduciendo el desperdicio de alimentos y materiales de packaging innecesarios. También puede evitar el desperdicio durante la producción y distribución, calculando la vida útil del alimento.
Imagen generada con IA. Midjourney.com
Sin embargo, la IA debe considerar adecuadamente las preferencias y necesidades de los consumidores en términos de envases y tamaños de porciones. La reducción de envases no debe comprometer la seguridad ni la satisfacción del consumidor.
4 Segunda vida
Los envases reutilizables pueden tener dispositivos de trazabilidad que permitan monitorear la cantidad de veces que fueron reutilizados, cuál es su ubicación y a dónde se podrían dirigir.
Además, la tecnología de códigos QR o RFID, junto con la IA, les permite a los repartidores o consumidores obtener información sobre cómo reutilizar los envases, o saber si son reciclables o compostables en su comunidad, y dar instrucciones sobre cómo deben ser segregados.
Imagen generada con IA. Midjourney.com
Pero alerta, porque el acceso a información detallada sobre comportamiento y envases plantea preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos de los consumidores. Además, se debe garantizar la confiabilidad de la información proporcionada.
5 Adaptación inteligente
Muchos envases o contenedores tienen dimensiones mayores a las necesarias, generando desperdicio que podría evitarse.
La IA puede personalizar envases para necesidades específicas, como alimentos frescos, productos frágiles o pequeños, reduciendo el desperdicio y la necesidad de envases excesivos. Una línea de producción de cajas se puede ajustar automáticamente para adaptarse al tamaño exacto y aplicar la protección justa.
Imagen generada con IA. Midjourney.com
Sin embargo, la personalización puede aumentar la complejidad y los costos de producción. Además, los envases adaptativos generados deben ser fáciles de reciclar o reutilizar.
Conclusiones
La integración de la IA en cada etapa del ciclo de vida del empaque no solo impulsa la eficiencia y la reducción de residuos, también desencadena una revolución en la forma en que concebimos y gestionamos los envases.
Sin embargo, debemos abordar cuidadosamente los desafíos éticos, económicos y sociales que surgen en este camino hacia la innovación sustentable.
Evaluar de manera continua y equitativa la viabilidad de estas soluciones, considerar las implicaciones a lo largo de la cadena de suministro y asegurar la transparencia en la información son pasos esenciales para garantizar un futuro donde la inteligencia artificial y la sustentabilidad vivan en armonía.
La combinación de tecnologías avanzadas con la sensibilidad a las necesidades de los consumidores y el respeto por los principios éticos establecerá las bases de una transformación significativa en la industria.
Adoptar estas tendencias no solo es una necesidad ambiental, también una oportunidad para remodelar nuestra relación con los envases, convirtiéndolos en aliados indispensables en la construcción de un futuro más sustentable y consciente.
(*) Nota acerca del Autor:
Guillermo Dufranc es un apasionado por cambiar el mundo a través del packaging. Para ello creó un canal de YouTube dedicado a la sostenibilidad: www.youtube.com/guillermodufranc. 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 ambiental del packaging. Sus libros se pueden conseguir en www.dufranc.com.ar
