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30 mayo, 2024 / Articulos -

EcoPack IA: Capítulo II

Guillermo Dufranc Project Manager en Tridimage

EcoPack IA: Capítulo II

En el capítulo anterior presentamos un avance del enorme potencial que tiene la Inteligencia Artificial para imaginar el packaging del futuro. Las posibilidades son infinitas, y depende de nosotros que usemos esta tecnología para el bien.

Como ya les había contado, la IA predijo 10 estrategias donde puede ayudar a maximizar los resultados. Hoy vamos a adentrarnos en dos de ellas. Sin embargo, antes quisiera hacer un llamado a la reflexión.

Vencer el Miedo

Sé que hay dos reacciones típicas frente a la IA; una es la de asombro y adopción inmediata, mientras que a otros les genera pavor. Y sí, creo que es de temer, pero solo si uno no empieza a utilizarla y aprende de ella. Lo mejor es amigarse con la IA y dar los primeros pasos para perderle el miedo.

Pero ¡momento! ¿La IA reemplaza al humano? Creo que la IA aún no puede considerarse la verdad absoluta. Ella tiene alucinaciones (sí, así las llaman los expertos) y puede considerar datos falsos como válidos.

Entendamos que la IA procesa información que le damos, o encuentra en su base de datos. Si esos datos no son precisos, sus resultados tampoco lo serán. Hay que aportarle contexto, conocimiento y pensamiento crítico para comprender si lo que propone es correcto.

Una mano robótica sosteniendo una caja de cartón ecofriendly rodeada de plantas verdes.

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

1 – Materiales de origen biológico

Hoy en día, dependemos mayormente de materias primas no renovables, y si nos quedamos sin esos recursos, estamos en problemas.

El uso de materiales de origen biológico, como bioplásticos y fibras vegetales, se convirtieron en una tendencia importante en la industria del empaque sostenible. El desafío es el de migrar hacia ellos sin incrementar la huella de CO2.

La IA puede optimizar la selección de estos materiales, identificando las fuentes de menor impacto y los procesos de producción más eficientes. Por ejemplo, una IA puede analizar las condiciones del suelo, el clima y otros factores para recomendar la ubicación óptima para el cultivo de plantas utilizadas en bioplásticos, minimizando así la huella ecológica.

Sin embargo, debemos cuestionar si la IA siempre considera los factores locales y las condiciones regionales al recomendar estos materiales. La sostenibilidad no es una solución universal, y lo que es óptimo en un lugar puede no serlo en otro.

Además, es importante abordar la competencia entre la producción de alimentos y la de materiales biológicos, ya que la demanda de ambos puede tener implicaciones ambientales y sociales significativas.

La IA puede optimizar la selección materiales de origen biológico identificando las fuentes de menor impacto y los procesos de producción más eficientes.

2 – Diseño optimizado para la reducción de residuos:

El diseño centrado en la reducción de residuos es esencial para minimizar el impacto ambiental del packaging. Cuanto menos desperdicio generamos, usamos menos energía para transportarlo, recuperarlo y revalorizarlo. También demandamos menos materia prima.

El primer mandamiento del ecodiseño es priorizar el uso mínimo de material, preferentemente mono-materiales, o que sean fáciles de separar, y asegurarse que sean reciclables.

La IA puede simular miles de diseños y evaluar su impacto ambiental, como el uso de menos material o la facilidad de reciclaje.  Esto garantiza que los envases sean más eficientes en términos de recursos.

Sin embargo, tenemos que evaluar si la IA tiene en cuenta la viabilidad económica y la escalabilidad de estos diseños. Un diseño sostenible puede ser costoso de producir a gran escala, lo que podría limitar su adopción.

Por otra parte, debemos 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.

Cuidado que en el afán por reducir al máximo el uso de materiales, podríamos llegar a descuidar la conservación y preservación del producto. Si un envase falla, el impacto es doble negativo, porque se pierde la energía y recursos utilizados para el material del envase, además de lo utilizado para elaborar el producto. En general, la elaboración de un producto tiene muchas más cargas ambientales que la del envase, por lo tanto, el contenido debe ser la máxima prioridad.

Contenedores de residuos para reciclar llenos de botellas de plástico de colores.
La IA puede ayudarnos a lograr la eficiencia máxima, minimizando el impacto ambiental mediante un diseño que prioriza la reducción de residuos.

¡Esto es todo por ahora! Nos vemos en el próximo capítulo para explorar la optimización del transporte y el reciclaje mejorado.


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.

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