Durante los últimos 200 años, los seres humanos han desarrollado una impresionante economía industrial que generó una prosperidad sin precedentes. Resultado de nuestra inteligencia colectiva, esta economía ha sido construida a través de años de mejoras graduales y motorizada por nuevas tecnologías. Sin embargo, este sistema necesita un cambio para sostener el rápido crecimiento de la clase media sin ser desbordada por impactos ambientales y sociales no deseados.
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Una economía circular, en la que el crecimiento es gradualmente desacoplado del consumo de recursos limitados, plantea una posible respuesta: Sus principios consisten en eliminar el desperdicio y la polución, reutilizar productos y materiales, y regenerar los sistemas naturales. Las ventajas de un abordaje de este tipo son enormes. Por ejemplo, las investigaciones muestran que una economía circular en Europa podría crear un beneficio neto de EUR 1,8 billones de aquí a 2030, y a la vez ayudar a resolver los crecientes desafíos referidos a los recursos, crear puestos de trabajo, estimular la innovación y generar beneficios ambientales.
Los desafíos y los efectos negativos del modelo económico actual son formidables, acumulativos, y crecientes en línea con la economía global, que podría llegar a duplicarse en los próximos 20 años.1 Resulta claro que se necesitan nuevas metodologías y soluciones para dar comienzo a una transición acelerada hacia un modelo mejor. Nuevas tecnologías, incluidos procesos de aprendizaje más rápidos y ágiles con ciclos iterativos de diseño, prototipado y feedback, serán necesarias para la compleja tarea de rediseñar los aspectos clave de nuestra economía.
La inteligencia artificial (IA) puede jugar un papel muy relevante para posibilitar este giro sistémico. La IA es un sub-grupo de las tecnologías que dieron lugar a la reciente era de la “cuarta revolución industrial”,2 y comprende modelos y sistemas que llevan a cabo funciones generalmente asociadas a la inteligencia humana, como razonar y aprender. La IA puede complementar las habilidades de las personas y expandir sus capacidades. Asimismo, permite a los seres humanos aprender más rápido del feedback, manejar la complejidad de manera más eficaz, y sacar mejor provecho de la abundancia de datos. Un creciente número de iniciativas están explorando maneras en que la IA puede crear nuevas oportunidades para resolver algunos de los desafíos más urgentes del mundo.3
Este documento ofrece un análisis preliminar de la intersección entre dos mega-tendencias emergentes: cómo puede la IA acelerar la transición hacia una economía circular, y provee un examen inicial sobre cómo fortalecer y facilitar la innovación en la economía circular en todas las industrias de tres maneras principales:
- Diseñar productos, componentes y materiales circulares. La IA puede mejorar y acelerar el desarrollo de nuevos productos, componentes y materiales aptos para una economía circular a través de procesos de diseño iterativos asistidos por aprendizaje automático (ML) que hacen posible la elaboración y la prueba de prototipos en ciclos rápidos.
- Operar modelos de negocios circulares. La IA puede amplificar la fortaleza competitiva de los modelos de negocios de la economía circular, como productos como servicio (PaaS) o leasing. Al combinar datos en tiempo real e históricos sobre productos y usuarios, la IA ayuda a aumentar la circulación de productos y la utilización de activos por medio de predicciones de precios y de demanda, mantenimiento predictivo y gestión de inventarios.
- Optimizar la infraestructura circular. La IA puede ayudar a construir y mejorar la infraestructura de logística inversa necesaria para “cerrar el círculo” con productos y materiales, mejorando los procesos de clasificación y desmontaje de productos, re-manufactura de componentes y reciclaje de materiales.
Para ilustrar el rango de aplicaciones en todos los sectores, este estudio analiza dos cadenas de valor: alimentos y agricultura, y electrónica de consumo. Estos ejemplos, uno centrado en materiales biológicos y el otro en materiales técnicos, destacan el potencial de la IA para aumentar la circularidad de una porción sustancial de la actividad económica.
El valor potencial que la IA liberaría al eliminar el desperdicio en el diseño de los procesos equivale a USD 127 mil millones anuales en una economía circular solo en el sector de alimentos para 2030. Esto es posible mediante una combinación de oportunidades en las etapas de producción agrícola, procesamiento, logística y consumo. Algunas aplicaciones específicas incluyen: reconocimiento de imágenes para determinar cuándo la fruta está lista para ser cosechada, mejor ajuste entre oferta y demanda de alimentos, y mejora de la valorización de los sub-productos alimentarios.
La oportunidad equivalente de la IA para acelerar la transición hacia una economía circular en la electrónica de consumo se estima en hasta USD 90 mil millones anuales en 2030. En este caso, algunas de las aplicaciones serían: selección y diseño de materiales especiales, extensión de la vida útil de los productos electrónicos por medio de mantenimiento predictivo, y automatización y mejora de la infraestructura de reciclaje de desechos electrónicos con una combinación de robótica y reconocimiento de imágenes.
Las similitudes fundamentales de los ejemplos entre las dos industrias sugieren que las oportunidades para que la IA libere valor en una economía circular no son específicas para cada sector. Combinar el poder de la IA con una visión de una economía circular representa una oportunidad significativa y aún no explotada para aprovechar uno de los mayores avances tecnológicos de nuestra era y apoyar los esfuerzos por transformar radicalmente la economía y volverla regenerativa, resiliente y con una visión de largo plazo.
Mejorar el conocimiento y la comprensión sobre cómo utilizar la IA para estimular una economía circular será esencial para identificar aplicaciones en áreas como diseño circular, operación de modelos de negocios circulares y optimización de la infraestructura circular. En última instancia, la IA puede ser aplicada a la compleja tarea de rediseñar redes y sistemas completos, como nuevas cadenas de suministro u optimización de la infraestructura global de logística inversa.
La colaboración entre los actores relevantes y un grado suficiente de supervisión serán clave para dar soporte a estas aplicaciones sistémicas de la IA, con el fin de asegurar que los datos puedan compartirse de manera abierta y segura, y que la IA sea desarrollada y desplegada en formas inclusivas y justas para todos.
Basado en conceptos extraídos de más de 40 entrevistas con expertos, este trabajo es una colaboración entre la Fundación Ellen MacArthur y Google, con investigaciones y soporte analítico provistos por McKinsey & Company.