La IA y la economía circular: 4 claves para mantener la competitividad
La economía circular se perfila como un modelo indispensable para enfrentar la crisis climática y la escasez de recursos naturales. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) emerge como la herramienta capaz de potenciar la competitividad de las empresas, al optimizar el uso de los materiales, reducir costos y abrir nuevas oportunidades de innovación. Juntas, circularidad e inteligencia artificial se convierten en motores de un cambio profundo en la forma de producir, consumir y relacionarse con los recursos.
“La economía circular implica reducir los residuos al mínimo. Los productos que llegan al final de su vida son repuestos en la cadena y sus materiales se mantienen dentro de la economía siempre que sea posible gracias al reciclaje y esto puede aprovechar la IA como una aliada importante”, explica Carlos Molina, director de la carrera de Ingeniería Comercial de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.
De acuerdo con el World Economic Forum (WEF), para 2030 la competitividad global no se medirá solo por la calidad o el precio de los productos, sino por la sostenibilidad y la inteligencia con que las empresas operen. En otras palabras, aquellas empresas que no sean circulares serán menos rentables y perderán relevancia en un mercado que demanda procesos responsables y resilientes.
Molina coincide con esta visión al remarcar que las compañías que adoptan prácticas circulares se convierten en “empresas más eficientes y amigables con el medio ambiente”, lo que les permite conectar con consumidores cada vez más conscientes.
Hoy, la presión regulatoria, la volatilidad de las materias primas y la demanda ciudadana empujan a las empresas a rediseñar sus modelos. Según datos de la ONU, el 90% de la pérdida de biodiversidad global y el 70% de las emisiones industriales se deben a la extracción de recursos, lo que refuerza la urgencia de avanzar hacia un modelo circular.
En paralelo, el WEF señala que la IA ya es el motor que permitirá a las organizaciones adaptarse en tiempo real, tomar mejores decisiones y gestionar de manera eficiente la complejidad de los sistemas circulares.
Molina subraya que esta transformación ya está en marcha: “Muchas empresas están comenzando a reciclar elementos y materiales que utilizan en su producción. Otras están cambiando parte de su matriz energética, migrando a fuentes renovables como la solar o la eólica para reducir su huella de carbono”. Estas prácticas no solo reducen costos operativos, sino que fortalecen la reputación corporativa y abren acceso a consumidores que prefieren productos sostenibles.
Cuatro claves de la inteligencia artificial para impulsar la economía circular
Rediseño inteligente de productos
El WEF advierte que más del 80% del impacto ambiental de un producto se define en su fase de diseño. La IA permite modelar escenarios, evaluar materiales y anticipar la huella de carbono antes de fabricar. Esto da lugar a productos más duraderos, reparables y reciclables. Al respecto, Molina recuerda que la economía circular no solo trata de reciclar, sino también de “renovar y reutilizar” en cada etapa del proceso productivo.
Gestión eficiente de cadenas de suministro
La logística circular implica procesos complejos como devolución, reacondicionamiento y redistribución. La IA elimina fricciones al evaluar automáticamente qué hacer con un producto devuelto: reventa, reparación o desmontaje. Esta optimización reduce el desperdicio y asegura que los materiales mantengan su valor en la cadena económica.
Ecosistemas colaborativos basados en datos
En lugar de la clásica relación lineal entre proveedor y cliente, la economía circular requiere redes entre recicladores, reparadores, fabricantes y consumidores. La IA actúa como puente digital, garantizando coordinación y transparencia en tiempo real. Molina apunta que en Bolivia ya existen ejemplos como el “Ayni Empresarial”, donde los residuos de una empresa se convierten en materia prima para otra, mostrando cómo la colaboración puede ser motor de competitividad.
Decisiones estratégicas con inteligencia predictiva
La IA no solo mejora operaciones, también ayuda a simular escenarios, prever fluctuaciones en precios de materias primas y medir impactos ambientales. Con esta información, las compañías pueden rediseñar sus modelos de negocio, adaptarse con rapidez y ganar ventaja competitiva en mercados cada vez más regulados y exigentes.
El WEF señala que las empresas que integren IA y circularidad no solo reducirán costos, sino que también fortalecerán sus cadenas de suministro y generarán relaciones más sólidas con sus clientes. Por el contrario, aquellas que se aferren al modelo lineal de “tomar, producir y desechar” enfrentarán márgenes más bajos, mayores riesgos y pérdida de confianza en los mercados.
Los ejemplos ya empiezan a multiplicarse. Desde proyectos que convierten plásticos PET en fibras textiles hasta el uso de energías renovables en procesos industriales, la economía circular se convierte en un camino para innovar y mantener la competitividad. La IA, por su parte, asegura la escalabilidad y precisión necesarias para transformar estos modelos en soluciones viables y sostenibles.
“Nos vuelve empresas mucho más eficientes. Nos convierte en empresas más amigables con el medio ambiente, y eso nos permitirá acercarnos a un público que está constantemente evaluando qué empresas tienen menos impacto”, resume Molina.
En conclusión, la integración de IA y economía circular no es un ideal lejano, sino una necesidad presente. Las compañías que actúen ahora estarán mejor posicionadas en un mercado global que, para 2030, medirá la competitividad no solo por resultados económicos, sino también por su capacidad de regenerar valor y cuidar el planeta.