¿Cómo se relacionan la IA y la economía circular?

La Economía Circular es un modelo de producción y consumo de bienes y servicios. El concepto de «Economía Circular» fue tratado por primera vez en 1966 por el economista Kenneth E. Boulding, en su artículo «The Economics of the Coming Spaceship Earth». Boulding introdujo el concepto como alternativa al modelo lineal tradicional de «extraer, producir, usar y tirar», y para maximizar el uso de los recursos, minimizar los residuos y reducir el impacto medioambiental de las actividades humanas.

El modelo pretende mantener los productos y materiales en uso el mayor tiempo posible, reduciendo así la producción de residuos y la contaminación y permitiendo la regeneración de los sistemas naturales. Ofrece al mismo tiempo una respuesta a los retos de la escasez de recursos, la degradación medioambiental y la desigualdad social, asociados a la economía lineal convencional.

Es, por tanto, una propuesta poderosa, pero a pesar de su gran potencial, la transición a una Economía Circular requiere una transformación radical en la forma en que diseñamos, producimos, consumimos y desechamos bienes y servicios, y es aquí donde la Inteligencia Artificial (IA) puede desempeñar un papel clave. Mientras que la Economía Circular busca optimizar el uso de los recursos y minimizar los residuos, la IA puede proporcionar herramientas y soluciones innovadoras para alcanzar estos objetivos de manera más eficiente y eficaz.

La IA, con su capacidad para realizar tareas que hasta ahora solo requerían inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones, puede ayudarnos a crear más valor a partir de nuestros recursos, diseñar productos y sistemas más eficientes y resistentes, y reducir así los residuos y la contaminación.

Así pues, la IA y la Economía Circular son dos campos de trabajo con un enorme potencial para colaborar. ¿En qué puede consistir concretamente esta colaboración? Veamos algunos ejemplos:

Una de las formas en que la IA puede hacer posible la circularidad es mejorando el proceso de diseño. La IA puede ayudar a los diseñadores a crear productos más duraderos, modulares, reparables y reciclables, así como a optimizar el uso de materiales y energía. Por ejemplo, la IA puede ayudar a diseñar productos que se adapten a las necesidades y preferencias del usuario, reduciendo la sobreproducción y el exceso de existencias. Una empresa que utiliza la IA con este fin es Adidas, que ofrece zapatillas deportivas personalizadas que se fabrican bajo demanda, utilizando impresión 3D y materiales reciclados. Otra empresa que utiliza la IA para el diseño es Autodesk, que proporciona herramientas de software que ayudan a los diseñadores a crear productos que utilizan menos material y energía, como el diseño generativo y la simulación. La IA también puede ayudar a diseñar productos que se adapten a las condiciones cambiantes y a la evolución de las demandas de los usuarios, ampliando su vida útil y funcionalidad. Un ejemplo de ello es el termostato Nest Learning de Google, un termostato inteligente que aprende del comportamiento y las preferencias del usuario y ajusta la temperatura en consecuencia, ahorrando energía y dinero.

Otra forma en que la IA puede fomentar la circularidad es posibilitando nuevos modelos de negocio basados en el acceso en lugar de la propiedad, como los modelos de uso compartido, arrendamiento o suscripción. La IA puede ayudar a ajustar la oferta y la demanda de productos y servicios, optimizar los precios y los incentivos y ofrecer recomendaciones e información personalizadas. Por ejemplo, la IA puede ayudar a crear plataformas que pongan en contacto a usuarios que quieran compartir o alquilar sus activos ociosos, como coches, bicicletas o herramientas. Una empresa que lo hace es Airbnb, que utiliza la IA para poner en contacto a anfitriones y huéspedes, sugerir precios y ubicaciones y mejorar el servicio al cliente. Otra empresa que lo hace es Uber, que utiliza la IA para emparejar a conductores y pasajeros, optimizar rutas y tarifas y mejorar la seguridad y la calidad. La IA también puede ayudar a crear servicios de mantenimiento, reparación o actualización de productos, ampliando su valor y reduciendo la producción de residuos. Un ejemplo es Philips Lighting, que ofrece iluminación como servicio en lugar de como producto, proporcionando a los clientes luces LED de alta calidad que Philips supervisa y mantiene a distancia. Otro ejemplo es HP Instant Ink, que ofrece cartuchos de tinta como servicio en lugar de como producto, entregando nuevos cartuchos a los clientes cuando se les acaba la tinta.

Una tercera forma en que la IA puede apoyar la circularidad es racionalizando la circulación de materiales en la economía. La IA puede ayudar a seguir y rastrear el flujo de materiales a través de las cadenas de suministro, identificar oportunidades de reutilización o reciclaje y optimizar la logística y el transporte. Por ejemplo, la IA puede ayudar a supervisar el estado y la ubicación de productos y componentes, lo que permite un mantenimiento predictivo y una recuperación oportuna. Una empresa que utiliza la IA con este fin es IBM Watson IoT Platform, que ayuda a las empresas a supervisar sus activos en tiempo real mediante sensores y computación en la nube. Otra empresa que utiliza la IA con este fin es Maersk, que utiliza la IA para rastrear y optimizar el movimiento de contenedores a través de su red mundial de buques, puertos, camiones y trenes. La IA también puede ayudar a clasificar y procesar flujos de residuos, aumentando la calidad y cantidad de materiales reciclados. Un ejemplo es ZenRobotics, que utiliza IA para clasificar residuos mezclados en diferentes fracciones mediante robots y visión artificial. Otro ejemplo es Enevo, que utiliza la IA para optimizar las rutas y los horarios de recogida de residuos mediante sensores y análisis.

Estos ejemplos son sólo algunos de los que ya están en el mercado. En los próximos años, se espera que la IA impulse significativamente la economía circular en muchas áreas diferentes, ayudándonos a diseñar mejores productos y servicios, crear nuevas propuestas de valor para los clientes y las partes interesadas y, en última instancia, optimizar el uso de los recursos.

No cabe duda de que el uso de la IA también plantea algunos retos que deben abordarse, como los relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos, o el impacto medioambiental de las infraestructuras digitales. Es imperativo que nos aseguremos de que la IA se ajusta a principios y valores como la transparencia, la inclusión, la diversidad y la resiliencia, pero también que facilitemos la posibilidad de que impulse cambios tan necesarios como la transición a un modelo de economía circular. El Pacto Verde Europeo implica una circularización de la economía en los próximos años. Se trata de un enorme reto del que depende la sostenibilidad medioambiental y social de Europa. El reto requiere que las empresas dispongan de los mejores recursos posibles para ayudarlas en el proceso de transición, y la IA tendrá sin duda mucho que aportar.

Ejemplos de buenas prácticas, son:

[1] https://www.adidas.com/us/futurecraft

[2] https://www.autodesk.com/solutions/generative-design

[3] https://nest.com/thermostats/nest-learning-thermostat/overview/

[4] https://www.uber.com/us/en/uberai/

[5] https://www.lighting.philips.com/main/systems/service-models/light-as-a-service

[6] https://instantink.hpconnected.com/us/en/l/

[7] https://www.ibm.com/internet-of-things/solutions/iot-platform/watson-iot-platform

[8] https://zenrobotics.com/

[9] https://enevo.com/

[10]https://www.maersk.com/insights/integrated-logistics/2023/05/02/cloud-and-artificial-intelligence-logistics