El envasado sostenible se ha convertido en un factor decisivo para el desarrollo responsable de la industria de alimentos y bebidas en México y Latinoamérica. La creciente conciencia ambiental, la presión regulatoria y las demandas de los consumidores finales exigen a los fabricantes e involucrados en la cadena de suministro replantear sus estrategias de packaging.

Aquí es donde la Inteligencia Artificial (IA) y la automatización juegan un papel central: prometen mejorar la eficiencia de los procesos, optimizar el uso de materiales y facilitar la transición hacia alternativas más ecológicas.

En la actualidad, la industria enfrenta grandes desafíos: reducir la cantidad de residuos generados, optimizar el uso de recursos y bajar el consumo energético. La IA aporta la capacidad de analizar datos masivos en tiempo real, mientras que la automatización permite implementar cambios en la línea de producción sin interrumpir la operatividad.

Esto crea un ecosistema en el cual la innovación se convierte en un pilar fundamental para mantener la competitividad y, a la vez, responder a los retos medioambientales.

Avances en biotecnología enzimática aplicada al procesamiento de alimentos

Desafíos actuales en el envasado de alimentos y bebidas

Para contextualizar la importancia de la IA y la automatización, es fundamental entender los desafíos que la industria enfrenta en cuanto a sostenibilidad:

Reducción de residuos

De acuerdo con el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), cerca del 36% de los plásticos producidos en el mundo se destinan a empaques, de los cuales una porción significativa termina como desecho en rellenos sanitarios o en la naturaleza.
México, en particular, genera alrededor de 8 millones de toneladas de plástico al año, y se estima que más del 40% proviene de envases de un solo uso.

Optimización de materiales

Las empresas buscan envases más ligeros y con menor huella de carbono. Sin embargo, la durabilidad y la protección de los productos alimenticios siguen siendo prioritarias.
Equilibrar la reducción de espesores en películas o botellas con la resistencia necesaria para transportar alimentos y bebidas a largas distancias sigue siendo un reto.

Eficiencia energética

La fabricación de envases representa un consumo energético elevado, desde la obtención de materias primas hasta el transporte final.
Los costos energéticos y la presión para reducir emisiones de CO₂ impulsan a las compañías a buscar energías renovables y máquinas más eficientes, al tiempo que exploran procesos automatizados e integrados.

El denominador común de estos desafíos es la necesidad de soluciones inteligentes que disminuyan el impacto ambiental sin afectar la competitividad de la industria.

Rol de la IA y la automatización en la innovación del envasado

La convergencia entre IA y automatización permite optimizar casi cualquier fase del proceso de envasado. A grandes rasgos:

Diseño y prototipado asistido por IA

Modelos predictivos basados en machine learning pueden sugerir configuraciones de envase con geometrías que minimizan el uso de material.
La simulación computacional reduce el tiempo y los costos de la etapa de prototipado, al mismo tiempo que identifica posibles puntos de falla.

Control de calidad en tiempo real

Sensores y sistemas de visión artificial instalados en líneas de producción detectan defectos o irregularidades a velocidad muy superior a la inspección humana.
Esto incrementa el rendimiento productivo y reduce la merma, lo que repercute en menor uso de materias primas y menor generación de desechos.

Automatización de la cadena de suministro

La IA puede predecir la demanda en diferentes zonas geográficas, ajustando la producción y el stock de empaques para evitar sobreproducción.
Además, la logística automatizada con robots móviles o vehículos autónomos reduce tiempos de transporte y optimiza el espacio en almacenes.

Con base en un reporte de la consultora Deloitte (2022), las empresas que implementan técnicas de IA en sus procesos de envasado logran incrementar hasta en un 15% la eficiencia operativa, al tiempo que reducen hasta en un 25% el desperdicio de materiales.

Estos son porcentajes que hacen una diferencia notable en márgenes de ganancia y en la huella ambiental. Foto: Freepik

Algoritmos de IA para la optimización de materiales biodegradables y reciclables

Una de las preguntas más urgentes es cómo aprovechar materiales renovables o reciclables sin comprometer la calidad del envase. La IA ofrece:

Optimización estructural: Redes neuronales y algoritmos genéticos pueden procesar grandes conjuntos de datos acerca de la composición de distintos biopolímeros (por ejemplo, PLA, PHAs y otros). Mediante técnicas de machine learning, se determina la combinación ideal de espesor, rigidez, elasticidad y biodegradabilidad para reducir el material necesario sin perder funcionalidad.
Simulación de condiciones extremas: La IA simula escenarios de temperatura, humedad y estrés mecánico para predecir cómo se comportarán los envases biodegradables en diferentes condiciones de transporte y almacenamiento. Esto acelera la curva de desarrollo, pues evita “ensayo y error” excesivo en fases posteriores.
Modelos de aprendizaje continuo: Con cada lote de producción, el sistema “aprende” de los resultados reales, ajustando parámetros para el siguiente ciclo. Así, la formulación del biopolímero o la configuración de la máquina se perfeccionan a largo plazo, reduciendo la variabilidad.

Este tipo de herramientas no solo hacen factible la incorporación masiva de materiales compostables o biodegradables, sino que también permiten que el proceso sea rentable para las empresas.

Informe descargable: Factor verde y tecnológico, esenciales para la industria del packaging.

Desarrollo de bioplásticos y envases compostables mediante modelado predictivo

Los bioplásticos, como el ácido poliláctico (PLA) o los polihidroxialcanoatos (PHAs), han sido promovidos como alternativas más amigables con el ambiente. No obstante, desarrollar y escalar su producción implica retos:

Selección de fuentes renovables

Los bioplásticos pueden provenir de almidón de maíz, papa, caña de azúcar e incluso desechos orgánicos urbanos.
Los algoritmos de IA pueden correlacionar la disponibilidad de materia prima con la demanda proyectada, minimizando interrupciones en la producción y costos de transporte.

Aditivos y mejoradores

Es común añadir aditivos que refuercen la barrera contra la humedad u otros gases, pero estos pueden comprometer la compostabilidad del producto final.
Con el modelado predictivo, se simula el impacto de cada aditivo sobre las propiedades mecánicas y la velocidad de descomposición, permitiendo un balance óptimo.

Escalabilidad industrial

Para que la producción de bioplásticos sea rentable, se requiere alta capacidad de transformación.
Al combinar IA con sistemas de automatización (por ejemplo, extrusoras y líneas de inyección robotizadas), se obtienen mayores volúmenes de producción con menor desperdicio.

El Instituto de Biotecnología de la UNAM ha reportado avances en la identificación de cepas bacterianas que producen PHAs con menor coste energético y tiempo de procesamiento. La IA juega un papel clave al analizar miles de variables metabólicas y recomendar condiciones óptimas de cultivo.

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IA en la evaluación de impacto ambiental

El análisis de ciclo de vida (LCA, por sus siglas en inglés) es fundamental para determinar el verdadero impacto de un producto, desde la extracción de materia prima hasta su disposición final. Con IA, este análisis se vuelve aún más detallado:

Integración de big data

Un sistema de IA puede recopilar datos de proveedores de materiales, consumo energético de fábricas, emisiones de CO₂, desechos en vertederos, etc.
Luego, calcula el impacto global y segmentado (por ejemplo, huella de carbono, huella hídrica, huella de recursos no renovables).

Modelos de optimización multicriterio

A menudo, no basta con medir solo la huella de carbono; también hay que considerar coste, disponibilidad de material, rendimiento del envase, entre otros factores.
La IA permite equilibrar varios objetivos al mismo tiempo (ej. mínimo coste y mínimo impacto ambiental).

Reevaluación de estrategias

Con el aprendizaje automático, el software puede “aprender” de los resultados reales de la etapa de post-consumo (reciclado y compostaje), cerrando el ciclo de retroalimentación.
Esto facilita el diseño de nuevas versiones de empaques de manera más ágil.

Según un estudio publicado por la organización EMF (Ellen MacArthur Foundation), el uso de sistemas digitales para analizar el ciclo de vida completo de los envases puede reducir hasta un 30% las emisiones asociadas a la producción y el post-consumo, al identificar de forma temprana y precisa los cuellos de botella y las oportunidades de mejora.

Beneficios de la IA y la automatización en el envasado sostenible

Entre las ventajas más evidentes de adoptar IA y procesos automatizados en la industria de empaques alimenticios, se destacan:

Ahorro de costos a mediano y largo plazo:

Aunque la inversión inicial en tecnología y capacitación puede ser elevada, los sistemas inteligentes permiten un uso más eficiente de recursos y una reducción drástica en mermas, lo cual equilibra la balanza de costes.

Rapidez en la innovación y lanzamiento de productos:

Al poder simular y probar virtualmente cientos de configuraciones de envase, se acelera la etapa de diseño y validación.
Esto permite a las empresas adelantarse al mercado y responder con mayor agilidad a las regulaciones ambientales emergentes.

Mayor competitividad y reputación de marca:

El público valora cada vez más el compromiso sustentable de las empresas.
Un envase ecoamigable que mantenga la calidad del producto final y se alinee con normativas internacionales potencia la imagen de marca y facilita la exportación a mercados exigentes.

Adaptación a normativas en evolución:

En México, la Ley General para la Prevención y Gestión Integral de Residuos y regulaciones específicas por estado están presionando para reducir plásticos de un solo uso.
La IA puede identificar rápidamente opciones de materiales y procesos compatibles con las nuevas normativas, evitando riesgos de incumplimiento.

Costos iniciales y barreras tecnológicas en la transición a procesos inteligentes

No todo es color de rosa en la adopción de IA y automatización. Existen barreras que las empresas deben considerar y planificar:

Costo de implementación

Sistemas de visión artificial, robots y software de IA conllevan una inversión que puede ser significativa para PYMES.
Aunque los grandes corporativos tienen mayor capacidad de absorción, las empresas medianas y pequeñas deben buscar apoyos gubernamentales o alianzas estratégicas para facilitar la transición.

Carencia de personal especializado

La automatización y la IA requieren un equipo humano capacitado en análisis de datos, mantenimiento de robots y operación de software avanzado.
La disponibilidad de talento en Latinoamérica varía según la región, lo que puede limitar la velocidad de adopción.

Compatibilidad con sistemas heredados

Muchas plantas cuentan con infraestructura antigua que no se integra fácilmente a los nuevos equipos de automatización.
En estos casos, pueden ser necesarios proyectos de modernización escalonada, con los costes y riesgos que esto implica.

Desconocimiento o incertidumbre regulatoria

Las regulaciones sobre nuevos materiales, sobre todo biodegradables o compostables, a veces son ambiguas o incompletas.
La falta de estandarización en etiquetado y certificaciones puede crear confusión y retrasar la inversión en soluciones de IA enfocadas en esos materiales.

Materiales de próxima generación

La investigación en nanotecnología aplicada a empaques sostenibles está abriendo el camino hacia nuevas propiedades que antes eran difíciles de lograr:

Nanocompuestos reforzados: Añadir nanopartículas (como nanoarcillas o nanotubos de carbono) a biopolímeros o materiales reciclados puede aumentar la resistencia mecánica y la barrera a gases. Estos avances permiten que los envases sean más delgados y ligeros sin sacrificar la protección del producto.
Propiedades antimicrobianas: La incorporación de nanopartículas de plata o cobre puede alargar la vida útil de ciertos alimentos, reduciendo el desperdicio y mejorando la seguridad alimentaria. Sin embargo, todavía se investiga el impacto de estas nanopartículas en la salud y en la compostabilidad del producto final.
Sensores inteligentes: La integración de sensores a escala nano dentro del envase facilita el monitoreo de la frescura, la temperatura y la presencia de gases como el CO₂. Estos datos, interpretados por algoritmos de IA, pueden ayudar a las empresas a optimizar la cadena de suministro y a los consumidores a saber si el producto sigue siendo apto.
Prototipos en desarrollo: Instituciones en Europa y Norteamérica ya ensayan materiales híbridos con capas ultrafinas de nanocelulosa.

Casos de éxito y tendencias en México y Latinoamérica

Existen ejemplos reales de empresas que han dado pasos concretos en la adopción de IA y tecnologías sostenibles:

Grupo Herdez: ha invertido en líneas de producción automatizadas para optimizar el peso de sus envases y reducir el uso de plástico.
Bimbo: en el área de panificación, colabora con centros de investigación para evaluar biopolímeros compostables en empaques de pan, aplicando análisis predictivo para escalar la producción.
Tetra Pak: aunque es una multinacional, en su planta de Querétaro se han implementado tecnologías de control de calidad con visión artificial, reduciendo el desperdicio de material en la fabricación de envases de cartón.

A nivel regional, cada vez más startups buscan soluciones de packaging inteligente, como Biofase (México), que utiliza desechos de la industria del aguacate para crear bioplásticos.

Estas iniciativas refuerzan la idea de que la IA, combinada con la automatización, puede potenciar el desarrollo sostenible de la industria de empaques.

La IA y la automatización están redefiniendo la forma en que los profesionales de la industria de alimentos y bebidas abordan el envasado. Desde la etapa de diseño y elección de materiales, pasando por la producción a gran escala y el análisis de ciclo de vida, estas tecnologías brindan soluciones tangibles para reducir la huella ambiental y mejorar la rentabilidad.

A medida que la presión social y regulatoria aumente, aquellas empresas que adopten estos avances tendrán una ventaja competitiva y serán pioneras en la construcción de un futuro más limpio y eficiente para el sector.