La IA y la economía circular: Claves para mantener la competitividad en 2030

Para 2030, la competitividad de la manufactura y de las empresas globales no se medirá solo por la calidad de los productos, los precios o la velocidad. En su lugar, se determinará por la inteligencia y la sostenibilidad con que operen. Dos fuerzas —el cambio hacia modelos de negocio de economía circular y el auge de la inteligencia artificial (IA)— están redefiniendo los fundamentos del éxito industrial.

Cada tendencia supone por sí sola una disrupción. Pero juntas crean una poderosa oportunidad para reinventar la creación de valor, reconfigurar las cadenas de suministro y redefinir la forma en que las empresas interactúan con los clientes, los reguladores y los recursos.

El futuro pertenecerá a las organizaciones que adopten ambas tendencias. Las empresas que se resistan o retrasen su adaptación se arriesgan a enfrentarse a una nueva y dura realidad: mayores costos, menores márgenes, disminución de los flujos de ingresos y pérdida de confianza y relevancia para los clientes.

La circularidad ya no es solo una idea nicho de sostenibilidad. Se está convirtiendo rápidamente en un requisito fundamental para hacer negocios. Los clientes, los reguladores y los inversores convergen en una expectativa común: los productos y servicios deben ser diseñados y distribuidos sin generar residuos injustificados. Las cadenas de suministro que agotan recursos limitados, generan emisiones excesivas y desechan valor tras su uso ya no serán social ni económicamente aceptables.

Pero más allá de la presión regulatoria, existe un sólido caso de negocio a favor de la circularidad. Las empresas que adoptan modelos circulares reducen el riesgo de fluctuaciones en los precios de las materias primas, mejoran sus márgenes al prolongar el valor de los productos y generan ingresos regulares a través de la reparación, el reacondicionamiento y las ofertas de productos como servicio.

Por el contrario, las empresas que sigan aferradas a los modelos lineales tradicionales de "tomar-fabricar-tirar" se verán cada vez más superadas. A medida que los precios de las materias primas fluctúen y las regulaciones se endurezcan, sus estructuras de costo se volverán más onerosas. Sin mecanismos para conservar el valor – como la reparación, la reutilización o la refabricación –, perderán oportunidades de generar ingresos continuos y reducir la dependencia de insumos vírgenes. Estas empresas tendrán dificultades para cumplir con los estándares de aprovisionamiento vinculados a los criterios ESG, correrán el riesgo de quedar excluidas de contratos de alto valor y perderán relevancia entre los clientes que esperan más que transacciones puntuales.

En 2030, no ser circular no solo se percibirá como irresponsable desde el punto de vista ambiental, sino que pondrá de manifiesto las debilidades operativas y erosionará la competitividad.

Las empresas más competitivas de la próxima década no serán las que más productos vendan, sino las que extraigan y mantengan el máximo valor de cada producto a lo largo de todo su ciclo de vida. Esa es la esencia de la economía circular, que se está convirtiendo rápidamente en el estándar de rendimiento de la industria moderna.

Si la circularidad es el objetivo, la IA es la fuerza motriz para alcanzarlo. La IA está cambiando en constante cambio todos los aspectos de los negocios, desde el diseño de productos y la gestión operativa hasta la prestación de servicios.

La manufactura ya está utilizando la IA para optimizar las cadenas de suministro, predecir las necesidades de mantenimiento, automatizar la planificación de la producción y personalizar las interacciones con los clientes. Pero para 2030, la IA ya no será solo una herramienta de mejora. Será la base de la toma de decisiones, de la adaptación de los procesos en tiempo real y de la competitividad de las empresas en un mundo en constante cambio.

La IA ofrece velocidad, inteligencia y escala que superan las capacidades humanas. Convierte los datos en información útil. Transforma procesos genéricos en flujos de trabajo personalizados y con capacidad de respuesta. Y ayuda a las organizaciones a gestionar complejidades con agilidad, lo que es especialmente importante en la economía circular, donde la logística inversa, la propiedad compartida y la gestión del ciclo de vida aumentan los desafíos operativos.

Las empresas que pasen por alto el desarrollo de capacidades internas de IA corren el riesgo de quedarse atrás en materia de eficiencia e innovación. Sin IA, su capacidad para reconocer patrones, responder a cambios en el mercado y automatizar tareas más complejas será limitada. Las organizaciones que no adopten la IA experimentarán un crecimiento más lento, se enfrentarán a un costo mayor y ofrecerán menos valor a sus clientes.

Si bien cada una de estas transformaciones es poderosa por sí sola, su convergencia es lo que realmente desencadena una ventaja competitiva. La IA y la economía circular no son caminos separados. Son estrategias que se refuerzan mutuamente para crear negocios inteligentes, con resiliencia y sostenibles para el futuro.

Pensemos en cómo la IA mejora los ciclos de vida de los productos analizando los datos de los sensores de los dispositivos conectados. Con esta información, los fabricantes pueden predecir cuándo un producto necesitará mantenimiento, programar automáticamente su revisión e identificar el mejor momento para recuperar o remanufacturar un componente. Esto se traduce en menos averías, una mayor vida útil de los activos y una mayor satisfacción del cliente, al tiempo que se reduce el uso de materiales y los residuos.

En las cadenas de suministro circulares, que implican la devolución y redistribución de productos y piezas, la IA elimina la fricción y la complejidad. Los agentes inteligentes evalúan automáticamente un artículo devuelto, deciden su siguiente etapa de vida y activan las acciones adecuadas, ya sea la renovación, la reventa o el desmontaje para la recuperación de materiales. Estos mismos agentes se encargan de gestionar la logística, confirmar la disponibilidad e incluso ejecutar los contratos de forma autónoma.

La IA también juega un papel fundamental en la gestión de ecosistemas circulares complejos. A diferencia de los modelos lineales con transferencias claras entre proveedores y clientes, los sistemas circulares implican la colaboración entre recicladores, servicios de reparación, proveedores de logística y usuarios. La IA actúa como puente digital entre estos actores, garantizando una coordinación fluida, el intercambio de datos en tiempo real y una toma de decisiones adaptativa.

Además, a nivel estratégico, el análisis basado en IA permite a las empresas desarrollar y mejorar continuamente sus modelos de negocio circulares. Simulan el impacto ambiental, estiman el valor a largo plazo y prueban los precios en mercados fluctuantes, proporcionando a los líderes la confianza necesaria para adaptarse de forma más rápida e inteligente.

La combinación de la IA y la circularidad crea un ciclo muy potente: la IA facilita la escalabilidad de las operaciones circulares y los modelos circulares generan entornos ricos en datos en los que la IA resulta especialmente eficaz. Las empresas que combinan ambos elementos reducirán los costos, reforzarán sus cadenas de suministro, mejorarán las relaciones con los clientes y comprenderán mejor cómo crecer de forma rentable al tiempo que alcanzan sus objetivos de sostenibilidad.

Las transformaciones que se avecinan no son pequeñas. Requieren inversión, nuevas habilidades, un cambio cultural y una visión estratégica. Pero la recompensa es inmensa.

Las empresas líderes en 2030 no solo adoptarán herramientas digitales o se proclamarán sostenibles. Serán empresas que integrarán la inteligencia y la circularidad en su forma de pensar, trabajar y crecer.

El camino adelante comienza con una comprensión clara: si una empresa no es circular, será menos rentable, menos resiliente y cada vez más irrelevante. Si no es inteligente y no está impulsada por la IA, será demasiado lenta, tendrá un costo demasiado alto y estará demasiado desconectada para mantenerse al día.

Ahora es el momento de actuar. Hay que empezar a rediseñar los productos para que sean circulares. Hay que empezar a desarrollar la infraestructura de datos y las capacidades de IA que respalden las decisiones sobre el ciclo de vida. Hay que cambiar los KPI internos para medir el valor recurrente, y no solo las ventas puntuales. Hay que explorar cómo la automatización y la inteligencia pueden transformar las relaciones con los clientes, las operaciones y los ecosistemas.

En 2030, la inteligencia circular no será solo una ventaja. Será la norma para seguir en el juego. Cuanto antes las organizaciones empiecen, más adelantadas estarán.