En un entorno global cada vez más presionado por la crisis climática y la escasez de recursos, las organizaciones enfrentan una disyuntiva clara: transformarse o quedar atrás. La inteligencia artificial generativa se perfila como una de las herramientas más poderosas para habilitar modelos de negocio más sostenibles, eficientes y resilientes. En particular, su convergencia con la bioeconomía representa una oportunidad concreta para rediseñar procesos productivos, optimizar recursos y reducir impactos ambientales, sin comprometer la rentabilidad.
IA generativa y sustentabilidad, aceleradores para una bioeconomía inteligente
La inteligencia artificial generativa se perfila como una de las herramientas más poderosas para habilitar modelos de negocio más sostenibles, eficientes y resilientes.
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La bioeconomía se basa en el uso eficiente y responsable de recursos biológicos —biomasa, residuos agrícolas, microorganismos o cultivos— para generar bienes, servicios y energía de forma sostenible. Este enfoque no es nuevo, pero su maduración tecnológica lo convierte hoy en una alternativa viable, escalable y estratégica para industrias que buscan adaptarse a un contexto más exigente y regulado.
Las cifras lo confirman. De acuerdo con la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), los residuos plásticos a nivel mundial pasarán de 353 millones de toneladas en 2019 a más de 1,000 millones en 2060, mientras que la fuga de estos materiales al medio ambiente podría duplicarse hasta alcanzar 44 millones de toneladas anuales. Este panorama exige soluciones disruptivas. No basta con mejorar lo existente; hay que reinventar.
La IA generativa está respondiendo a este reto. Su capacidad para modelar procesos, optimizar moléculas, diseñar soluciones personalizadas y generar nuevos productos a partir de datos la convierte en un habilitador transversal de la bioeconomía. Algunos ejemplos:
- Biotecnología aplicada a residuos: el rediseño asistido por IA de enzimas como la cutinasa ha incrementado en un 60% su capacidad para degradar PET, contribuyendo a una gestión más eficiente del plástico.
- Materiales avanzados para transición energética: mediante la predicción de estructuras moleculares, se están desarrollando catalizadores más eficientes y materiales para baterías de larga duración, clave en el almacenamiento de energías renovables.
- Agricultura climáticamente inteligente: la IA genera simulaciones ambientales y modelos predictivos que permiten diseñar cultivos más resistentes, optimizar semillas y reducir el consumo de agua, fertilizantes y energía.
- Formulación de biomateriales y biofármacos: el diseño acelerado de bioplásticos o compuestos médicos reduce los ciclos de innovación, baja costos y amplía el impacto de los modelos de economía circular.
- Reducción de desperdicio operativo: al analizar grandes volúmenes de datos de producción y consumo, la IA permite anticipar desperdicios, rediseñar cadenas de suministro y alinear la operación con criterios de eficiencia y sustentabilidad.
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Sin embargo, el despliegue de estas tecnologías no está exento de desafíos. Uno de los principales es el consumo energético requerido para entrenar modelos avanzados de IA. En este contexto, es indispensable evolucionar hacia arquitecturas más eficientes, impulsar el uso de energías limpias en los centros de datos y adoptar marcos éticos de desarrollo tecnológico que prioricen el impacto ambiental y social.
La convergencia entre IA generativa y bioeconomía no solo redefine la forma en que producimos y consumimos: redefine el rol de la tecnología como agente de cambio sistémico. Se trata de ir más allá de la automatización o la eficiencia operativa; de construir un futuro en el que la innovación esté alineada con los límites planetarios, donde la inteligencia de las máquinas se ponga al servicio del bienestar humano y donde el crecimiento económico sea, por diseño, sustentable.
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Nota del editor: Daniel Zavalza es director de tecnología en Capgemini para la región Norte de Latinoamérica. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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