La IA generativa convence al 77% de los líderes en packaging, pero sólo el 11% ha desarrollado soluciones

La inteligencia artificial generativa (IAG) promete transformar los procesos comerciales, de hecho, según los análisis de McKinsey & Company, podría aportar un valor añadido de hasta 4.400 millones de dólares al año. En el informe «IA generativa: la próxima frontera de la industria del embalaje y el papel», la compañía ausculta la inserción de la IAG en la industria del embalaje, que está comenzando a construirse entorno a esta tecnología. Mireia García Roca, directora de innovación corporativa en Hinojosa Packaging Group, también examina el documento a través de sus redes sociales y explica su potencial: «Aunque el sector históricamente ha sido lento adoptando tecnologías digitales, la creencia en el potencial de esta tecnología está creciendo rápidamente«. En Atlas Tecnológico, recogemos las palabras de García y destilamos la esencia del informe.

A partir de una encuesta realizada a más de 200 ejecutivos del sector del papel y packaging sobre la IAG en la industria, el McKinsey expone los desafíos clave de su adopción, las oportunidades para el sector y el futuro de la inversión. Para comenzar, aproximadamente el 95% de los encuestados considera que sus empresas deberían invertir en esta tecnología, y alrededor de un 77% anuncia tener intención de utilizarla en un futuro próximo. El único problema reside en la inexistencia de experiencia profunda. Solamente el 30% alega que los líderes de su empresa posean un alto grado de conocimiento y comprensión de su potencial. De hecho, únicamente el 24% dice haber propuesto (que son el 13%) o desarrollado soluciones basadas en IAG en su trabajo (que componen el 11%). Aunque muchos estén el proceso de adopción, los primeros esfuerzos ya han dado sus frutos: el 62% de los que han implementado la IAG han visto cambios iguales o superiores a los anticipados.

Las oportunidades que ofrece la IAG son sustancialmente más valiosas que las que propone la IA tradicional, especialmente por su capacidad de trabajar con datos desordenados y generar nuevo contenido a partir de ellos. Los encuestados creen que la IAG puede aplicarse en todas las funciones clave de la industria, pero tachan a la innovación y la I+D como los impulsores clave y, por tanto, los más susceptibles su adecuación. Parcialmente, está justificado por los beneficios de optimización que trae consigo, que simbolizan sostenibilidad. En esta industria, la función comercial es la que mayores expectativas condensa respecto a la penetración de la IAG. En este marco, las capacidades de fijación de precios también levantan el entusiasmo en las corporaciones, puesto que la IAG posibilita un aumento de la visibilidad de los costes, una mejor combinación de datos externos con los internos y la agilización de la cadena de suministro.

Pese a las ovaciones que circulan en las conversaciones de los directivos, también se percibe preocupación ante los desafíos que entraña la adopción rápida de la IAG. Los principales obstáculos a los que señalan los ejecutivos son el acceso limitado a los datos y a una pila tecnológica moderna, y los problemas de privacidad y PI. Por otro lado, también afirman tener un conocimiento limitado de los casos de uso específicos que podrían generar valor a partir de la adopción de la IAG y expresan inquietud por los costes asociados. De hecho, en el Collaborate Santander 2024, Román Martín, director comercial y KAM de Lis Data Solutions, ya expresaba la relevancia de mostrar a los clientes ejemplos prácticos de la utilidad de la IAG para estimular su adopción.

Sin embargo, todas las empresas se formulan la misma pregunta: ¿cómo se comienza a implementar la IAG? Las corporaciones de papel y embalaje que adopten la inteligencia artificial generativa de forma temprana y estratégica pueden desbloquear un valor comercial significativo y ganar ventaja competitiva, según explica el informe de McKinsey. La implementación exitosa de esta tecnología requiere seis capacidades fundamentales: una estrategia de IA alineada con la tecnológica general, infraestructura escalable, una base de datos sólida, un modelo operativo que integre negocio y tecnología, el talento adecuado y una adopción a escala gestionada éticamente. Para maximizar el impacto, los especialistas sugieren iniciar con proyectos de impacto rápido junto con iniciativas de mayor alcance, lo que asegura que la IA se implemente de manera ética y transparente, lo que supondría una minimización de riesgos y potenciaría su adopción.