Las empresas de embalaje y papel reconocen el potencial de la IA generativa para impulsar el crecimiento de los ingresos y los márgenes. Muchas ya han comenzado este camino.
La IA generativa (gen AI) promete transformar los procesos de negocio.
1Según un análisis de McKinsey , el valor agregado de la IA de última generación
podría alcanzar los 4,4 billones de dólares al año . Históricamente, la industria del embalaje se ha quedado atrás de otras industrias en la adopción de nuevas tecnologías digitales, incluidas la IA tradicional y el aprendizaje automático.
2Sin embargo, incluso en esta industria, está creciendo el entusiasmo en torno a la IA generativa.
Realizamos una encuesta a más de 200 ejecutivos de papel y embalaje en diferentes sustratos y geografías para comprender el estado actual de la adopción de IA de última generación en la industria, identificar áreas donde la IA de última generación puede crear el mayor valor y señalar los desafíos clave con la adopción de IA de última generación a escala.
La encuesta revela que los ejecutivos ven un gran potencial para que la IA genere valor comercial en sus organizaciones y están dispuestos a invertir en ella. Aunque solo uno de cada cuatro encuestados afirma que sus empresas participan activamente en iniciativas de IA, la mayoría de ellos afirma que el impacto de esta tecnología ya está cumpliendo o superando sus expectativas.
En este artículo, nos basamos en los resultados de la encuesta para identificar oportunidades para que las empresas de embalaje obtengan valor al adoptar la inteligencia artificial de última generación.
Los líderes ven potencial para la inteligencia artificial en el sector del packaging
La intención de utilizar la IA de última generación ya está ahí y ya se están llevando a cabo algunas acciones. Aproximadamente el 95 por ciento de los encuestados cree que sus empresas deberían invertir en IA de última generación, y aproximadamente el 77 por ciento dice que sus empresas tienen intenciones moderadas o fuertes de utilizar IA de última generación en el futuro cercano (Gráfico 1).
Un factor que podría obstaculizar la inversión y la implementación inmediatas es la falta de conocimientos profundos: solo el 30 por ciento dice que los líderes de su empresa tienen un alto grado de conocimiento y comprensión del potencial de la IA de última generación. De hecho, solo el 24 por ciento de los encuestados informa que ha lanzado (13 por ciento) o está desarrollando (11 por ciento) herramientas o soluciones de IA de última generación en su área de trabajo. La mayoría de estos esfuerzos iniciales han dado sus frutos: el 62 por ciento de quienes han adoptado la IA de última generación describen el nivel de impacto posterior a la implementación como igual o superior al que esperaban (Gráfico 2).
Los encuestados consideran que la inteligencia artificial de última generación puede tener un impacto sustancial tanto en el crecimiento como en la productividad. La mayoría de los encuestados espera que la inteligencia artificial de última generación permita un crecimiento de los ingresos de más del 8 % y un ahorro de costes de más del 6 % (Gráfico 3).
Existen oportunidades de inteligencia artificial en toda la cadena de valor del embalaje y el papel
Existen múltiples áreas en las que la inteligencia artificial gen AI puede generar valor para las empresas de papel y embalaje, muchas más de las que pueden beneficiarse de la IA tradicional, principalmente debido a la capacidad de la inteligencia artificial gen AI de trabajar con datos desordenados y generar contenido nuevo, y porque la interfaz de usuario accesible de la inteligencia artificial gen AI facilita la adopción. Los encuestados creen que la inteligencia artificial gen AI se puede aplicar en todas las funciones clave de la industria, desde acelerar el proceso de I+D hasta mejorar las funciones administrativas (tabla).
La innovación y la I+D son impulsores clave del crecimiento en la industria del papel y el embalaje, especialmente teniendo en cuenta el enfoque global en la sostenibilidad y la transición a materiales ecológicos. Los encuestados creen que la inteligencia artificial gen AI puede impulsar la productividad de la I+D al asistir en cada paso del ciclo de vida de la I+D: ayudando a las empresas a generar nuevas ideas a través de la propiedad intelectual (PI) y el análisis de patentes, proporcionando análisis de clientes, generando opciones de personalización, acelerando el proceso de idea a visualización y agilizando la retroalimentación de las pruebas de campo. Como ejemplo de cómo ya se está utilizando, una gran empresa de embalajes de plástico está integrando la inteligencia artificial gen AI en su estudio de diseño para crear diseños de embalajes centrados en el usuario que cumplan con los estándares de sostenibilidad.
En la industria del papel y el embalaje, como en otros sectores, la función comercial es donde el entusiasmo por el impacto de la inteligencia artificial es mayor. Los encuestados esperan que la inteligencia artificial afecte a todos los procesos comerciales, desde la mejora de la generación de demanda (por ejemplo, optimizando el gasto en marketing y proporcionando generación y priorización de clientes potenciales basadas en datos) hasta el aumento de la productividad de los equipos de ventas a través de herramientas como asesores de ventas en tiempo real, flujos de trabajo omnicanal semiautomatizados y contenido personalizado de contacto con los clientes. También se espera que la inteligencia artificial mejore las capacidades de fijación de precios al brindar a las empresas una mayor visibilidad de sus costos y combinar esta información con datos externos, como conocimientos del mercado y la disposición de los clientes a pagar, lo que permite a las empresas maximizar sus márgenes de extremo a extremo.
En general, se espera que la inteligencia artificial gen AI aumente la eficiencia en todos los principales impulsores de costos: los encuestados creen que ayudará a agilizar la cadena de suministro y los procesos de fabricación, facilitar la adquisición de materias primas y automatizar las funciones de soporte. Las empresas ya están experimentando con una variedad de casos de uso de inteligencia artificial gen AI. Por ejemplo, un gran fabricante de productos de papel está utilizando una herramienta de inteligencia artificial gen AI para automatizar su proceso de gestión de pedidos y personalizar el procesamiento de pedidos según las expectativas de cada cliente. Otra empresa está utilizando soluciones de inteligencia artificial gen AI para mejorar los sistemas de inspección visual de desechos, con el objetivo de mejorar la calidad del papel y el cartón reciclados. Muchos actores han comenzado a utilizar chatbots de soporte al cliente habilitados con inteligencia artificial gen AI para personalizar las respuestas y, al mismo tiempo, reducir los costos.
Las empresas enfrentan desafíos en la adopción de IA de última generación
Si bien existe entusiasmo por el potencial de la inteligencia artificial de última generación en la industria del papel y el embalaje, los encuestados citan varios desafíos que impiden la adopción rápida y sin problemas de esta tecnología (Gráfico 4). Los mayores desafíos que mencionan los ejecutivos son el acceso limitado a los datos y a una pila de tecnología moderna, así como las preocupaciones sobre cómo la adopción de la inteligencia artificial de última generación podría generar problemas de privacidad y propiedad intelectual. Los encuestados también informan que tienen una comprensión limitada de los casos de uso específicos que podrían generar valor a partir de la adopción de la inteligencia artificial de última generación y expresan inquietudes sobre los costos asociados.
Cómo empezar
El potencial acumulativo de la inteligencia artificial significa que las empresas de papel y embalaje que implementan estas tecnologías (y lo hacen antes que la competencia) pueden desbloquear un valor comercial considerable y lograr una ventaja competitiva.
Según nuestra investigación y experiencia, las transformaciones exitosas de la inteligencia artificial requieren desarrollar capacidades en seis áreas3:
- Desarrollar una estrategia de IA general alineada con la estrategia tecnológica general para lograr una ventaja competitiva
- Configurar una infraestructura y una pila tecnológica escalable para respaldar soluciones de IA de múltiples generaciones
- Construir una base de datos sólida para escalar la inteligencia artificial en toda la organización
- definir un modelo operativo que reúna los negocios, las operaciones y la tecnología
- Identificar y retener el talento y las habilidades adecuadas necesarias para avanzar en la IA de última generación
- garantizar la adopción a gran escala y al mismo tiempo gestionar el riesgo y el uso responsable
A medida que las empresas comienzan, es importante equilibrar el impacto rápido con las oportunidades de transformación para mantener el impulso. Sugerimos que las empresas lancen dos casos de uso de cualquier parte de la cadena de valor que puedan generar un impacto rápido y generar entusiasmo, junto con dos casos de uso adicionales que pueden llevar más tiempo de implementación, pero que pueden generar mejoras a gran escala en toda la empresa.
La adopción exitosa de la IA genérica no se logrará sin un enfoque en la gestión del cambio. Y, fundamentalmente, las soluciones de IA genérica deben desarrollarse e implementarse de una manera segura, confiable y ética , con una mirada cuidadosa para prevenir el sesgo y la discriminación y garantizar la transparencia y la explicabilidad. La gestión del riesgo requiere construir una estructura de gobernanza que proporcione supervisión, respalde la toma rápida de decisiones e incluya capacitación para los usuarios.
La IA generativa sigue evolucionando rápidamente; las oportunidades de aprovechar su poder en toda la cadena de valor del papel y los envases no harán más que crecer. Las empresas harían bien en desarrollar una estrategia de IA generativa ahora y empezar a desarrollar las capacidades que les permitan incorporar la IA generativa en sus procesos de negocio. De este modo, es probable que obtengan una ventaja competitiva como líderes en la próxima transformación de la industria.
Acerca del autor(es)
Abhinav Goel es socio de la oficina de McKinsey en Pittsburgh, Daniel Nordigården es socio de la oficina de Toronto, David Feber es socio principal de la oficina de Detroit, Yashaswi Gautam es socio principal de la oficina de Boston y Darshit Gandhi es socio asociado de la oficina de Nueva York.
Los autores desean agradecer a Daria Magu, Eva Morgenstein y Lu Wei por sus contribuciones a este artículo.
