En los últimos años, la sostenibilidad se ha convertido en una prioridad tanto para las empresas como para los consumidores. La creciente conciencia ambiental ha impulsado a muchas marcas de comercio electrónico a buscar formas más responsables de operar. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) emerge como una poderosa herramienta no solo para mejorar la eficiencia, sino también para reducir el impacto ambiental.
El problema del desperdicio en el comercio electrónico
El comercio electrónico es sinónimo de conveniencia, pero esta comodidad tiene un costo ambiental considerable. Los envíos frecuentes, las devoluciones masivas y el uso excesivo de empaques contribuyen a una huella de carbono cada vez mayor. Según Statista, en 2023, más del 30% de los productos comprados en línea fueron devueltos, y una parte significativa de estos productos acaba en vertederos al no poder revenderse.
Estas ineficiencias no solo perjudican al medio ambiente, sino que también incrementan los costos operativos. En este sentido, la IA se presenta como una solución clave para mitigar estos desafíos y promover prácticas más ecológicas.
A continuación, te mostramos seis formas en las que la inteligencia artificial está ayudando a mejorar la sostenibilidad en el comercio electrónico.
1. Optimización del inventario: menos exceso, menos desperdicio
Una gestión deficiente del inventario puede generar grandes cantidades de desperdicio. Los productos no vendidos y el almacenamiento excesivo pueden llevar a la obsolescencia y a la acumulación de residuos. Con herramientas impulsadas por IA, las empresas pueden predecir la demanda con mayor precisión, ajustando los niveles de inventario en tiempo real.
La IA analiza datos históricos de ventas, patrones de compra y tendencias de mercado para recomendar cuándo y cuánto reabastecer. Marcas como H&M y Zara ya están implementando estas soluciones para minimizar el exceso de inventario y reducir los residuos textiles, creando así cadenas de suministro más eficientes y ecológicas. Un caso interesante es el de Thread, una plataforma de moda que utiliza IA para identificar qué productos tienen más probabilidades de ser comprados y retenidos por sus usuarios. De ese modo, Thread ajusta su inventario y evita producir artículos en exceso, contribuyendo a la reducción del desperdicio textil.
2. Reducción en las devoluciones con la ayuda de listados más precisos
Las descripciones inexactas o poco detalladas de productos son una de las principales causas de devoluciones en el comercio electrónico. Cada vez que un cliente devuelve un producto, no solo se incurre en costos económicos, sino también en un impacto ambiental significativo, debido al transporte adicional y el embalaje.
Herramientas que optimizan automáticamente los listados de productos utilizando IA, pueden ayudar a reducir este tipo de problemas. Al crear descripciones más precisas y detalladas, así como incluir imágenes y especificaciones claras, se minimizan las posibilidades de que un cliente reciba un producto que no cumple con sus expectativas. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también reduce el número de devoluciones, ayudando a disminuir el desperdicio asociado a la logística inversa.
Dondo, la plataforma de IA especializada en la optimización de listados, mejora las descripciones de producto para que los clientes reciban la información más precisa posible. Además, sugiere imágenes adecuadas basándose en los datos del producto, garantizando que cada una cumpla con altos estándares de calidad y que represente de manera fiel el producto final que recibirá el comprador. Esto ayuda a los clientes a tener una mejor percepción de lo que están comprando, reduciendo la probabilidad de que el producto no cumpla con sus expectativas al llegar.
3. Personalización inteligente para reducir el consumo impulsivo
Otra forma en que la IA contribuye a la sostenibilidad es a través de la personalización de la experiencia de compra. Al analizar los comportamientos y preferencias de los usuarios, las herramientas automatizadas pueden recomendar productos que realmente se ajusten a las necesidades del cliente. Esta personalización reduce la probabilidad de compras impulsivas que, a menudo, terminan siendo devueltas o desechadas.
Este enfoque no solo mejora la experiencia de compra, sino que también promueve decisiones de compra más conscientes y responsables. Por ejemplo, Stitch Fix, un servicio de estilismo personal, emplea IA para ofrecer recomendaciones de moda personalizadas, lo que ayuda a los clientes a encontrar productos que sí van a usar. De manera similar, Etsy utiliza IA para personalizar búsquedas y recomendaciones, ayudando a sus usuarios a encontrar productos alineados con sus preferencias, y reduciendo el desperdicio generado por compras innecesarias.
4. Menor consumo de energía en las operaciones
La optimización de procesos a través de la automatización también permite que las empresas de e-commerce reduzcan el consumo de energía en áreas clave de su operación. Por ejemplo, al reducir la cantidad de tiempo y recursos necesarios para actualizar manualmente los listados de productos o gestionar el inventario, las empresas ahorran una cantidad significativa de energía. Este ahorro se traduce en un menor uso de servidores, electricidad y otros recursos asociados.
Al implementar soluciones de IA como Dondo, las empresas pueden reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas en un 75%, lo que disminuirá de forma indirecta el consumo de energía y sus gastos asociados.
5. Empaques inteligentes y sostenibles
El empaque es uno de los mayores retos para el e-commerce en términos de sostenibilidad. Con la ayuda de la IA, las empresas pueden optimizar la cantidad y tipo de embalaje que utilizan, personalizando las soluciones de empaque según las características específicas de cada pedido. Esto significa menos productos pequeños en cajas grandes, lo que ahorra materiales y disminuye los costos de transporte. Además, algunas soluciones basadas en IA están desarrollando empaques reutilizables o compostables, contribuyendo aún más a la reducción de residuos plásticos.
Ikea, por ejemplo, está utilizando algoritmos de IA para diseñar embalajes más compactos, lo que permite reducir el tamaño de los envíos y, por ende, la cantidad de material de empaque. Además, ha empezado a desarrollar soluciones de embalaje sostenible a base de fibras reciclables, todo optimizado por IA.
6. Optimización de la cadena de suministro: menos emisiones, más eficiencia
Otro aspecto clave donde la IA está ayudando a mejorar la sostenibilidad es en la cadena de suministro. Al emplear algoritmos de IA, las empresas pueden optimizar sus rutas de envío y reducir el uso de combustible. Estas herramientas permiten consolidar envíos y minimizar trayectos innecesarios, lo que reduce tanto los costos logísticos como las emisiones de carbono. Además, al automatizar procesos como la selección de proveedores y la previsión de demanda, las empresas pueden evitar retrasos o envíos innecesarios, optimizando sus operaciones logísticas.
Por ejemplo, UPS emplea un sistema de IA llamado ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), que analiza millones de datos en tiempo real para encontrar las rutas más eficientes para los conductores. Este sistema ha reducido el consumo de combustible de la empresa en un 10%, lo que equivale a una disminución de emisiones de CO2 de aproximadamente 100,000 toneladas al año.
Conclusión: IA, sostenibilidad y el futuro del E-commerce
La integración de la inteligencia artificial en el comercio electrónico no solo está cambiando la forma en que las empresas operan, sino también la manera en que abordan los desafíos ambientales. Al optimizar los procesos, reducir el desperdicio de inventarios, y minimizar el impacto de las devoluciones, las herramientas automatizadas están allanando el camino hacia un e-commerce más sostenible.
El compromiso con la sostenibilidad no solo es una obligación ética, sino que también se ha convertido en una ventaja competitiva en un mercado cada vez más consciente del medio ambiente. Al adoptar soluciones basadas en IA las empresas pueden operar de manera más eficiente y responsable, alineando sus objetivos de crecimiento con prácticas sostenibles que protejan nuestro planeta.
Referencias:
- Statista. (2023). E-commerce Return Statistics. Recuperado de https://www.statista.com
- Thread. (2023). AI-powered Inventory Management. Recuperado de https://www.thread.com
- UPS. (2023). ORION AI Optimization. Recuperado de https://www.ups.com
- Datafeedwatch. (2023). AI in Ecommerce. Recuperado de https://www.datafeedwatch.com
- PixelPlex. (2023). AI in Ecommerce: Use Cases. Recuperado de https://pixelplex.io
