En la era de la transformación digital, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta concreta al servicio de la productividad.
En la industria del cartón corrugado, su aplicación empieza a extenderse más allá del control de calidad, impactando procesos clave como el mantenimiento predictivo, la automatización de la logística interna y el diseño estructural de empaques.
Gracias al uso de algoritmos avanzados, las plantas pueden anticipar fallas en equipos críticos, optimizar el rendimiento de las máquinas y reducir tiempos muertos. Esto se traduce en una mayor eficiencia operativa, mejor aprovechamiento de los recursos y, por ende, una cadena de producción más sostenible.
De esta manera, la IA no solo mejora indicadores de productividad: también contribuye a la reducción de desperdicios, uno de los retos constantes del sector.
Uno de los beneficios más relevantes de la IA es su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real. En una planta corrugadora, esta tecnología permite monitorear múltiples variables temperatura, velocidad, presión, humedad y correlacionarlas con el desempeño de cada lote producido.
A partir de ello, se pueden tomar decisiones más ágiles y fundamentadas, mejorando la trazabilidad del proceso y asegurando un estándar de calidad consistente.
Al integrar este mecanismo con sistemas de visión artificial, sensores IoT y plataformas MES, es posible identificar desviaciones mínimas que podrían pasar desapercibidas en controles tradicionales.
Así, se reduce la variabilidad en los productos terminados, se optimizan los tiempos de respuesta ante fallas y se mejora la rentabilidad a lo largo de toda la línea de producción.
La aplicación de inteligencia artificial en el desarrollo estructural de empaques representa otra frontera en evolución.
A través del uso de modelos generativos, simulaciones computacionales y algoritmos de aprendizaje automático, es posible diseñar cajas más resistentes, ligeras y adaptadas a las condiciones reales del transporte y almacenamiento.
En lugar de depender exclusivamente de la experiencia empírica, los equipos de diseño pueden apoyarse en sistemas que evalúan miles de combinaciones posibles en segundos, considerando variables como apilabilidad, absorción de impactos, consumo de material y condiciones ambientales.
Esto no solo acelera los tiempos de desarrollo: también permite crear soluciones más precisas y alineadas con los requerimientos específicos de cada cliente.
Además, la IA abre posibilidades para la personalización a gran escala. Con tecnologías de impresión digital combinadas con software inteligente, los fabricantes pueden producir series cortas con mensajes o gráficos variables, respondiendo con agilidad a campañas de marketing, promociones regionales o colaboraciones especiales.
El impacto de la IA también se extiende a la gestión logística. Plataformas avanzadas ya permiten predecir patrones de demanda, ajustar inventarios en tiempo real y optimizar rutas de distribución.
En un sector donde los costos logísticos pueden representar un porcentaje significativo del precio final, estas herramientas ofrecen una ventaja competitiva clave.
Asimismo, los sistemas de IA están ayudando a implementar esquemas de producción bajo demanda (make-to-order), donde la fabricación se activa solo cuando hay un pedido confirmado, reduciendo así los niveles de inventario y mejorando la eficiencia general de la planta.
Pese a sus beneficios, la adopción de inteligencia artificial en el sector enfrenta desafíos: desde la resistencia al cambio cultural, hasta la necesidad de infraestructura tecnológica y talento especializado.
No obstante, cada vez más empresas comienzan a ver en la IA no una amenaza, sino una oportunidad para profesionalizar sus procesos y diferenciarse en un mercado cada vez más competitivo.
El enfoque debe ser estratégico. No se trata de incorporar tecnología por moda, sino de hacerlo con una visión clara de objetivos, retorno de inversión y mejora continua. En este camino, la capacitación de los equipos y la integración progresiva de soluciones escalables son fundamentales.
Como concluyó Daniel Marote durante su ponencia en la Convención ACCCSA 2025, “la IA no es solo una ventaja competitiva: es la nueva normalidad para quienes quieren seguir liderando en esta era cambiante”.