L\u2019intelligenza artificiale (IA) sta diventando centrale per quanto riguarda la gestione della sostenibilit\u00e0 del packaging, in particolare nel mondo dei beni di largo consumo. Per le aziende con molte referenze e un portfolio di packaging numeroso e complesso, l\u2019interesse aumenta rapidamente, mentre affrontano una crescente pressione e un controllo sempre pi\u00f9 intenso in materia di rendicontazione normativa.<\/p>\n
In questo contesto, l\u2019IA offre una nuova prospettiva molto affascinante in merito all\u2019analisi dei dati, alla gestione dei processi e alla rendicontazione automatica e rapida con una notevole riduzione dell\u2019attivit\u00e0 manuale. Oggi, i costi delle risorse ed i carichi di lavoro aumentano sempre di pi\u00f9, con procedure manuali al limite: \u00e8 evidente che l\u2019uso di fogli di calcolo non \u00e8 pi\u00f9 sufficiente.<\/p>\n
In queste condizioni, automatizzare l\u2019esecuzione delle valutazioni RAM (Recyclability Assessment Methodology in ambito packaging) e la rendicontazione EPR (Extended Producer Responsibility) appare estremamente interessante. Ridurre lo sforzo necessario per soddisfare i requisiti della regolamentazione PPWR (Packaging and Packaging Waste Regulation \u2013 la nuova regolamentazione sui rifiuti degli imballi) e riuscire a comprendere correttamente le dichiarazioni ambientali (Green Claims) \u00e8 senza dubbio entusiasmante.<\/p>\n
Le grandi aziende di beni di largo consumo confezionato o CPG \u2013 Consumer Packaged Goods, stanno cercando di usare l\u2019intelligenza artificiale e l\u2019automazione per ridurre la complessit\u00e0, mentre le aziende che vogliono crescere vedono in queste tecnologie un\u2019opportunit\u00e0 per colmare il divario competitivo.<\/p>\n
Molte, per\u00f2, si scontreranno con un ostacolo inatteso, rappresentato dalla loro struttura dati del packaging, che non \u00e8 ancora pronta a supportare, addestrare e quindi implementare con successo l\u2019IA.<\/p>\n
Unilever, Nestl\u00e9 e PepsiCo hanno affrontato il tema dell’uso dell’IA e dell\u2019analisi avanzata dei dati per la sostenibilit\u00e0, prevedendo la reportistica come punto all’ordine del giorno. Coca-Cola ha collaborato con una piattaforma di IA per implementare, monitorare e rendicontare le proprie iniziative di sostenibilit\u00e0. Nove brand, tra cui Danone, Colgate-Palmolive e Mars, hanno costituito il Perfect Sorting Consortium con l’obiettivo di sviluppare sistemi di IA per la selezione dei rifiuti.<\/p>\n
I partner tecnologici amplificano la portata dell\u2019IA, sebbene sia certamente logico applicare l’IA in quest’area caratterizzata da un’alta densit\u00e0 di dati e basata su regole, per velocizzare i processi decisionali, garantire la conformit\u00e0 e ridurre i rischi.
\nDal punto di vista di un\u2019azienda software, che aiuta le aziende a centralizzare, consolidare, controllare i dati e i flussi di lavoro legati al packaging, si vede chiaramente il potenziale. Ma, al contempo, \u00e8 presente un\u2019evidente criticit\u00e0 che la maggior parte delle aziende non considera.<\/p>\n
Abbiamo visto molte aziende in difficolt\u00e0 nell\u2019automatizzare la gestione degli artwork e dell\u2019etichettatura. Si stanno rendendo conto che l\u2019applicazione dell\u2019IA ai processi di creazione e aggiornamento degli artwork \u00e8 complessa, soprattutto perch\u00e9 i dati sottostanti sono frammentati, incoerenti o mal gestiti. Si rivolgono a noi quando realizzano che occorre sistemare prima la base dati, altrimenti gli sforzi sull\u2019IA rischiano di essere vani.<\/p>\n
L\u2019IA applicata alla sostenibilit\u00e0 del packaging in senso lato dovr\u00e0 affrontare lo stesso problema: essa pu\u00f2 operare solo su ci\u00f2 che \u00e8 disponibile, non pu\u00f2 risolvere la disorganizzazione dei dati. In un contesto normativo che richiede accuratezza, tracciabilit\u00e0 e difendibilit\u00e0, questa distinzione \u00e8 cruciale.<\/p>\n
Prima che le organizzazioni possano usare l\u2019IA per semplificare la rendicontazione di sostenibilit\u00e0 e la conformit\u00e0 normativa, devono rispondere a una domanda fondamentale: i nostri dati sono pronti?<\/em><\/p>\n Anche con la presenza di sistemi ERP avanzati e software dedicati alla gestione del packaging, i team trovano molto complessa la rendicontazione di conformit\u00e0, come hanno sperimentato negli ultimi due anni le aziende britanniche soggette all\u2019EPR. L\u2019IA potrebbe elaborare le informazioni pi\u00f9 velocemente, fornire controlli di conformit\u00e0 immediati, identificare l\u2019impatto delle modifiche, mettere a punto nuovi materiali e calcolare i benefici ambientali. \u00c8 gi\u00e0 utilizzata per attivit\u00e0 legate alla sostenibilit\u00e0, come:<\/p>\n Tuttavia, l\u2019uso dell\u2019IA non deve limitarsi solo ad un calcolatore o ad un assistente per la creazione di report. Il vero obiettivo \u00e8 che diventi un supporto strategico a livello decisionale, capace di guidare e accrescere la sostenibilit\u00e0 nel mondo reale.<\/p>\n Chi sta sperimentando l\u2019AI nella gestione degli artwork punta a cicli di lavoro pi\u00f9 rapidi, meno errori, una riduzione delle attivit\u00e0 manuali e un maggiore supporto decisionale.<\/p>\n Presenta grandi potenzialit\u00e0 nell’automazione del confronto degli artwork, rilevando incongruenze nel marchio, errori nelle diciture in etichetta e mancanze nei simboli di certificazione che rischierebbero di passare inosservati, oltre che permettere un\u2019accelerazione dei processi.<\/p>\n E qui che risiede il vero valore su larga scala. Se l\u2019IA inizia a confrontare le regole strutturate del packaging con artworkgli, potr\u00e0 individuare le discrepanze e supportare la conformit\u00e0 non solo per un singolo paese\/mercato e lingua, ma per tutti contemporaneamente. Purtroppo, quando le aziende cercano di farlo partendo da dati disorganizzati, il fallimento \u00e8 quasi certo.<\/p>\n Quando i dati o le regole che governano i diversi elementi risiedono in sistemi aziendali interni ed esterni disconnessi, con denominazioni difformi e di dubbia propriet\u00e0, da dove pu\u00f2 attingere i dati l\u2019IA?<\/p>\n Questa disorganizzazione porta alla mancanza o alla duplicazione di dati, alla applicazione non corretta di regole e specifiche, a cicli operativi ridondanti e rilavorazioni che necessitano di interventi manuali.<\/p>\n L\u2019IA non potr\u00e0 nascondere questi problemi, anzi, li porter\u00e0 alla luce e ne amplificher\u00e0 la portata.<\/p>\n Le conseguenze per la corretta gestione del packaging e per i progetti di sostenibilit\u00e0 ad ampia scala sono significative: documentazione normativa incompleta o errata, dichiarazioni non corrette sulla riciclabilit\u00e0, audit complessi e l\u2019irritazione del top management sono solo alcuni esempi.<\/p>\n L\u2019IA pu\u00f2 accelerare i processi e i risultati, ma non serve a nulla se i risultati ottenuti sono sbagliati.<\/p>\n Non \u00e8 possibile passare direttamente da una situazione di gestione manuale e disorganizzata, ad una ben organizzata e molto performante con l\u2019uso dell\u2019intelligenza artificiale. \u00c8 essenziale costruire una base dati strutturata, connessa e ben governata nell\u2019ambito della sostenibilit\u00e0 del packaging e del prodotto, cos\u00ec da garantire la trasparenza, la tracciabilit\u00e0 e la chiarezza che rappresentano il cardine di una sostenibilit\u00e0 efficace.<\/p>\n La reportistica corretta ne diventa una conseguenza naturale.<\/p>\n 4Pack pu\u00f2 svolgere un ruolo chiave nell\u2019unire le informazioni e le specifiche di packaging e di prodotto, favorendo la conformit\u00e0 normativa e potenziando l\u2019efficacia dei flussi di lavoro degli artwork e del packaging. Collega gli utenti ai file e agli asset provenienti da un repository completo e strutturato di documenti, immagini e altri contenuti chiave.<\/p>\n 4Pack, quale sistema unico e strutturato, crea ci\u00f2 di cui l\u2019IA ha bisogno: una fonte di informazioni affidabile, coerente e condivisa tra prodotti, versioni e mercati. Le relazioni tra prodotti e packaging, le loro componenti ed i materiali sono chiaramente definite e mantenute nel tempo.<\/p>\n Ci\u00f2 diventa fondamentale anche per un ultimo fattore critico: l\u2019addestramento accurato che le soluzioni di IA richiedono. Istruire il comportamento corretto \u00e8 essenziale. L\u2019ottenimento di risposte e di output adeguati avviene solo se l\u2019IA pu\u00f2 accedere a dati accurati, regole normative affidabili e asset corretti.<\/p>\n L\u2019IA e l\u2019automazione applicate alla sostenibilit\u00e0 del packaging possono essere davvero rivoluzionarie. Ma la frammentazione e il disordine dei dati possono bloccare sul nascere le loro potenzialit\u00e0. Solo quando i dati sulla sostenibilit\u00e0 del packaging sono strutturati e ben governati diventano tracciabili, verificabili e difendibili, permettendo di gestire i cambiamenti e di testare le diverse ipotesi. La rendicontazione diventa cos\u00ec un processo ripetibile, anzich\u00e9 una reazione all’emergenza.<\/p>\n Il grande potenziale dell\u2019IA a supporto della sostenibilit\u00e0 del packaging non \u00e8 in discussione. La preparazione s\u00ec.<\/p>\n Le aziende multi-brand e multiprodotto che vogliono adottare l\u2019IA in modo efficace, devono avere una base dati pronta.<\/p>\n Fermarsi per consolidare l\u2019infrastruttura dei propri dati non significa rallentare: significa abilitare velocit\u00e0 e agilit\u00e0 per il futuro, preparandosi a muoversi pi\u00f9 rapidamente, con maggiore sicurezza e meno rischi.<\/p>\n Con l\u2019entrata incalzante delle nuove normative sui rifiuti di imballaggio, \u00e8 giunto il momento per le aziende di prepararsi adeguatamente a un futuro basato sull\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L\u2019intelligenza artificiale (IA) sta diventando centrale per quanto riguarda la gestione della sostenibilit\u00e0 del packaging, in particolare nel mondo dei beni di largo consumo. 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\nConsiderando i grandi volumi di dati, le valutazioni ripetitive e i calcoli complessi basati su logiche rigorose, la sostenibilit\u00e0 del packaging appare come un ambito di applicazione ideale per l\u2019IA.<\/p>\n\n
I parallelismi con l\u2019artwork<\/h3>\n
L\u2019anello mancante: la preparazione dei dati<\/h3>\n
L\u2019AI corre veloce. Anche le aziende devono stare al passo.<\/h3>\n