Durante décadas, los fabricantes enfrentaron una paradoja cruel: las herramientas que mejor medían el impacto ambiental de sus productos llegaban demasiado tarde para cambiar algo. Los análisis de ciclo de vida, esos estudios meticulosos que rastrean la huella ecológica desde la extracción de materias primas hasta la disposición final, requerían meses de recopilación de datos, expertos especializados y presupuestos considerables.
Cuando los resultados finalmente estaban listos, las decisiones de diseño ya estaban congeladas en acero, plástico o aluminio. El mundo manufacturero operaba a ciegas en su etapa más crítica: el momento en que una elección de material o un ajuste en el proceso constructivo podía evitar toneladas de emisiones futuras. Pero esta ecuación perversa está cambiando con velocidad sorprendente.
En un laboratorio de Singapur, investigadores de la Universidad Tecnológica y de Diseño han desarrollado un método que comprime lo que antes tomaba tres meses en apenas una semana. El enfoque, denominado Evaluación Simplificada del Ciclo de Vida, combina sistemas algorítmicos avanzados con modelado tridimensional y bases de datos secundarias para eliminar la complejidad de las valoraciones tradicionales sin sacrificar confiabilidad.
Arlindo Silva, profesor asociado que lidera el proyecto, explica que los diseñadores de productos enfrentan desafíos paralizantes: dificultad para evaluar el impacto de diferentes materiales debido a la escasez de datos confiables, influencia limitada sobre las cadenas de suministro para obtener información y comprensión incompleta del consumo energético. Sin directrices claras, terminan tomando decisiones en la oscuridad.
La solución no parte de cero sino que aprovecha estudios previos y repositorios existentes para identificar los componentes que probablemente generen el mayor impacto ambiental de un producto. Estos contribuyentes principales se modelan en tres dimensiones para extraer automáticamente su peso y volumen. Los sistemas automatizados asisten asignando procesos de fabricación típicos y seleccionando datos apropiados de plataformas como Ecoinvent.
La evaluación resultante requiere muchas menos entradas, se completa en una fracción del tiempo y aún proporciona una imagen confiable de los puntos críticos ambientales. Para validar el método, el equipo lo probó en un caso de estudio: un pequeño audífono electrónico. Una evaluación completa tradicional del dispositivo tomó tres meses y requirió ochenta y seis entradas de datos separadas.
En contraste, la versión simplificada tomó una semana y utilizó solo veintiséis entradas, reduciendo los requisitos casi en un setenta por ciento y el tiempo en más del noventa por ciento. Los resultados simplificados coincidieron con la evaluación completa con una precisión promedio del noventa por ciento.
Cuando un componente minúsculo multiplica su impacto por millones
A miles de kilómetros de Singapur, en las instalaciones de Siemens, ingenieros rediseñaron un elemento que ocupa solo el dos por ciento de un robot industrial: la pinza mecánica. Este dispositivo con forma de mano parecería tener consecuencias irrelevantes. Sin embargo, reducir su peso en un noventa por ciento y el número de piezas constituyentes en un ochenta y cuatro por ciento puede ahorrar hasta tres toneladas de emisiones de dióxido de carbono por robot por año. Considérese el impacto de ahorros equivalentes en cada pinza de los más de cuatro millones de robots industriales en el mundo: un cambio verdaderamente transformador.
Para lograr esta hazaña, Siemens empleó herramientas de diseño generativo potenciadas por algoritmos que exploran autónomamente soluciones posibles y las prueban y optimizan rápidamente en cuanto a funcionalidad y manufacturabilidad. Pina Schlombs, líder de sostenibilidad y pensadora en sistemas industriales automatizados en Siemens, asegura que estas tecnologías están redefiniendo fundamentalmente cómo se integra la sostenibilidad en el desarrollo de productos, habilitando elecciones de diseño más inteligentes, evaluaciones de impacto en tiempo real y diseño circular.
La nueva pinza robótica consta de solo cinco piezas de poliamida doce reducida en carbono, una disminución del ochenta y cuatro por ciento respecto a las treinta piezas de aluminio o acero típicamente utilizadas. No solo es noventa por ciento más ligera, sino que en lugar de un tiempo de entrega prolongado de más de un mes, esta pinza avanzada puede producirse en apenas dos días.
Dennis Nier, especialista en desarrollo de negocios en manufactura aditiva en Siemens Digital Industry Software, ofrece una respuesta precisa sobre por qué diseñadores y gerentes de ingeniería deberían invertir en soluciones de diseño generativo: para los diseñadores, estas plataformas simplemente generan componentes ligeros completos dentro de un factor de seguridad, eliminando la necesidad de diseñar y calcular cada detalle en la fase temprana.
Este tipo de innovación no se limita a robots. Western Digital, líder en soluciones de almacenamiento de datos, trabajando con la plataforma Sluicebox, aprovecha sistemas algorítmicos para desarrollar evaluaciones de ciclo de vida que eliminan el noventa y nueve por ciento del trabajo manual y mejoran la precisión en un treinta por ciento. Esto garantiza visibilidad absoluta sobre las huellas de carbono a lo largo de toda la cadena de valor del producto.
En Microsoft, en asociación con el Departamento de Energía de Estados Unidos, un equipo utilizó Azure Quantum Elements para descubrir un nuevo material que podría complementar el litio. Esta plataforma examinó más de treinta y dos millones de candidatos materiales en menos de una semana para descubrir un nuevo material de batería que podría reducir significativamente la dependencia de la extracción tradicional de litio.
El dilema del momento perfecto y la brecha de conocimiento
Los sistemas automatizados están transformando no solo la velocidad sino también la naturaleza misma del proceso de diseño. Las herramientas de gemelos digitales y simulación permiten a los diseñadores modelar el ciclo de vida completo y predecir el impacto ambiental antes de que comience la producción física. Estos instrumentos proporcionan retroalimentación sobre la huella ecológica de las decisiones de diseño y facilitan la toma de decisiones basada en datos para minimizar impactos negativos a lo largo de la cadena de valor. Los algoritmos generativos tienen el potencial de explorar infinitas permutaciones de diseño dentro de restricciones especificadas para generar diversas opciones que son inherentemente más sostenibles.
En industrias donde los productos evolucionan rápidamente, como la electrónica de consumo o los dispositivos portátiles, este enfoque podría beneficiarse más inmediatamente, mientras que otros sectores pueden adaptar el método a sus propios contextos. Con estas metodologías simplificadas, los diseñadores podrían probar conceptos alternativos de manera rápida e iterativa, identificando qué materiales o procesos son ambientalmente más gravosos antes de comprometerse con ellos.
Silva enfatiza que el objetivo final es hacer de la evaluación de impacto ambiental parte de la práctica rutinaria de diseño en lugar de una mera reflexión tardía. Actualmente, estos análisis son extremadamente difíciles de integrar en la etapa de diseño: generalmente se realizan cuando ya es demasiado tarde para hacer algo al respecto.
Sin embargo, la adopción masiva enfrenta obstáculos significativos. Aunque el uso está aumentando, muchas empresas permanecen en fase exploratoria; la implementación a gran escala está frenada por barreras de mercado, costos y conocimiento. La brecha de habilidades representa un obstáculo importante: expertos en dominios específicos a menudo carecen de competencias en ciencia de datos o conocimiento ambiental.
Muchas compañías carecen de medidas cuantificables para rastrear el progreso hacia objetivos de sostenibilidad. Las regulaciones sobre el uso de sistemas automatizados aún están evolucionando y existe poca presión para cumplir, lo que mantiene a los productos sostenibles como una opción en lugar de un imperativo.
Tech Mahindra, en un informe exhaustivo sobre desarrollo de productos sostenibles, señala que la mayoría de la industria todavía percibe los aspectos de diseño sostenible como independientes del rendimiento del producto o el costo, cuando de hecho el diseño sostenible, cuando se hace correctamente, puede habilitar el rendimiento, la resiliencia de la cadena de suministro y ventajas competitivas. El documento también advierte que la mayor barrera es que todavía es perfectamente aceptable vender un producto o servicio que tenga impactos ambientales evitables. No es un imperativo, es una elección.
Autodesk, en su Informe del Estado del Diseño y la Manufactura 2025, revela que con casi todas las organizaciones tomando medidas para ser más sostenibles, muchas están recurriendo a tecnologías automatizadas para ayudar a habilitar resultados sostenibles. En las industrias de diseño y manufactura, donde el ochenta por ciento del impacto ambiental de un producto está influenciado por decisiones tomadas en la etapa de diseño, los sistemas algorítmicos están ayudando a los líderes a pensar en la sostenibilidad desde la concepción hasta la producción.
Entre otras aplicaciones, estas herramientas ayudan a mitigar el impacto de desastres naturales al visualizar impactos de inundaciones, reducir la huella de carbono al optimizar el uso de energía en edificios y prevenir el desperdicio de materiales, y evaluar ciclos de vida de productos, proporcionando una vista detallada del impacto ambiental desde el abastecimiento de materiales hasta la disposición.
La paradoja energética de la solución
Irónicamente, las tecnologías que permiten resultados más sostenibles también están cada vez más gravando el medio ambiente. Los centros de datos requieren grandes cantidades de agua y energía para funcionar y enfriarse, y producen desechos electrónicos difíciles de eliminar. Las organizaciones de diseño y manufactura están explorando soluciones a este problema para compensar el impacto de los centros de datos, incluida la tecnología de remoción de carbono o programas de compensación de carbono.
Brian Alting, director de tecnología en Moody Nolan, una firma de diseño arquitectónico con sede en Estados Unidos, y Nitesh Alagh, líder empresarial en ingeniería digital, sostenibilidad y tecnologías emergentes en Severn Trent Water, una empresa de servicios de agua con sede en Reino Unido, coinciden en que esta paradoja debe abordarse de manera proactiva.
Las empresas que no toman la sostenibilidad en cuenta como parte de sus estrategias de infraestructura tecnológica corren el riesgo de frenar la innovación. Además de los riesgos regulatorios, no implementar prácticas sostenibles puede causar daño reputacional, ya que las organizaciones pueden ser percibidas como quedándose atrás en un mundo cada vez más enfocado en la sostenibilidad.
IDC predice que para abordar los desafíos ambientales de aprovechar los beneficios de estos sistemas, las empresas están recurriendo a marcos de automatización sostenible que se centran en minimizar el impacto ambiental de la tecnología al abordar elementos clave como la eficiencia energética, la optimización de recursos y la reducción de desechos electrónicos.
La investigación de IBM revela que para 2025, el setenta y siete por ciento de los directores ejecutivos que lideran esfuerzos transformacionales de sostenibilidad anticipan que los flujos de trabajo en sus organizaciones estarán digitalizados y potenciados por automatización algorítmica. Las implicaciones son directas: estos sistemas han evolucionado de ser una ventaja empresarial a un requisito fundamental para organizaciones que persiguen operaciones resilientes de cero emisiones netas. Las compañías serias sobre sostenibilidad a largo plazo ya no pueden tratar la integración algorítmica como opcional: se ha convertido en una necesidad competitiva.
Lograr sostenibilidad automatizada requiere una mezcla estratégica de las tecnologías correctas, objetivos ambientales claros, datos de calidad y colaboración interfuncional para impulsar un impacto medible y duradero. Las marcas verdaderamente sostenibles están posicionadas para aprovechar ventajas competitivas, ya que la sostenibilidad promueve confianza, especialmente entre consumidores más jóvenes. Una encuesta de PWC encontró que el ochenta por ciento de los consumidores está dispuesto a gastar más en productos producidos de manera sostenible.
El futuro del diseño industrial no se decidirá en las mesas de dibujo ni en las fábricas, sino en los momentos críticos donde algoritmos, datos y creatividad humana convergen para imaginar productos que funcionen mejor mientras dañan menos. La ventana para integrar sostenibilidad en la médula del proceso creativo está abierta, pero su cierre es inevitable si las barreras económicas, educativas y regulatorias no se desmantelan con urgencia. Los diseñadores del mañana no preguntarán si pueden permitirse evaluar el impacto ambiental de sus creaciones; simplemente no concebirán ningún producto sin esa información integrada desde el primer boceto.
La revolución silenciosa ya comenzó en Singapur, Alemania y Silicon Valley. Ahora el desafío es globalizarla antes de que sea demasiado tarde.
Referencias
Tech Xplore. «AI shortens time it takes to measure the sustainability impact of a product»
Silva, Arlindo et al. «Bridging the gap: streamlining life cycle assessment for practical application in product development»
MIT Technology Review. «Designing better products with AI and sustainability»
Tech Mahindra. «AI and Sustainability in Product Development: 2025 Whitepaper»
Autodesk. «AI Enables Sustainability – State of Design and Make 2025»
Siemens Software. «Additive manufacturing robot gripper webinar»
Siemens Blogs. «Gripping the future: How Generative Design in NX is transforming engineering»
Appinventiv. «AI in Sustainability: Smarter Ways to Go Green»
Digitalisation World. «The promise of AI is at risk if sustainability isn’t a key consideration in 2025»
