Este paper analiza cómo la inteligencia artificial potencia los modelos de negocio circulares. Identifica aplicaciones concretas: IA para gestión predictiva de inventario (reduciendo sobreproducción y desperdicio), optimización del consumo de energía en tiempo real, diseño de productos circulares y automatización de flujos de logística inversa.
El hallazgo más relevante para el comercio interno: la IA permite pasar de una circularidad reactiva —actuar cuando ya hay residuos— a una circularidad anticipativa, donde los problemas se previenen antes de ocurrir. Algoritmos de predicción de demanda pueden reducir significativamente el inventario sin salida, uno de los principales generadores de residuos en el pequeño comercio.
El paper también documenta que, mediante IA, las empresas pueden identificar oportunidades para optimizar el uso de energía, detectar ineficiencias en la cadena de suministro y mejorar la eficiencia de materiales, todo con impacto directo en la rentabilidad.
La IA puede analizar datos históricos y predecir patrones de demanda, ayudando a las empresas a optimizar niveles de inventario, reducir desperdicios y minimizar la sobreproducción en el comercio.
Fuente oficial: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0040162523008740
