Economía Circular con IA - Oportunidades en Bolivia

September 11, 2025 by

Juan Luis Garvía

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Resumen Ejecutivo

La confluencia de la inteligencia artificial (IA) y la economía circular (EC) no es una simple coincidencia de tendencias, sino una sinergia estratégica que se postula como indispensable para el futuro de los modelos de negocio resilientes y sostenibles. Este informe demuestra que la IA actúa como un catalizador, proporcionando las herramientas de análisis de datos, automatización y optimización necesarias para que los principios de la economía circular pasen de ser teóricos a operacionales. A nivel global, empresas y startups ya aplican la IA para revolucionar el ecodiseño, habilitar complejas cadenas de suministro circulares y transformar la gestión de residuos, generando un valor económico y ambiental tangible. A modo de ejemplo, se ha documentado que las empresas que implementan la IA en la gestión de recursos pueden reducir el uso de materiales vírgenes entre un 10% y un 20%, lo que se traduce en importantes ahorros e impactos positivos en el medio ambiente.

En el contexto específico de Bolivia, el panorama presenta oportunidades prometedoras a pesar de los desafíos existentes. El país cuenta con un marco legal incipiente, como la Ley 755 de Gestión Integral de Residuos, y una creciente agenda de transformación digital, con un ecosistema de startups en expansión. Sin embargo, se enfrenta a barreras significativas, incluyendo una infraestructura tecnológica limitada, la falta de regulaciones específicas que complementen la ley existente, y la complejidad del sector de reciclaje informal. El análisis concluye que para que la sinergia entre la IA y la EC florezca en Bolivia, es crucial una estrategia proactiva que integre de manera deliberada la agenda digital con los objetivos de sostenibilidad, promoviendo un desarrollo inclusivo que formalice a los actores de la economía circular y garantice que las soluciones tecnológicas no exacerben las desigualdades, sino que sean parte fundamental de su solución.

Introducción: La Confluencia de Dos Megatendencias

El modelo de desarrollo económico tradicional, caracterizado por una producción y consumo lineales, ha demostrado ser insostenible ante la creciente presión sobre los recursos naturales y el aumento de las emisiones. En respuesta a esta crisis, la economía circular emerge como un paradigma regenerativo que busca imitar los ciclos de la naturaleza, donde todo tiene valor y los residuos de una industria se convierten en la materia prima para otra. Este enfoque estratégico se centra en mantener los recursos en uso el mayor tiempo posible, promoviendo la reutilización, la reparación y el reciclaje. Sus beneficios son multifacéticos, incluyendo la protección del medio ambiente a través de la reducción de emisiones y el consumo de recursos, el impulso a la economía local y la creación de empleo, y el fomento de una mayor independencia de la importación de materias primas.

Sin embargo, la implementación efectiva de un modelo circular es un desafío de una complejidad abrumadora. El rastreo de materiales, la optimización de los procesos de reciclaje y la coordinación de la logística inversa a escala global exigen un nivel de información, coordinación y automatización que va más allá de los sistemas analógicos tradicionales. En este contexto, la inteligencia artificial se posiciona como el habilitador tecnológico por excelencia, proporcionando la capacidad de procesar volúmenes masivos de datos en tiempo real y automatizar procesos que de otro modo serían ineficientes o inviables. La evidencia sugiere que la IA y la economía circular no son caminos separados, sino estrategias que se refuerzan mutuamente para crear negocios inteligentes, resilientes y sostenibles.

El propósito de este informe es profundizar en esta simbiosis, analizando las aplicaciones funcionales de la IA a lo largo del ciclo de vida de los productos, explorando casos de éxito concretos a nivel global, y extrapolando estas lecciones a un análisis detallado de las oportunidades y los desafíos que se presentan para la adopción de estos modelos en el contexto de Bolivia. La investigación busca servir como una guía estratégica para profesionales y empresas que buscan liderar la transición hacia una economía más circular y sostenible.

Parte I: Aplicaciones Estratégicas de la IA en la Economía Circular

La IA no se limita a la automatización; su verdadero poder radica en su capacidad para transformar la lógica subyacente de los procesos industriales. A través de modelos predictivos y análisis avanzado, la IA permite que las empresas operen bajo principios circulares que anteriormente eran difíciles de escalar.

1.1. Ecodiseño y Gestión del Ciclo de Vida del Producto

El diseño es la etapa más crítica en el ciclo de vida de un producto, ya que determina su impacto ambiental y su potencial de circularidad desde el inicio. La IA está revolucionando esta fase al ofrecer capacidades que van más allá del diseño intuitivo tradicional. A través del aprendizaje automático, los sistemas de IA permiten procesos de diseño iterativos asistidos que aceleran el desarrollo de nuevos productos, componentes y materiales, aptos para la economía circular.

Tradicionalmente, el ecodiseño ha dependido de la experiencia humana y de un proceso de prueba y error, lo cual es lento y costoso. La integración de la IA introduce un nuevo paradigma de "diseño predictivo" y "simulación avanzada". Los modelos de IA pueden analizar bases de datos masivas sobre las propiedades de los materiales, los procesos de fabricación y la logística inversa. De esta manera, son capaces de predecir el impacto ambiental de un producto, el costo de su remanufactura y la facilidad de desmontaje, incluso antes de que se construya un prototipo físico. Esta capacidad de visualización y anticipación permite a las empresas tomar decisiones estratégicas de diseño desde la concepción del producto, asegurando que su máxima circularidad y mínimo desperdicio sean inherentes a su estructura. La IA, en este sentido, no solo automatiza procesos de diseño, sino que también "pre-visualiza" la circularidad, habilitando un cambio de pensamiento fundamental en la ingeniería de productos.

1.2. Habilitando Cadenas de Suministro Circulares

Las cadenas de suministro lineales, con su flujo unidireccional de extracción a descarte, no son aptas para la economía circular. La IA actúa como la fuerza motriz para reconfigurar estas redes en complejos sistemas circulares donde los materiales fluyen en múltiples direcciones, un proceso conocido como logística inversa. La IA mejora significativamente la eficiencia y la sostenibilidad de estas redes de varias maneras. En primer lugar, optimiza las rutas logísticas. Algoritmos avanzados analizan factores en tiempo real como el tráfico y el clima para planificar las rutas más eficientes, minimizando el consumo de combustible y las emisiones de CO₂.

Además, la inteligencia artificial se utiliza para predecir la demanda de productos, lo que permite a las empresas ajustar su producción y distribución para evitar el exceso de inventario y el transporte innecesario. Esto se traduce en una cadena de suministro más eficiente y con un menor impacto ambiental. La IA, en combinación con tecnologías como el

blockchain, también permite la monitorización del impacto ambiental de cada etapa del proceso, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos y refuerza el compromiso de las empresas con la sostenibilidad. En lugar de simplemente mejorar un eslabón de la cadena, la IA actúa como un sistema nervioso central que orquesta toda la red circular, conectando la oferta de residuos con la demanda de materias primas secundarias y gestionando la complejidad de los flujos multidireccionales, lo cual es esencial para la "simbiosis" descrita entre ambas megatendencias.

1.3. La Transformación de la Gestión de Residuos

La gestión de residuos es uno de los mayores desafíos en la transición hacia una economía circular. La IA está marcando una diferencia significativa al procesar grandes volúmenes de datos y automatizar procesos que de otro modo serían imprácticos. Una de las aplicaciones más impactantes se encuentra en la clasificación y el reciclaje automatizado. Utilizando la visión por computador y el aprendizaje profundo, los sistemas de IA pueden identificar y clasificar materiales con una precisión y velocidad que superan con creces a la clasificación manual. Esto es particularmente crucial para flujos de residuos complejos, como los aparatos eléctricos y electrónicos (RAEE), de donde se pueden recuperar metales valiosos y estratégicos.

Además de la clasificación, la inteligencia artificial optimiza la infraestructura circular. A través de la simulación avanzada, la IA ayuda a diseñar instalaciones de clasificación y reciclaje más eficientes y a optimizar las rutas de recolección, lo que reduce los costos operativos y el impacto ambiental. La digitalización de estos procesos también permite generar informes en tiempo real sobre el impacto ambiental de cada proyecto, facilitando el cumplimiento de regulaciones ambientales. Al procesar datos sobre los desechos generados, la IA se convierte en una herramienta invaluable para mapear y cuantificar la pérdida de valor que representan los residuos. En lugar de ser un simple problema de eliminación, la IA permite a las empresas y ciudades identificar oportunidades para la reutilización y el reciclaje, transformando el vertedero en una "mina urbana" de recursos.

Parte II: Casos de Éxito y Lecciones Globales de la Sinergia AI-EC

La aplicación de la inteligencia artificial en la economía circular ha pasado de ser una visión teórica a una realidad concreta, impulsada por empresas innovadoras que han integrado la tecnología en el núcleo de sus operaciones.

2.1. Empresas que Habilitan la Circularidad con IA

Una de las empresas más destacadas en el campo de la gestión de residuos es AMP Robotics, una startup con sede en Colorado, EE. UU.. Su tecnología utiliza un sistema de visión por computador,

AMP Vision, que escanea los materiales en una cinta transportadora y envía las imágenes a un sistema de IA patentado, AMP AI, que identifica los artículos por tipo de material, forma, color e incluso marca. La base de datos de la compañía, llamada

AMP Neuron, es la más grande conocida para el aprendizaje automático en materiales reciclables, habiendo identificado más de 50 mil millones de objetos hasta la fecha. Este sistema permite a robots

Delta clasificar y recuperar materiales con "velocidad sobrehumana" y una precisión que supera la de los humanos, operando 24/7. Los resultados de su implementación han sido tangibles, logrando una reducción en los costos de contratación y capacitación de trabajadores y aumentando la pureza del material recuperado, lo cual es fundamental para los objetivos de reciclaje.

Otro ejemplo relevante es CoCircular en España, que ha aplicado la IA para optimizar la gestión circular de residuos en el sector de la construcción. Su plataforma digital,

360Advisor, se basa en el análisis de datos y la automatización para facilitar la trazabilidad de los desechos, ayudando a las empresas a cumplir con las regulaciones ambientales de manera eficiente. La digitalización de estos procesos permite que las empresas constructoras tomen decisiones informadas y, lo más importante, se ha logrado convertir más del 92% de los desechos en materia prima secundaria, demostrando cómo la tecnología puede transformar un sector históricamente lineal.

A nivel de la industria alimentaria, la empresa británica Winnow ha desarrollado medidores inteligentes con IA para analizar la basura en cocinas comerciales. Esta tecnología permite a los chefs identificar qué alimentos se desperdician y en qué cantidades, logrando reducir los residuos a la mitad en miles de cocinas en más de 40 países. En el sector del reciclaje de plástico, la empresa india

Banyan Nation ha utilizado la inteligencia de datos para innovar en su cadena de suministro y en el proceso de limpieza del plástico, produciendo gránulos reciclados de calidad casi virgen que pueden ser utilizados por grandes marcas.

2.2. Lecciones de Empresas Líderes en EC (IA-Habilitada)

Si bien algunas empresas han adoptado explícitamente la IA como su estrategia central, otras líderes en economía circular han creado modelos de negocio que son idealmente complementados por la tecnología. Aunque no se especifica en los documentos la aplicación directa de IA, el éxito de sus modelos de negocio resalta el potencial de la IA para amplificar sus estrategias.

Empresas como Philips con su modelo "Light as a Service" (LaaS) y Renault con su estrategia de remanufactura y centros de reacondicionamiento (ReFactories) representan la vanguardia de la economía circular. El modelo de Philips, en el que los clientes pagan por la luz y no por las bombillas, requiere un sistema de mantenimiento predictivo y gestión de activos eficiente, áreas donde la IA sobresale. La IA podría analizar datos de los sensores de los dispositivos conectados para predecir fallas, programar el mantenimiento preventivo y optimizar la logística de recambio, alargando la vida útil de los productos y maximizando su valor. De manera similar, la iniciativa de Renault de desmontar vehículos al final de su vida útil y reutilizar componentes es un proceso logístico y de ingeniería altamente complejo. La IA puede optimizar la infraestructura de desmontaje y la gestión de componentes, ayudando a identificar las partes reutilizables de forma automática, como ya se hace en el reciclaje de residuos electrónicos, y asegurando un flujo eficiente de materiales hacia la remanufactura.

La transformación de fábricas tradicionales en "ReFactories" y el reentrenamiento de la fuerza laboral demuestran que esta transición es una "metamorfosis del trabajo". La IA no desplaza simplemente a los trabajadores, sino que crea nuevos perfiles profesionales, como operadores remotos, supervisores de flotas y analistas de datos, que se requieren para gestionar los sistemas circulares avanzados. Esta adaptación de la mano de obra es un componente crítico para capitalizar el potencial de la circularidad digital.

A continuación, se presenta una tabla que resume estos casos y su conexión con la inteligencia artificial.

Tabla 1: Casos de Éxito Globales y su Conexión con la IA

Empresa/Iniciativa	Sector	Estrategia Circular	Rol de la IA	Resultados Clave
AMP Robotics	Reciclaje y Gestión de Residuos	Reciclaje automatizado de flujos mixtos	Visión por computador y aprendizaje automático para clasificación de alta velocidad	Reducción de costos laborales y aumento de la pureza de los materiales recuperados
CoCircular	Construcción	Trazabilidad y gestión de residuos de construcción	Análisis de datos en tiempo real y automatización de la trazabilidad	Conversión de más del 92% de los desechos en materia prima secundaria
Winnow	Alimentación	Reducción del desperdicio de alimentos	Medición y análisis inteligente de desechos en cocinas comerciales	Reducción del desperdicio de alimentos en un 50% en miles de cocinas
Banyan Nation	Plástico	Reciclaje de plástico de alta calidad	Inteligencia de datos para la cadena de suministro y procesos de limpieza patentados	Producción de gránulos de plástico reciclado de calidad casi virgen
Philips	Iluminación	"Light as a Service" (Producto como Servicio)	Mantenimiento predictivo (potencial) y gestión de activos optimizada	Reducción de residuos y ahorro de costos para los clientes al tener tecnología siempre actualizada
Renault	Automotriz	Remanufactura y reutilización de componentes	Logística inversa (potencial) y optimización de procesos de desmontaje	Reducción de la huella de carbono y de los costos de producción mediante la reutilización de materiales

Parte III: Oportunidades y Desafíos para la Circularidad Digital en Bolivia

La transición hacia una economía circular en Bolivia está en sus primeras etapas, pero la convergencia con la transformación digital abre un abanico de oportunidades. Sin embargo, para capitalizarlas, es esencial comprender el contexto local, con sus fortalezas y barreras.

3.1. Diagnóstico del Panorama Actual

Bolivia cuenta con una base legal y un ecosistema de iniciativas que pueden ser potenciados por la IA. El marco regulatorio se sustenta en la Ley 755 de Gestión Integral de Residuos, que establece la jerarquía de la gestión de residuos, priorizando la prevención y el aprovechamiento sobre la disposición final. A nivel municipal, se observan esfuerzos como los de la Empresa Municipal de Aseo Urbano de Santa Cruz (EMACRUZ), que impulsa programas de recolección diferenciada y prepara la implementación de una plataforma digital y un

chatbot para educar e informar a los ciudadanos sobre las rutas de recolección, la separación de materiales y los centros de acopio. Estas iniciativas demuestran una intención de digitalizar los procesos de gestión de residuos.

El panorama empresarial también muestra signos de progreso. Empresas como BOLREC se han posicionado como gestores de residuos electrónicos, trabajando con empresas para la disposición final de estos materiales de acuerdo con la Ley 755. Aunque su sitio web no es accesible, su existencia y operación en el eje troncal del país señalan un mercado formal, aunque incipiente, en esta área. Por su parte, la organización

REMAR Bolivia ha abierto una planta de reciclaje en Viacha, La Paz, que además de mitigar el impacto ambiental, funciona como un espacio de terapia ocupacional para reclusos, demostrando un enfoque social en la circularidad. A esto se suma el proyecto

GIRS Bolivia de ONU-Habitat, que busca transformar la gestión de residuos en ciudades intermedias a través de la digitalización y la inclusión, sirviendo como un modelo piloto para la región. Finalmente, la

Agenda Digital 2030 del país, con un eje estratégico en "Tecnologías para la Vida y la Madre Tierra," sienta las bases para una política pública que podría integrar la IA para la sostenibilidad.

3.2. Desafíos y Barreras Específicas

A pesar de los avances, la adopción a gran escala de la IA en la economía circular boliviana enfrenta importantes desafíos estructurales.

Brechas de Infraestructura y Datos: La infraestructura tecnológica es un obstáculo significativo. A pesar de que más del 84% de las PYMES bolivianas invirtieron en tecnología en el último año, la velocidad de internet en el país es una de las más bajas de Sudamérica, lo que representa una barrera para la implementación masiva de soluciones basadas en IA que dependen de la conectividad en tiempo real y del procesamiento de grandes volúmenes de datos. La falta de datos de alta calidad y en tiempo real sobre los flujos de residuos es una barrera crucial para que los algoritmos de IA funcionen de manera óptima.
El Desafío de la Informalidad: El sector de reciclaje, especialmente el de residuos electrónicos, está dominado por actividades informales. Este fenómeno expone a trabajadores, incluyendo a mujeres y niños, a sustancias peligrosas como el plomo, el mercurio y el fósforo, sin la protección adecuada. La situación se agrava por el alto volumen de aparatos electrónicos que ingresan al país por contrabando, lo que dificulta el monitoreo y la gestión integral de estos residuos. La ausencia de una cadena de valor formal y segura limita la posibilidad de aplicar tecnologías avanzadas para la recuperación de materiales.
Falta de Normas Específicas: Aunque la Ley 755 establece los principios generales de la gestión de residuos, existe una falta de normativas detalladas, especialmente en lo que respecta a la Responsabilidad Extendida del Productor (REP), que podrían incentivar a las empresas a asumir la responsabilidad de sus productos al final de su vida útil y a adoptar prácticas de economía circular. Esta brecha regulatoria crea incertidumbre y no obliga a las empresas a invertir en modelos circulares.

El análisis revela una contradicción central, un "dilema digital-circular" en Bolivia. Por un lado, existen la intención política y las iniciativas emergentes para abrazar la circularidad y la digitalización. Sin otro lado, el Informe Nacional Voluntario de Bolivia de 2021 sobre los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) excluyó explícitamente el ODS 12 ("Producción y consumo responsables"), lo que indica que la circularidad aún no es una prioridad estratégica a nivel nacional. Esta ausencia de una política macro a nivel gubernamental debilita el desarrollo de un mercado formal y la infraestructura necesaria para que las soluciones tecnológicas, como la IA, generen un impacto a escala. El gran desafío no es la falta de tecnología o de voluntad de algunas empresas, sino la ausencia de una estrategia de convergencia clara y unificada entre las agendas digital y ambiental.

Tabla 2: Oportunidades de la IA en la Economía Circular en Bolivia

Área de Oportunidad	Iniciativa Local Relevante	Potencial de la IA	Impacto Esperado
Gestión de Residuos Sólidos Urbanos	Programas de recolección diferenciada de EMACRUZ en Santa Cruz	Chatbots para educación ciudadana y optimización de rutas de recolección. Plataformas de trazabilidad para residuos.	Aumento de las tasas de reciclaje y reducción de costos operativos y emisiones de CO₂
Reciclaje de Residuos Electrónicos (RAEE)	Operaciones de BOLREC para el tratamiento de RAEE	Plataformas digitales para conectar a generadores de RAEE con centros de acopio y gestores. Clasificación automatizada en las plantas de tratamiento.	Formalización del sector y recuperación de materiales valiosos, reduciendo la contaminación y mejorando la seguridad de los trabajadores
Logística y Cadena de Suministro	Crecimiento de startups bolivianas en logística	Modelos predictivos para la demanda que eviten el exceso de inventario y optimicen la distribución. Sistemas de trazabilidad basados en IA y blockchain para monitorear el ciclo de vida de los productos.	Mayor eficiencia operativa, reducción de costos y mayor transparencia en la cadena de suministro

Parte IV: Hoja de Ruta para un Futuro Circular con Inteligencia en Bolivia

Para superar los desafíos y capitalizar las oportunidades identificadas, se requiere una hoja de ruta estratégica que involucre a los principales actores del ecosistema boliviano.

4.1. Recomendaciones para el Sector Empresarial

El sector privado, y en particular el ecosistema de startups tecnológicas, tiene la oportunidad de liderar esta transición. Se recomienda empezar con la inversión en tecnologías confiables y de bajo costo para optimizar las operaciones logísticas y de la cadena de suministro. Esto incluye la adopción de herramientas de análisis de datos que permitan una mejor planificación de la producción y la reducción del desperdicio. Es crucial que las empresas inviertan en la capacitación de su capital humano. En lugar de ver la IA como una amenaza para el empleo, se debe adoptar una visión de "metamorfosis laboral". Esto implica colaborar con instituciones educativas para desarrollar programas de formación en tecnologías de la IA y economía circular, preparando a los trabajadores para los nuevos roles que surgirán, como especialistas en mantenimiento predictivo o analistas de datos de materiales. Finalmente, la colaboración es fundamental. Las empresas deben participar en alianzas público-privadas para co-crear las plataformas digitales y la infraestructura necesaria para gestionar los flujos circulares a escala.

4.2. Recomendaciones para la Política Pública

El papel del gobierno es fundamental para sentar las bases de un ecosistema circular digital. Primero, se recomienda priorizar la convergencia de agendas, integrando explícitamente la inteligencia artificial y la economía circular en la planificación nacional. Esto significa asegurar que la Agenda Digital 2030 se alinee con los objetivos de sostenibilidad, designando la IA como una herramienta clave para alcanzar el ODS 12. En segundo lugar, es necesario fortalecer el marco regulatorio. La Ley 755 debe ser complementada con normativas detalladas que incentiven la Responsabilidad Extendida del Productor (REP) y la digitalización de la gestión de residuos. Esto podría incluir la creación de estándares de datos y plataformas de trazabilidad obligatorias para ciertos flujos de materiales, como los electrónicos. Finalmente, es vital que las políticas sean inclusivas. El gobierno debe diseñar programas para formalizar el sector de recicladores informales, utilizando plataformas digitales para mejorar sus ingresos, seguridad y condiciones de trabajo. Esto no solo abordaría un problema social, sino que también integraría un eslabón crucial de la cadena de valor circular en un sistema formal y trazable.

4.3. El Gran Desafío: Hacia una "Inteligencia Circular"

El potencial de la IA para impulsar la economía circular es inmenso, pero el informe debe concluir con una reflexión sobre un desafío fundamental: la huella de la propia inteligencia artificial. El desarrollo y operación de la IA, especialmente los grandes modelos generativos, dependen de una infraestructura de hardware que genera un aumento significativo de residuos electrónicos. Se ha proyectado que la expansión de la IA generativa podría generar hasta 5 millones de toneladas de basura electrónica a nivel mundial para 2030. Este es un problema global que adquiere una dimensión crítica en países como Bolivia, donde la gestión de RAEE ya presenta serias deficiencias y genera un impacto negativo en la salud y el medio ambiente.

Por ello, la verdadera inteligencia no reside solo en la capacidad de los algoritmos o la velocidad de procesamiento, sino en la habilidad de integrar esta tecnología de forma responsable. El objetivo no es simplemente crear una "inteligencia artificial," sino forjar una "inteligencia circular" que garantice que las innovaciones tecnológicas no agraven los problemas ambientales, sino que sean parte integral de su solución, asegurando un desarrollo equitativo y sostenible para las futuras generaciones. Este es el desafío que Bolivia y el mundo deben abrazar.

Fuentes usadas en el informe: