Escrito por Mitha Shameer
Gerente de contenido, Esko
El empaque antes era lo que más retrasaba el lanzamiento de un producto. Hoy, poco a poco, se está convirtiendo en una de las partes más inteligentes del proceso.
En 2025, la IA va más allá de mejorar el diseño o acelerar las impresiones. Está transformando la forma en que las marcas piensan el empaque —desde cómo colaboran los equipos, hasta cómo se gestionan los temas de cumplimiento y qué tan rápido un producto llega al anaquel.
La realidad es simple: la IA se encarga de las tareas tediosas que frenan el proceso—correcciones interminables, versiones duplicadas, cambios regulatorios de último minuto—mientras tú te enfocas en lo creativo.
Hablemos de cómo está ocurriendo todo esto.
1. Los flujos de diseño por fin dejaron de sentirse como un déjà vu
Durante años, diseñar empaques fue sinónimo de repetir lo mismo una y otra vez: ajustar el arte para 14 SKUs, mover una tipografía medio punto, hacer la misma ronda de cambios—pero con un tono de verde apenas distinto.
Hoy, las herramientas de diseño con IA recuerdan el contexto. No solo automatizan: aprenden.
Al alimentarles tus guías de marca, artes históricos y restricciones visuales, pueden proponer diseños que ya se sienten como tu marca desde el primer intento.
Las empresas de consumo ya no ven la IA solo como ahorro de tiempo. La están usando para lograr cosas que antes eran prácticamente imposibles. Un ejemplo, Cadbury Silk lanzó una campaña de San Valentín donde, con ayuda de IA generativa, convirtieron los momentos compartidos por consumidores en más de 500,000 videos animados únicos y personalizados. Historias personalizadas, creadas a una velocidad y escala que haría llorar de emoción (o estrés) a cualquier equipo de producción tradicional.
El resultado: menos briefs infinitos, menos iteraciones, y diseñadores que finalmente pueden dejar de ser solo “los que corrigen el kerning”.
2. El proofing dejó de ser un cuello de botella y se convirtió en detective
Pregúntale a cualquier equipo de empaque qué es lo que frena el avance. La respuesta casi siempre es la misma: las rondas de revisión.
Cada lanzamiento de producto puede convertirse en una maratón de revisiones manuales: ortografía, claims, códigos de barras y texto regulatorio en letra microscópica.
Las herramientas con IA están cambiando eso, transformando lo que antes era una prueba de paciencia en comparaciones automáticas e inteligentes.
Los modelos de reconocimiento de texto ahora detectan inconsistencias entre versiones de artes, identifican si falta una declaración de alérgenos e incluso cruzan contenido con bases regulatorias por región, como FSSAI o FDA.
No pierdes control; solo dejas atrás lo tedioso.
3. La regulación ya no entra al final del proceso
Los equipos de cumplimiento conocen muy bien la frustración de encontrar un error en la etiqueta cuando el proceso ya va avanzado. Hoy, la IA está cambiando eso al integrar las validaciones directamente dentro del flujo de diseño.
Los sistemas pueden ejecutar verificaciones automáticas contra regulaciones vigentes y nuevas normativas. Si surge una actualización de FOPL (front-of-pack labeling), la IA no espera al próximo proyecto: identifica qué SKUs existentes podrían verse afectados.
Para marcas globales que operan en múltiples mercados, esto es enorme. El riesgo de un recall se reduce considerablemente —y también la cantidad de café que necesita cada gerente de regulación para sobrevivir al proceso.
4. Las líneas de empaque ahora predicen sus propios problemas
Pasemos del escritorio a la planta.
Después de aprobar el arte, comienza otro tipo de caos: desajustes de color, etiquetas fuera de registro, errores en códigos de lote… y muchas veces no se detectan hasta que ya se han desperdiciado miles de empaques.
Los sistemas de visión impulsados por IA ya pueden detectar estos errores en tiempo real. Cámaras en la línea identifican la mínima variación en densidad de impresión o alineación y activan correcciones al instante.
El mismo principio que usa Tesla para garantizar calidad en manufactura, ahora está llegando a la línea donde se empaca tu snack favorito.
Prototipos de Esko, como “Reprint a Pack”, muestran cómo la IA puede replicar empaques desde muestras físicas con mayor precisión de color, permitiendo a los convertidores corregir antes de que el problema llegue a producción.
5. Predecir demanda ya no es adivinar: ahora sí acierta
Hacer forecasting en CPG siempre fue un mix raro entre ciencia y corazonada
Pero ahora, con modelos de IA que analizan velocidad de ventas, tendencias en redes y hasta lo que la gente comenta online, las marcas pueden anticipar cuánto material de empaque van a necesitar con una precisión que antes sonaba a fantasía.
¿Lo que cambia en la práctica?
Menos quedarse sin stock, menos cajas navideñas olvidadas en enero, y menos pedidos gigantes de esa “edición limitada” que terminó siendo… demasiado limitada.
6. El empaque ya no solo envuelve: conecta
Algo curioso pasó cuando el empaque se digitalizó. Los QR, los tags NFC y hasta marcas invisibles convirtieron cada pack en una fuente de datos… y en un canal para contar historias.
Escaneas una botella y ves de dónde vinieron sus ingredientes.
Escaneas una bolsa de snacks y desbloqueas un beneficio para reciclar.
La IA llevó esto más lejos. Un mismo SKU puede mostrar contenido distinto en Mumbai que en Manchester, o cambiar la experiencia según sea invierno o verano. El empaque ya no es estático: es una interfaz viva —sí, tan raro (y genial) como suena.
Una empresa india, Fitsol, está empujando esta idea aún más. Usan IA para optimizar empaques y ayudar a otras marcas a adoptar soluciones más sustentables e inteligentes, mapeando la huella de carbono y conectándola con alternativas eco-friendly.
7. La IA no sustituye talento, lo libera
Mucho se dice que la IA va a “reemplazar” a diseñadores, PMs o equipos de compliance. Pero si alguna vez has trabajado en empaque, sabes que la historia es otra.
Lo que la IA elimina son los puntos de fricción: esas pequeñas decisiones repetitivas que frenan un lanzamiento. El trabajo sigue necesitando personas, solo que ahora enfocadas en lo importante — estrategia, sostenibilidad, creatividad, diferenciación.
La IA no decide qué debe comunicar el empaque. Esa sigue siendo tu voz.
Lo que hace es evitar que te pierdas entre PDFs para lograrlo.
8. La seguridad y el manejo de datos no son opcionales
La IA vive de la data, y la data hay que protegerla. Un ataque de ransomware, una fuga de propiedad intelectual o accesos mal gestionados pueden detener una línea de producción y costarle millones a una marca.
Las empresas que van un paso adelante están cifrando la data en tránsito y en reposo, controlando accesos con precisión, y creando flujos que mantienen sus diseños y archivos sensibles seguros. No es la parte más glamorosa del proceso, pero sin esto, toda la eficiencia que promete la IA puede desaparecer con un solo ciberataque.
La historia real detrás de todo esto
La IA en packaging para CPG no se trata de “disrumpir”, sino de dar claridad.
Te ayuda a detectar errores antes, diseñar con más inteligencia, colaborar más rápido y hacer que el compliance deje de sentirse como una bomba de tiempo.
Las marcas que están avanzando en 2025 no son las que hablan más de IA, sino las que la usan para desatar nudos en sus flujos, reducir riesgos en lanzamientos y moverse rápido sin sacrificar calidad.
Porque, al final, el consumidor no piensa en cómo se hizo tu empaque — solo si se ve bien, comunica lo correcto y llega a tiempo.
La IA te ayuda a lograr exactamente eso.
