Machine learning auxilia a Amazon na redução de embalagens

A Amazon envia milhares de produtos diferentes anualmente e é evidente que a quantidade de embalagens desnecessárias produzidas pelo serviço é proporcional ao número de produtos enviados. Pensando nisso, a Amazon desenvolveu uma solução a base de machine learning para ajudar a tomar decisões de utilização de embalagens mais sustentáveis.

Utilizando sua política de coleta de dados para algo benéfico dessa vez, o algoritmo de machine learning da Amazon, através dos serviços da Amazon Web Services, utilizou milhões de dados de produtos, desde as suas descrições até comentários de clientes, para estabelecer critérios de embalagens com caráter sustentável e identificar qual delas é a que tem o menor potencial de desperdício.

Os modelos mais eficazes de machine learning chegam a identificar os envios que não requerem nenhum tipo de embalagem, como fraldas, por exemplo. Outros modelos podem analisar uma categoria específica de produtos, tais como brinquedos, para identificar artigos em que o estado da embalagem original é importante. Além disso, o algoritmo tornou possível identificar produtos que podem ser enviados num envelope ou saco de papel almofadado, em vez de numa caixa habitual, assim como também é possível identificar e controlar o tamanho da embalagem e a configuração do produto a ser transportado e protegido.

Essa política de escolhas mais sustentáveis foi vista com bons olhos pelos usuários, que valorizaram as mudanças de forma positiva, o que refletiu em suas opiniões. Ao mesmo tempo, milhares de fornecedores trabalham com a Amazon para melhorar e otimizar as suas próprias embalagens, concebendo melhores arrumações que os ajudem a reduzir as suas emissões.

Estimasse que a adoção dessas politicas mais sustentáveis rendeu a Amazon uma redução de aproximadamente 915 mil toneladas de embalagens.