La Huella Oculta de tu Envío

Amazon está innovando en sostenibilidad, pero su enorme escala genera un impacto ambiental complejo y creciente. Explora los datos detrás de cada caja que llega a tu puerta.

Huella de Carbono (2024)

68.25M

toneladas de CO₂e (Absoluto)

Plástico de un solo uso (2024)

74,137

toneladas métricas (Global)

Envío sin Embalaje Extra

12%

de los envíos globales (2024)

El Dilema del Plástico

Amazon reporta una reducción global de plásticos, pero informes externos señalan un aumento preocupante en mercados clave como EE.UU. Cambia la vista para comparar las diferentes perspectivas.

Reducción Global Declarada

Según Amazon, la compañía redujo su uso global de plástico de un solo uso en un 16.4% en 2024, bajando de 88,698 a 74,137 toneladas métricas. Este esfuerzo incluye la eliminación total de las almohadillas de aire de plástico a nivel mundial.

La Paradoja del Carbono

Aunque Amazon es más eficiente por cada dólar vendido, su crecimiento continuo provoca que su huella de carbono total siga aumentando.

Crecimiento vs. Eficiencia

Las emisiones absolutas de Amazon crecieron un 6% de 2023 a 2024, alcanzando 68.25 millones de toneladas de CO₂e. Este aumento se debe a la expansión de sus operaciones, como los centros de datos de AWS.

Sin embargo, su "intensidad de carbono" (emisiones por dólar de venta) disminuyó un 3.9%, lo que indica que sus operaciones son cada vez más eficientes desde el punto de vista energético.

Innovaciones y Soluciones en Marcha

Amazon está implementando varias estrategias para reducir su impacto de embalaje.

Adiós a las Almohadas de Aire

Se eliminaron por completo las almohadillas de aire de plástico a nivel mundial, evitando casi 15 mil millones de unidades al año y sustituyéndolas por relleno de papel reciclado.

Envío sin Embalaje Adicional

El programa SIPP permite enviar productos en su propio empaque de fábrica. Esto ya se aplica al 12% de los envíos globales, eliminando la necesidad de una caja de Amazon adicional.

Cajas a Medida con IA

Algoritmos de machine learning calculan el tamaño de caja óptimo para cada pedido, reduciendo el uso de cartón en más de un 35% y minimizando el aire transportado.