La creciente complejidad de los flujos de residuos, unida a unos objetivos de reciclaje cada vez más exigentes y a la necesidad de mejorar la calidad de los materiales recuperados, está obligando a las plantas de tratamiento a evolucionar más allá de los sistemas de automatización convencionales. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías inteligentes se están consolidando como herramientas clave para aumentar la eficiencia operativa, reducir impropios y optimizar la toma de decisiones en entornos industriales cada vez más variables.
Tecnologías como la visión artificial, el machine learning, el deep learning o la robótica de clasificación permiten analizar el residuo en tiempo real, identificar materiales con mayor precisión y adaptar dinámicamente los procesos de separación. A diferencia de los sistemas tradicionales basados únicamente en parámetros físicos, estas soluciones incorporan una capa de inteligencia capaz de aprender, ajustarse y mejorar su rendimiento de forma continua.
Lejos de ser un planteamiento experimental, estas tecnologías ya están implantadas en numerosas plantas de tratamiento en España, tanto en instalaciones de envases como en otras fracciones. Su aplicación está contribuyendo a resolver retos históricos del sector, como la inestabilidad de los flujos de entrada, la pérdida de calidad de los materiales recuperados o la elevada dependencia de procesos manuales en tareas críticas. Al mismo tiempo, la incorporación de IA plantea desafíos relevantes, como su integración con infraestructuras existentes, la disponibilidad y calidad de los datos, la adaptación de los equipos humanos o la necesidad de demostrar retornos claros de inversión en un entorno industrial exigente.
La transición hacia modelos de economía circular en Europa y en España se enfrenta a retos significativos en la gestión de residuos, desde la separación selectiva hasta el tratamiento y la valorización final de materiales. Según la Agencia Europea de Medio Ambiente, la tasa global de reciclaje en la UE-27 se situaba en torno al 44 % en 2022, con señales de estancamiento en los últimos años. En paralelo, la tasa de uso de materiales secundarios alcanzó el 12,2 % en 2024, con el objetivo de prácticamente duplicar esta cifra para 2030 en el marco del Plan de Acción de Economía Circular.
En este escenario, las tecnologías digitales —entre ellas la inteligencia artificial, la visión artificial, el machine learning y la robótica avanzada— están siendo reconocidas como herramientas estratégicas para mejorar la eficiencia de la cadena de gestión de residuos. Los análisis europeos subrayan su capacidad para aportar mayor rapidez, precisión y trazabilidad a lo largo de todo el proceso, mitigando las limitaciones de los métodos tradicionales y respondiendo a las crecientes exigencias de calidad que impone la economía circular.
En España, aunque se han registrado ligeras mejoras en las tasas de preparación para la reutilización y reciclaje, el país sigue lejos de los objetivos comunitarios, especialmente en residuos municipales. Esta situación condiciona la planificación de infraestructuras y refuerza la necesidad de optimizar procesos e incorporar innovación tecnológica en las plantas de tratamiento como vía para cerrar la brecha con los objetivos europeos.
En el contexto nacional, ya existen experiencias consolidadas basadas en visión artificial y aprendizaje automático que han logrado diferencias significativas respecto a las plantas convencionales. La incorporación de estas tecnologías está marcando una clara brecha entre las instalaciones que han apostado por modelos de operación más inteligentes y aquellas que continúan operando con sistemas puramente mecánicos o manuales, con impactos directos en la eficiencia, la calidad de los materiales recuperados y la capacidad de adaptación a nuevos requisitos normativos y ambientales.
En este reportaje, varias compañías con presencia activa en el mercado español comparten su experiencia en la aplicación de estas tecnologías, detallando qué soluciones están ya en funcionamiento, qué mejoras están aportando en la operación diaria y qué retos están condicionando su despliegue en el entorno real de las plantas de residuos.
La inteligencia artificial se ha convertido en un elemento clave en la evolución reciente de las soluciones de visión artificial aplicadas al reciclaje. Aunque el sector lleva más de dos décadas incorporando sistemas automatizados, desde Picvisa destacan que la llegada de la IA ha permitido superar limitaciones tecnológicas que hasta hace pocos años impedían alcanzar determinados niveles de separación y calidad de forma automatizada.
La compañía ha integrado la IA como complemento a los sistemas hiperespectrales tradicionales de infrarrojos (NIR), con el objetivo de responder a un mercado cada vez más exigente en términos de recuperación y pureza de materiales. Este enfoque resulta especialmente relevante en sectores emergentes como el textil, donde la clasificación precisa y la detección de impropios representan uno de los grandes retos para avanzar hacia modelos circulares.
Las soluciones de Picvisa se estructuran por verticales sectoriales, lo que permite adaptar la tecnología a las particularidades de cada flujo de residuos. En residuos municipales, comerciales e industriales, la combinación de IA en cámaras de color, cámaras NIR y sistemas robotizados permite abordar separaciones complejas, como la diferenciación entre bandejas y botellas de PET, la identificación de baterías o la separación de polímeros como HDPE y LDPE. En el sector del vidrio, la visión artificial basada en IA se emplea para detectar vidrio oscuro o con etiquetas, mientras que en el ámbito textil se utiliza para clasificar por patrones, detectar defectos e identificar impropios. Estas aplicaciones se extienden también a sectores como metales, vehículos fuera de uso o residuos de aparatos eléctricos y electrónicos.
Desde el punto de vista operativo, estas soluciones permiten automatizar separaciones que antes no eran viables, incrementando la eficiencia y, sobre todo, purificando las fracciones recuperadas. La mejora en la calidad del material facilita su reincorporación a la cadena productiva y contribuye a mejorar la viabilidad económica del reciclaje. Además, la IA se consolida como una herramienta clave para explotar la información generada por los separadores ópticos y los analizadores de flujo, aportando una primera capa de análisis del rendimiento en tiempo real. A medio plazo, esta evolución apunta hacia sistemas capaces de autorregular los equipos de separación para optimizar el rendimiento global de la instalación.
Entre los retos pendientes, la compañía identifica la necesidad de seguir avanzando en la robustez y adaptabilidad de los sistemas ante flujos de residuos muy diversos. No obstante, subraya la rápida evolución tecnológica del sector y la mejora continua de las soluciones a medida que se implantan en un mayor número de plantas. Desde el punto de vista de integración, el sector se encuentra preparado para incorporar IA en separadores ópticos convencionales, al tratarse de una capa adicional de hardware y software. En el caso de la robótica, el principal desafío reside en la correcta organización de los flujos de material para que los equipos puedan operar en condiciones óptimas.
Desde la perspectiva de operador integral de servicios medioambientales, PreZero considera la inteligencia artificial una herramienta clave dentro de su estrategia de digitalización, aunque reconoce que su despliegue en el sector de los residuos avanza a un ritmo más lento que en otras industrias. Las limitaciones tecnológicas asociadas a la heterogeneidad de los flujos residuales condicionan esta evolución, si bien las aplicaciones de la IA se consideran múltiples y transversales.
La compañía destaca la madurez alcanzada por tecnologías como la visión por computador, la IA, el Internet de las Cosas (IoT) y el análisis avanzado de datos, que están transformando la forma en que se diseñan, operan y optimizan las instalaciones de tratamiento. Este proceso requiere, además de tecnología, una visión estratégica, inversión sostenida y colaboración entre actores públicos y privados.
PreZero inició su recorrido en 2017 con un primer prototipo de brazo robótico integrado con visión por computador e IA para la selección de PET. Hoy cuenta con unidades robóticas capaces de seleccionar más de una decena de materiales y con sistemas de monitorización avanzada para conocer en tiempo real la composición de las corrientes tratadas y disponer de balances de masas en continuo, frente a los métodos tradicionales basados en caracterizaciones puntuales.
La incorporación de estas tecnologías supone un cambio estructural en la operación, al permitir que la toma de decisiones se base en datos en tiempo real. Además, PreZero destaca avances en mantenimiento predictivo y en el desarrollo de gemelos digitales como herramienta de apoyo a la gestión integral de la producción.
Entre las barreras, la compañía señala la falta de datos de calidad, las inversiones iniciales y la resistencia al cambio, subrayando que la IA complementa el trabajo humano y requiere marcos regulatorios claros para garantizar un uso responsable.
En Recycleye, la IA es el núcleo de la propuesta tecnológica, basada en redes neuronales convolucionales (CNN) para reconocimiento de objetos y análisis de imágenes. La compañía se apoya en una base de datos con millones de imágenes que entrena los modelos de identificación y permite clasificar materiales con alta precisión incluso en flujos heterogéneos.
Sus tecnologías incluyen sistemas de visión para control de calidad, clasificación robótica y separación óptica por eyección neumática, con presencia en decenas de plantas en Europa y EE. UU. En el mercado ibérico, la implantación ha crecido en líneas de rechazo y en procesos orientados a cumplir las Especificaciones Técnicas de Materiales Recuperados (ETMR). La compañía destaca retornos de inversión habituales de 12 a 24 meses y sitúa como retos la variabilidad del material, la dosificación, la integración y el cambio cultural hacia decisiones basadas en datos.
Para STADLER, la IA permite evolucionar de un modelo reactivo a sistemas predictivos y basados en datos. Su plataforma STADLERconnect integra analítica avanzada, monitorización del estado de equipos, detección de bloqueos y análisis de materiales asistido por IA para control de calidad.
"Las plantas de reciclaje pueden evolucionar desde un funcionamiento principalmente reactivo hacia sistemas optimizados, predictivos y basados en datos con impacto directo en la continuidad del proceso y en la eficiencia diaria" - Ana López, directora del Departamento de Ventas de STADLER en España.
En España, el despliegue se da tanto en plantas nuevas como en existentes, con foco en mantenimiento predictivo y mejoras de disponibilidad sin grandes paradas. Entre los beneficios, la compañía destaca la detección temprana de desgaste, la estabilidad de rendimiento y una monitorización continua de la calidad que mejora la transparencia del proceso. Entre los retos, señala la diversidad de configuraciones de las plantas y la necesidad de integrar soluciones sin interrumpir la operación, además de la aceptación por parte de los usuarios y el acompañamiento para convertir datos en decisiones prácticas.
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