La industria del plástico entra en un año crítico: la IA transforma la fábrica con agentes que piensan, deciden y actúan en tiempo real
Este proceso de transformación adquiere una dimensión relevante si se tiene en cuenta el peso del sector en la economía española. Según datos de Plastics Europe, la industria del plástico en España está formada por más de 3.700 empresas, mayoritariamente pymes, que generan más de 97.000 empleos directos y alcanzan una facturación anual superior a los 34.000 millones de euros. El sector representa el 2,1% del PIB nacional y cerca del 16 % del PIB industrial. Sin embargo, entre 2006 y 2024 Europa ha perdido más de la mitad de su cuota de producción mundial, lo que refuerza la necesidad de avanzar hacia modelos productivos más eficientes y adaptativos, basados en inteligencia operativa en tiempo real.
En este escenario, Arbentia, consultora especializada en tecnología, subraya que el sector no solo debe avanzar en digitalización, sino también en la incorporación de sistemas capaces de interpretar el contexto operativo y actuar de forma autónoma. Así lo explica Alberto Minaya, director de industria y distribución de Arbentia: “La industria del plástico no solo se está viendo obligada a digitalizarse, sino a dotarse de inteligencia propia. En 2026, el cambio ya no vendrá de automatizar procesos, sino de incorporar agentes de IA capaces de comprender el contexto completo de la planta, anticipar desviaciones y actuar por sí mismos. Esta nueva generación de inteligencia industrial, basada en tecnologías como los Large Language Models, el Model Context Protocol y Microsoft Copilot Studio, transformará la manera en que las fábricas planifican, producen y toman decisiones”.
De cara a 2026, Arbentia identifica seis tendencias tecnológicas que marcarán la gestión de las empresas del sector del plástico. La primera de ellas es el paso de la digitalización a la autonomía operativa. La evolución tecnológica permitirá avanzar desde la automatización de procesos hacia la automatización de decisiones, mediante agentes autónomos basados en inteligencia artificial que podrán replanificar órdenes, ajustar parámetros de máquina, generar alertas ante desviaciones o elaborar informes regulatorios sin intervención humana directa. Este enfoque permitirá una mayor capacidad de reacción en entornos volátiles y ante cambios regulatorios frecuentes.
La segunda tendencia se centra en la integración total de los procesos como base para construir inteligencia operativa. Antes de alcanzar niveles elevados de autonomía, las empresas deberán consolidar plataformas unificadas que conecten producción, calidad, mantenimiento, logística, compras, finanzas y relación con clientes. Esta integración elimina silos de información, mejora la trazabilidad y garantiza la disponibilidad de datos fiables en tiempo real. La industria 4.0 ya apuntaba esta necesidad, mientras que la industria 5.0 la refuerza al situar la inteligencia accionable como elemento central de la toma de decisiones.
La trazabilidad total se configura como la tercera tendencia clave. En un entorno regulatorio cada vez más exigente, la capacidad de rastrear lotes, fórmulas, materiales reciclados y certificaciones desde su origen hasta el producto final se convierte en un eje estratégico. Protocolos como el Model Context Protocol facilitarán la estructuración de esta información, permitiendo su interpretación tanto por sistemas internos como por agentes de inteligencia artificial y organismos reguladores, reduciendo riesgos y mejorando la calidad y la confianza en la cadena de suministro.
La cuarta tendencia apunta a la importancia del contexto industrial. Las plantas generan volúmenes crecientes de datos procedentes de sensores, maquinaria conectada y líneas automatizadas. El reto reside en unificar y dotar de significado a esta información mediante plataformas de datos industriales que relacionen variables técnicas, económicas y ambientales. Sobre esta base semántica será posible desplegar tecnologías como mantenimiento predictivo, visión artificial o gemelos digitales, así como acelerar la toma de decisiones autónomas. Paralelamente, la robótica colaborativa y los vehículos autónomos continuarán automatizando tareas físicas dentro de las instalaciones.
La quinta tendencia se refiere a la integración transversal de la inteligencia artificial en todas las áreas de la operación. Los modelos de lenguaje avanzados dejarán de ser soluciones aisladas para convertirse en una capa cognitiva común, aplicada a planificación, calidad, logística o cumplimiento normativo. Combinados con herramientas de analítica avanzada y visualización, permitirán anticipar riesgos, optimizar recursos y mejorar indicadores clave como eficiencia, costes o emisiones, reforzando los ciclos de mejora continua.
Por último, Arbentia señala que la sostenibilidad dejará de gestionarse mediante procesos manuales para apoyarse en sistemas dinámicos capaces de medir y actuar en tiempo real. El cálculo de la huella de carbono por lote, la detección de desviaciones ambientales o la propuesta automática de ajustes operativos serán funciones integradas en los sistemas de gestión. Tecnologías como blockchain reforzarán la trazabilidad ecológica y la fiabilidad de las certificaciones, mientras que la transición energética avanzará mediante la electrificación de procesos, el uso de energías renovables y la mejora de la eficiencia energética, todo ello medido y gestionado desde plataformas integradas.
