La inteligencia artificial ya no solo clasifica, ahora entiende y contextualiza
TOMRA mostró aplicaciones de aprendizaje profundo capaces de clasificar envases, bandejas PET y latas de aluminio con purezas superiores al 95-98%, mejorando significativamente la calidad de materiales recuperados. La descarbonización industrial, nuevas regulaciones europeas (PPWR) y escasez de mano de obra especializada impulsan la demanda de tecnologías automatizadas basadas en múltiples sensores e inteligencia artificial.
- TOMRA presentó GAINnext con aplicaciones que alcanzan purezas de 95-98% en clasificación de envases, bandejas PET y latas de aluminio
- La compañía cuenta con 19 profesionales en Iberia, incluidos 8 técnicos distribuidos por España y Portugal
- TOMRA posee una participación mayoritaria del 51% en PolyPerception, especializada en análisis avanzado de residuos mediante IA
- UBC Cleaner multiplica por 33 la capacidad de procesamiento de latas de aluminio frente a clasificación manual
TOMRA Recycling presentó en SRR 2026 nuevas soluciones basadas en IA como GAINnext, FINDER y la plataforma de PolyPerception para mejorar la clasificación de residuos y metales, respondiendo a regulaciones europeas y demanda de automatización.
En junio de 2026, la empresa alemana TOMRA Recycling llegó a Madrid con una propuesta clara: la inteligencia artificial no es el futuro del reciclaje, es su presente. Durante la novena edición de la Feria Internacional de la Recuperación y el Reciclado, celebrada en IFEMA del 9 al 11 de junio, la compañía presentó un conjunto de innovaciones que reflejan cómo tres décadas de investigación en aprendizaje profundo están transformando la forma en que se clasifican y recuperan materiales en Europa.
Judit Jansana, directora regional de TOMRA para Iberia, encabezó una sesión con medios especializados donde explicó que el sector enfrenta tres presiones simultáneas que están redefiniendo la industria. La primera es la descarbonización: fundiciones de metales y cementeras necesitan materias primas secundarias de mayor calidad para reducir sus emisiones, lo que exige tecnologías capaces de separar aleaciones ligeras de aluminio con precisión. La segunda es regulatoria: el nuevo Reglamento Europeo sobre Envases y Residuos de Envases está elevando los estándares de reciclabilidad y trazabilidad, obligando a las plantas a alcanzar niveles de pureza que hace poco eran imposibles de lograr a escala industrial. La tercera es la escasez de mano de obra especializada, que está acelerando la demanda de automatización en flujos de residuos cada vez más complejos.
TOMRA respondió con GAINnext, una plataforma de inteligencia artificial y aprendizaje profundo que resuelve tareas de clasificación que hasta hace poco requerían trabajo manual. Jesús Espinar, gerente de ventas para Iberia, presentó tres aplicaciones concretas. La primera separa envases alimentarios de no alimentarios con una pureza superior al 95 por ciento, permitiendo que recicladores accedan a mercados de mayor valor añadido. La segunda clasifica bandejas de PET según su forma y uso, alcanzando la misma precisión. La tercera, llamada UBC Cleaner, identifica y purifica latas de aluminio de bebidas usadas con una pureza superior al 98 por ciento, multiplicando por 33 la capacidad de procesamiento manual y permitiendo que plantas de envases ligeros incrementen significativamente su recuperación de aluminio.
Para el sector de metales, TOMRA presentó FINDER, una plataforma modular que combina múltiples tecnologías de sensores en un único sistema. Eduardo Morán, gerente de segmento de metales, mostró cómo FINDER aborda aplicaciones complejas: recuperación de cables eléctricos, limpieza de acero inoxidable, clasificación de placas de circuito impreso y mejora de fracciones de metales no férricos. Su arquitectura permite incorporar nuevas aplicaciones conforme evolucionan las necesidades de cada planta. Dentro del ecosistema GAINnext, TOMRA desarrolló también una aplicación para identificar automáticamente inducidos de cobre, componentes complejos formados por cobre y acero que tradicionalmente resultaban difíciles de separar incluso en flujos oxidados o contaminados. Otra aplicación diferencia perfiles de aluminio de componentes destinados a fundición o forja, generando fracciones más homogéneas y de mayor pureza.
Pero la innovación más significativa va más allá de la clasificación. TOMRA posee una participación mayoritaria del 51 por ciento en PolyPerception, una compañía especializada en análisis avanzado de residuos mediante inteligencia artificial. La nueva plataforma de PolyPerception, presentada por Margarida Gonçalves, transforma los datos generados por las plantas en información operativa útil. Incorpora un asistente virtual capaz de interactuar con datos en lenguaje natural: los operadores pueden formular preguntas sobre calidad, producción o rendimiento y recibir respuestas inmediatas basadas en datos operativos. La plataforma genera informes personalizados, configura alertas automáticas y permite búsquedas por similitud o texto para localizar materiales específicos dentro de flujos de residuos. Esta capacidad transforma la inteligencia artificial de una herramienta de clasificación en una herramienta de inteligencia operativa que aporta valor a todos los niveles de la organización.
En el contexto ibérico, TOMRA cuenta con un equipo de 19 profesionales, incluidos 8 técnicos distribuidos por España y Portugal. La compañía destacó que los fondos Next Generation están impulsando proyectos de renovación tecnológica en gestores de residuos, recicladores y administraciones públicas, muchos de ellos orientados ya a incorporar tecnologías basadas en láser e inteligencia artificial. El nuevo convenio de Ecoembes, la futura implantación del Sistema de Depósito, Devolución y Retorno y la aparición de nuevos sistemas de responsabilidad ampliada del productor para flujos como el textil están generando nuevas oportunidades de inversión. Jansana concluyó que la industria está en un punto de inflexión: la inteligencia artificial ya no solo resuelve desafíos de clasificación, sino que conecta directamente los datos con la acción en toda la planta, abriendo una nueva era de instalaciones inteligentes y conectadas donde la información se genera, se comprende y se contextualiza para ayudar a operadores y gestores a tomar mejores decisiones.
Notable Quotes
La inteligencia artificial ya no solo ayuda a clasificar materiales con mayor precisión. Con la nueva plataforma de PolyPerception estamos transformando los datos generados por las plantas en información útil para toda la organización— Judit Jansana, directora regional de TOMRA para Iberia
Los recicladores demandan cada vez más flexibilidad para adaptarse a flujos de material más complejos. Plataformas como FINDER y las aplicaciones basadas en inteligencia artificial permiten recuperar materiales de mayor valor— Eduardo Morán, gerente de segmento de metales de TOMRA
The Hearth Conversation Another angle on the story
¿Por qué TOMRA decidió invertir en PolyPerception? ¿Qué vio que le faltaba en su propia oferta?
La clasificación es solo la mitad del problema. Una planta puede separar materiales con precisión perfecta, pero si los operadores no entienden qué está pasando en tiempo real, si no pueden detectar desviaciones de calidad o si los directivos no tienen datos para tomar decisiones sobre producción y rentabilidad, entonces la tecnología no está generando su valor completo. PolyPerception convierte esos datos en información que toda la organización puede usar.
Mencionaste que UBC Cleaner multiplica por 33 la capacidad de procesamiento manual. ¿Eso significa que una planta puede despedir a 33 personas?
Técnicamente sí, pero el sector enfrenta el problema opuesto: no encuentra mano de obra especializada. Lo que esa cifra realmente significa es que una planta puede procesar mucho más volumen con el mismo equipo, o mantener el mismo volumen con menos personas dedicadas a tareas repetitivas y de bajo valor. Los operadores se desplazan hacia roles de supervisión y mantenimiento.
¿Cuál es la diferencia entre lo que TOMRA mostró hace tres años y lo que mostró en SRR 2026?
Hace tres años, la inteligencia artificial resolvía problemas de clasificación específicos: separa esto de aquello. Ahora, la misma tecnología está conectada con sistemas operativos que permiten a un operador hacer una pregunta en lenguaje natural y recibir una respuesta basada en datos reales de la planta. Es la diferencia entre una herramienta y un sistema inteligente.
La regulación europea parece ser el motor real de todo esto. ¿Sin PPWR, TOMRA estaría aquí presentando estas soluciones?
Probablemente no con la misma urgencia. Las regulaciones crean demanda porque establecen estándares de pureza y trazabilidad que las plantas no pueden alcanzar con métodos tradicionales. PPWR dice que los envases reciclados deben cumplir ciertos requisitos. De repente, la clasificación manual que alcanzaba el 85 por ciento de pureza ya no es suficiente. Necesitas el 95 por ciento. Eso es lo que abre el mercado para soluciones como GAINnext.
¿Qué pasa con los recicladores pequeños que no pueden permitirse esta tecnología?
Ese es el riesgo real. Los fondos Next Generation están ayudando, pero no llegan a todos. Los recicladores grandes que pueden invertir en TOMRA van a mejorar su calidad y acceder a mercados de mayor valor. Los pequeños van a quedarse atrás, a menos que encuentren formas de colaborar o que la tecnología se vuelva más accesible. Es una dinámica de consolidación que ya está ocurriendo en el sector.