La IA agéntica redefine la gestión industrial en el sector del plástico

Integración de datos, trazabilidad y autonomía operativa marcan el rumbo tecnológico hacia 2026

Foto: cortesía. Portal ERP España.

La industria del plástico afronta un punto de inflexión marcado por la presión regulatoria, la volatilidad de los costes energéticos y un entorno competitivo global cada vez más exigente. En este contexto, la incorporación de tecnologías avanzadas de gestión y análisis de datos se perfila como un factor determinante para sostener la actividad industrial. Según un análisis sectorial elaborado por ARBENTIA, la evolución tecnológica del sector en los próximos años estará condicionada por la adopción de inteligencia artificial, agentes autónomos y plataformas de gestión integradas que permitan tomar decisiones en tiempo real.

El sector del plástico mantiene un peso relevante en la economía española. De acuerdo con datos de Plastics Europe, en España operan más de 3.700 empresas del sector, mayoritariamente pymes, que generan más de 97.000 empleos directos y una facturación superior a los 34.000 millones de euros anuales. La actividad representa el 2,1% del PIB nacional y cerca del 16% del PIB industrial. Sin embargo, la pérdida de más de la mitad de la cuota mundial de producción europea entre 2006 y 2024 refleja un deterioro de la competitividad que obliga a replantear los modelos de gestión tradicionales.

En este escenario, la digitalización deja de ser un objetivo en sí mismo para convertirse en la base de una transformación más profunda. ARBENTIA identifica un cambio de enfoque: de la automatización de procesos a la automatización de decisiones.

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Según explica Alberto Minaya, director de industria y distribución de la consultora, “la industria del plástico no solo se está viendo obligada a digitalizarse, sino a dotarse de inteligencia propia”. En su análisis, señala que en 2026 el avance clave vendrá de “incorporar agentes de IA capaces de comprender el contexto completo de la planta, anticipar desviaciones y actuar por sí mismos”, apoyados en tecnologías como los modelos de lenguaje, el Model Context Protocol y entornos de desarrollo como Microsoft Copilot Studio.

La integración total de los procesos aparece como un requisito previo para alcanzar este nivel de autonomía operativa. La conexión de producción, calidad, mantenimiento, logística, compras, finanzas y relación con clientes en plataformas unificadas permite eliminar silos de información y disponer de datos fiables en tiempo real. Sobre esta base, es posible aplicar analítica avanzada y desplegar sistemas inteligentes con capacidad de decisión contextualizada.

Otro de los ejes destacados es la trazabilidad, que pasa de ser una obligación operativa a convertirse en un elemento estratégico. La capacidad de rastrear materiales, lotes y certificaciones a lo largo de toda la cadena de valor resulta clave para cumplir con normativas ambientales cada vez más estrictas y para mejorar la eficiencia operativa. En paralelo, la gestión del contexto industrial cobra relevancia mediante el uso de sensores, datos estructurados y semántica industrial que relaciona variables técnicas, económicas y ambientales.

La inteligencia artificial se perfila así como una capa transversal en la operación industrial, aplicada a planificación, calidad, logística o cumplimiento regulatorio. A ello se suma la gestión de la sostenibilidad mediante sistemas que calculan en tiempo real la huella de carbono, identifican desviaciones y permiten medir el impacto ambiental de forma continua, desplazando el uso de herramientas manuales como las hojas de cálculo.