Retos tecnológicos del sector del plástico en 2026, según Arbentia
Arbentia, consultora tecnológica, apunta seis tecnologías clave que marcarán la evolución del sector del plástico en 2026, con la inteligencia artificial y los agentes autónomos como protagonistas.
La profunda transformación que vive la industria europea del plástico marcada por un normativa cada vez más exigente, costes energéticos elevados y una fuerte competencia de Asia, lastra su competitividad y amenaza incluso su continuidad. En este contexto complejo, la consultora tecnológica Arbentia analiza las oportunidades que la digitalización ofrece a estas compañías porque los modelos clásicos de gestión empresarial, normalmente centrados en procesos manuales o sistemas fragmentados, no son capaces de responder al ritmo y a las necesidades actuales.
Por ello, desde Arbentia apuntan que asegurar la competitividad exige ir más allá de la digitalización convencional; implica incorporar inteligencia contextual que actúe en tiempo real.
En este sentido, para 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 (LLM), el Model Context Protocol (MCP) y Microsoft Copilot Studio, viene a transformar la manera en que las fábricas planifican, producen y toman decisiones”.
Las 6 tendencias en boga para 2026
Así, en 2026, según Arbentia, las tendencias tecnológicas que serán clave en la gestión de las empresas del sector plástico son las siguientes:
-La digitalización dará paso a la autonomía operativa a través de la automatización de decisiones. Ello será posible con la incorporación de agentes autónomos basados en inteligencia artificial agéntica. Estos agentes, además de entender lo que ocurre en planta, también son capaces de actuar de forma proactiva. En este sentido, pueden replanificar órdenes, proponer o ejecutar ajustes de máquina, lanzar alertas de desviaciones o generar informes regulatorios sin intervención humana. Ello redundará en una mayor agilidad, precisión y capacidad de reacción ante entornos volátiles o exigencias regulatorias cambiantes.
-La integración total de procesos será la base para construir inteligencia operativa. Seguirá siendo prioritario integrar todas las áreas del negocio en plataformas unificadas que conecten producción, calidad, mantenimiento, logística, compras, finanzas y relación con clientes. De esta manera se eliminan silos de información, y se logra la trazabilidad completa al disponer de datos fiables en tiempo real. Solo a partir de esa estructura conectada se pueden contextualizar procesos, aplicar analítica avanzada y desplegar agentes inteligentes con capacidad de decisión.
-La trazabilidad total, en un entorno regulatorio cada vez más estricto, dejará de ser un requisito operativo para convertirse en una palanca de valor. Las empresas han de poder rastrear de forma precisa y rápida, cada lote, fórmula, material reciclado o certificación desde su origen hasta el producto final. Así, protocolos como el Model Context Protocol (MCP) permiten estructurar esta información de forma que los sistemas, agentes de IA y reguladores puedan interpretarla. Una trazabilidad bien gestionada reduce riesgos, mejora la calidad y refuerza la confianza con clientes, proveedores y autoridades.
Más tendencias
–Gestión de datos y semántica industrial. El verdadero reto será unificar el flujo de información generado por sensores, máquinas conectadas y líneas automatizadas de las empresas y darle significado industrial. Sobre esta base semántica se podrán aplicar tecnologías como mantenimiento predictivo, visión artificial o gemelos digitales, y habilitar decisiones autónomas más precisas y rápidas. La robótica colaborativa y los vehículos autónomos, por su parte, seguirán automatizando tareas físicas mientras los sistemas inteligentes se ocupan del análisis y la decisión.
-La inteligencia artificial se integrará como capa transversal en toda la operativa, curzando áreas, desde la planificación predictiva hasta la calidad, la logística o la regulación. En combinación con datos estructurados, permitirán automatizar decisiones complejas, anticipar riesgos y generar recomendaciones específicas por línea, cliente o producto. A su vez, el uso de herramientas de Business Intelligence y dashboards industriales facilitará la visualización de KPIs clave, como eficiencia, costes, trazabilidad o emisiones, alimentando un bucle de mejora continua cada vez más autónomo.
-La sostenibilidad será gestionada por sistemas vivos que calculan la huella de carbono por lote, identifican desviaciones ambientales y proponen ajustes operativos en planta. Tecnologías como blockchain reforzarán la trazabilidad ecológica y la integridad de certificaciones. La transición energética también será protagonista, mediante la electrificación de procesos, el uso de energías renovables y la eficiencia energética, gestionadas y medidas desde sistemas integrados que permiten demostrar el impacto real, no solo reportarlo.
*Para más información: www.arbentia.com
