Una de las oportunidades de inversión positivas para la naturaleza y generadoras de rendimiento que podrían contribuir a una economía circular, la clasificación de residuos habilitada por IA está lista para escalar.
Desde sensores a nivel de contenedor hasta escáneres a nivel molecular, la IA está ahora integrada en toda la cadena de residuos.
Cada etapa recurre a un capital diferente, desde capital de riesgo para startups hasta bonos municipales, pero casi todo depende de acuerdos de compra a largo plazo (offtake).
Cada día, la persona promedio genera aproximadamente 0,88 kilogramos de residuos. En Estados Unidos y Canadá, la cifra es más del doble, con tasas diarias que superan los 2,2 kg. Solo alrededor de 9 % de los residuos plásticos del mundo se recicla, y solo 8 % de las fibras textiles en 2023 se fabricaron con fuentes recicladas; el resto se deposita en vertederos, se incinera o se pierde en el medio ambiente.
Por otro lado, de esta pérdida surge una oportunidad económica: Accenture ha estimado que la transición desde el modelo lineal de «tomar, fabricar y desechar» hacia un sistema circular podría generar 4,5 billones de dólares en producción económica adicional para 2030, que aumentaría a 25 billones de dólares para 2050.
Esa brecha entre lo que actualmente se pierde y lo que podría recuperarse se aborda en el informe del Foro Económico Mundial 50 oportunidades de inversión para una nueva economía de la naturaleza, que sostiene que la pérdida de naturaleza es un coste ambiental, pero también un valor económico potencial que las empresas y los inversores pueden captar al tiempo que apoyan la sostenibilidad.
El informe presenta 50 actividades empresariales positivas para la naturaleza ya susceptibles de inversión en 13 sectores, clasificadas según su madurez tecnológica y financiera. Para demostrar cómo las operaciones empresariales dentro de la cadena de valor que contribuyen a los objetivos positivos para la naturaleza también pueden generar rendimientos y ser susceptibles de inversión, aquí analizamos una de las actividades detalladas en el informe: la clasificación de residuos (plásticos) habilitada por IA,
Clasificación avanzada y habilitada por IA de residuos
La clasificación avanzada de plásticos mejorada con IA en el sector de productos químicos, plásticos y materiales circulares se identifica como una oportunidad lista para escalar: la tecnología subyacente está madura, los instrumentos de financiación ya existen y la demanda se ve impulsada por requisitos regulatorios y dinámicas geopolíticas.
Tradicionalmente, las instalaciones de reciclaje han dependido de trabajadores que separan a mano los materiales reciclables de una cinta transportadora en movimiento, a un ritmo de aproximadamente entre 30 y 40 piezas por minuto, con una precisión irregular, en un trabajo conocido por su alta rotación y riesgos para la salud. Los sistemas de visión artificial están transformando este entorno al retirar a las personas de condiciones de alto riesgo y complementar estos puestos para hacerlos más eficientes, en lugar de desplazar por completo la mano de obra. Empresas como Greyparrot, AMP Robotics y TOMRA utilizan cámaras y aprendizaje automático para caracterizar residuos con una precisión de hasta el 98 %, dirigiendo brazos robóticos y clasificadores ópticos que seleccionan 80 o más artículos por minuto.
La clasificación impulsada por IA puede automatizar la identificación de materiales, mejorar la precisión de la clasificación, reducir los costes laborales y maximizar la recuperación de recursos a medida que crecen el volumen y la diversidad de los residuos. Sin embargo, su eficacia depende de la madurez del sistema de gestión de residuos del país. Estas tecnologías son más eficaces allí donde ya existe la infraestructura básica, incluidas la recogida, la agregación y la clasificación básica. Cuando estos cimientos aún están en desarrollo, fortalecer el sistema debe ser lo primero.
—Jean-Loup Masson, asesor principal, Circular Solutions Center, Alliance to End Plastic Waste
Jean-Loup Masson, asesor principal, Circular Solutions Center, Alliance to End Plastic Waste
Dónde encaja la IA en la cadena de residuos
Los residuos atraviesan cinco etapas diferenciadas: desde el contenedor hasta el camión de recogida, la planta de recuperación de materiales, el reprocesador y, finalmente, de vuelta a una marca de consumo o a proveedores de envases como materia prima utilizable. Las herramientas de IA se sitúan hoy en varios puntos de esa cadena de valor, cada una resolviendo una parte diferente del problema y, al mismo tiempo, conectando los resultados anteriores y posteriores para tomar decisiones más inteligentes.
En la etapa de recogida, los sistemas de flujo único mezclan los materiales reciclables con residuos alimentarios y orgánicos, lo que degrada la calidad del material incluso antes de que comience la clasificación. Las tecnologías inteligentes para residuos, como los sistemas de IA a nivel de contenedor de empresas como Intuitive AI, detectan la contaminación directamente en el punto de depósito.
Más adelante en la cadena, las plantas de clasificación convencionales siguen teniendo dificultades, y a menudo recuperan solo una cuarta parte del material entrante, porque los sensores ópticos estándar no detectan formatos difíciles de clasificar, como películas multicapa, plásticos negros y envases flexibles, lo que obliga a las instalaciones a recurrir por defecto al vertido o la incineración.
Los sistemas avanzados de visión artificial cubren estas carencias al sustituir la selección manual e identificar materiales complejos que los sensores más antiguos no detectan. Las tecnologías emergentes van más allá: el proyecto Materra de Google X, por ejemplo, aprovecha la identificación a nivel molecular para determinar la composición química exacta, lo que permite convertir polímeros hasta ahora no reciclables en materia prima de alta calidad para el reciclaje químico avanzado.
Mejorar la recogida y la eficiencia en cada paso puede generar grandes resultados económicos, ambientales y sociales, y acelerar la transición hacia una economía circular del plástico.
Sin embargo, clasificar bien solo resulta rentable si el material que sale al otro extremo es fiable. Una instalación que venda pacas con incluso una pequeña diferencia de calidad puede perder cientos de miles de dólares al año, y los mercados de material reciclado pueden desaparecer de la noche a la mañana, como ocurrió cuando China dejó de importar residuos reciclables mixtos en 2018. Las marcas que deben cumplir objetivos de contenido reciclado tampoco tienen forma de demostrar cuánto de su envase está realmente reciclado sin un registro verificable de lo que contiene cada paca; precisamente la carencia que llenan los datos de clasificación con IA.
Más allá del control de calidad, los datos a nivel de artículo recopilados en la línea ofrecen a los productores de envases información práctica para diseñar productos más seguros y reciclables, al tiempo que proporcionan a los gobiernos y a las organizaciones de responsabilidad del productor (PRO) las métricas precisas necesarias para optimizar las políticas, la financiación y la inversión en infraestructuras.
Qué impulsa la demanda
Dos fuerzas están aumentando la disposición a pagar por esta prueba:
Los mandatos de contenido reciclado ya están vigentes o son inminentes en la mayoría de los principales mercados: el Reglamento de Envases y Residuos de Envases de la Unión Europea empieza a exigir un contenido reciclado mínimo en los envases de plástico a partir de 2030, las directrices indias exigen un 40 % de contenido reciclado en los envases rígidos de plástico a partir de abril de 2026, y varios estados de EE. UU. han introducido tasas de responsabilidad del productor en un calendario similar. Nada de ello puede cumplirse mediante la clasificación manual, ni con la pureza ni con el volumen requeridos.
Al mismo tiempo, el material virgen se ha encarecido y se ha vuelto menos fiable: tras el estallido del conflicto en Oriente Medio a principios de 2026, las cadenas de suministro de material virgen están concentradas, son volátiles y cada vez más caras. El material reciclado no conlleva esa exposición.
Desde que la perturbación en Oriente Medio afectó a las cadenas de suministro de material virgen, hemos recibido más consultas entrantes sobre la capacidad de material reciclado de nuestra cartera, lo que indica que el interés de los inversores se está desplazando hacia la circularidad como cobertura, y no solo como estrategia de sostenibilidad. —Amandine Joly, directora de Asociaciones y Asuntos Externos, Circulate Capital
Amandine Joly, directora de Asociaciones y Asuntos Externos, Circulate Capital
La economía de los residuos mejorados tecnológicamente
La financiación aquí funciona por capas: las empresas de software que desarrollan la propia IA siguen financiándose principalmente mediante capital de riesgo en fase temprana, como Greyparrot, que recientemente obtuvo una Serie B de 27 millones de dólares. Los fabricantes de hardware que necesitan escalar su producción recurren en cambio a capital de crecimiento, como se observa en empresas como AMP Robotics. Los operadores de instalaciones que modernizan sus líneas de clasificación con esta tecnología pueden recurrir a financiación de proyectos o préstamos vinculados a la sostenibilidad, ya que se trata de una mejora probada de un negocio existente que genera caja.
La recogida es distinta: no genera beneficios por sí misma, por lo que depende de la financiación pública y mixta, que suele canalizarse a través de bancos de desarrollo y municipios. El bono vinculado a la reducción de residuos plásticos del Banco Mundial por 100 millones de dólares, que financia proyectos de recogida y reciclaje en Ghana e Indonesia, es un ejemplo.
Lo que une estas vías de financiación es un comprador dispuesto a pagar por material verificado. Sin acuerdos de compra a largo plazo y mandatos de contenido reciclado que impulsen esa demanda, los equipos de compras seguirán tomando como referencia el precio del plástico virgen. Superar esta barrera exige pasar de la compra en el mercado spot a Compromisos de Mercado Anticipado (AMC) a largo plazo y acuerdos de compra estructurados. Al garantizar un precio mínimo fijo para la resina reciclada verificada, los compradores corporativos aportan la certeza de ingresos que los prestamistas necesitan para reducir el riesgo y financiar grandes infraestructuras de reciclaje.
Cómo ayuda el Foro a los líderes a comprender la IA y a colaborar en una innovación responsable
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Las normativas más estrictas están convirtiendo el contenido reciclado de una preferencia en un mandato legal, mientras que los materiales vírgenes se enfrentan a costes crecientes y a la volatilidad de las cadenas de suministro. En conjunto, estos factores de mercado atraen capital institucional y no meramente interés especulativo, y las operaciones actuales del sector ofrecen pruebas claras a favor de las estrategias de inversión positivas para la naturaleza. Sin embargo, si bien la clasificación impulsada por IA aporta eficiencias vitales en las fases posteriores, lograr una economía circular del plástico plenamente desarrollada aún requiere soluciones que abarquen toda la cadena de valor y un respaldo sistémico amplio para impulsar una transformación completa de la infraestructura.
Este artículo forma parte de la serie de análisis en profundidad «50 oportunidades de inversión para una nueva economía de la naturaleza» del Foro Económico Mundial, que aborda la clasificación avanzada y basada en IA de plásticos. Explore el informe aquí y más información sobre esta oportunidad aquí.
Para más información sobre el trabajo del Foro Económico Mundial sobre cómo la IA puede transformar la cadena de valor de los plásticos, consulte nuestro último documento informativo aquí.
