Ecoembes ha encargado a DXC Technology la modernización de la plataforma de datos que sostiene el reciclaje español de envases domésticos. El proyecto lleva analítica avanzada e inteligencia artificial a la gestión diaria de la recogida selectiva, desde el pesaje en planta hasta la previsión de llenado de los contenedores. Ni el importe ni el plazo del contrato aparecen en la comunicación del acuerdo.
Conviene precisar qué es Ecoembes, porque su nombre circula bastante más que su modelo de negocio. Se trata de una sociedad sin ánimo de lucro integrada por las empresas que ponen envases en el mercado y financiada con el Punto Verde, la tasa que esas compañías abonan por cada envase. Con ese dinero firma convenios con comunidades autónomas y con más de 8.000 ayuntamientos para costear la recogida selectiva del contenedor amarillo y del azul. No recoge. Organiza y paga la recogida. Y ahí el dato lo es todo: quien mide, decide.
Del pesaje en planta a la predicción de llenado
La plataforma que ahora se renueva concentra fuentes muy dispersas. Pesajes de planta, lecturas de los servicios municipales, declaraciones de las envasadoras, incidencias de ruta, informes de calidad. Unificar esos registros y garantizar su trazabilidad es la capa previa a cualquier modelo de inteligencia artificial. Sobre ella se apoyan los casos de uso que el sector maneja desde hace años: previsión de llenado por zona y estación del año, optimización de rutas, detección temprana de anomalías y cálculo fino de los impropios, esos residuos que llegan al contenedor equivocado y encarecen todo el proceso.
El calendario regulatorio empuja en la misma dirección. El reglamento europeo de envases y residuos de envases ya se aplica desde el pasado mes de agosto y endurece los criterios de reciclabilidad, obliga a calcular por unidad y material y presiona a los sistemas colectivos para que justifiquen cada euro con datos auditables. Sin una plataforma sólida detrás, esa obligación se convierte en un ejercicio de maquillaje contable.
Para los ayuntamientos adheridos, el envite no es tecnológico, es económico. La liquidación que reciben depende de las toneladas declaradas y de su calidad. Un dato mal capturado se traduce en una factura mal emitida, y ahí la inteligencia artificial puede servir tanto para corregir errores como para justificar recortes. Eso sí, ninguna administración local va a firmar el cheque sin ver antes cómo responde el sistema en su propio municipio.
El historial de DXC, bajo la lupa
DXC Technology no es un proveedor menor. Nació en 2017 de la fusión entre CSC y la antigua división de servicios empresariales de Hewlett Packard Enterprise, ronda los 13.000 millones de dólares de facturación anual y mantiene una operación estable en España, con contratos en banca, industria y administraciones públicas. Su tamaño le permite asumir un proyecto plurianual de datos sin sobresaltos de capacidad.
El problema está en el otro lado del currículo. DXC ha encadenado varios ejercicios de descenso de ingresos, ajustes de plantilla y reorganizaciones internas. En 2024 renovó su cúpula con la llegada de Raúl Fernández a la presidencia y la consejería delegada, y desde entonces vende un discurso de estabilización que el mercado sigue con lupa. Los grandes contratos de integración rara vez fallan por falta de talento; fallan por gobernanza, por equipos que rotan, por alcances que crecen sin control y por comités que aprueban lo que después nadie audita.
Sobre esa base, en el sector se recuerdan episodios de retrasos y sobrecostes en macrocontratos de servicios gestionados. No hay aquí un caso concreto que se pueda señalar con nombre y apellidos, pero el historial pesa. Y pesa más cuando el cliente gestiona dinero de terceros y publica resultados medibles cada ejercicio.
El riesgo de un proyecto así no es que la inteligencia artificial no aprenda, sino que aprenda sobre datos que llevan una década sin limpiarse.
Hay una defensa razonable del nombramiento. DXC aporta escala, certificaciones y capacidad de integrar entornos heterogéneos, tres cosas que un gestor de residuos con miles de interlocutores municipales necesita. La alternativa —construir todo en casa—, habría exigido un equipo interno que Ecoembes no tiene ni parece querer tener.
Quién responde cuando el algoritmo se equivoca
Hay una pregunta incómoda que ningún comunicado responde: qué ocurre si el modelo se equivoca. La inteligencia artificial aplicada a residuos tiene un límite conocido y poco glamuroso, el comportamiento del ciudadano. Ningún algoritmo arregla que una bolsa de orgánica acabe en el contenedor amarillo, y los impropios siguen siendo el principal quebradero de cabeza de las plantas de selección. Lo que sí puede hacer un buen sistema es medirlos con precisión y separar el fallo del ciudadano del fallo del servicio municipal. Ese matiz vale millones en liquidaciones.
Mi impresión es que Ecoembes acierta al profesionalizar la capa de datos, pero se expone a una dependencia que conviene blindar. Un servicio esencial gestionado por un único integrador extranjero necesita cláusulas de reversibilidad, propiedad clara del dato y auditoría externa. Sin eso, la modernización se convierte en un alquiler permanente. Y el reciclaje, guste o no, ya es infraestructura.
La próxima memoria anual será el primer examen, y también las primeras liquidaciones calculadas sobre la nueva plataforma. Si los ayuntamientos no notan la diferencia en su factura, el proyecto habrá sido una capa de software más. Si la notan, el reciclaje español habrá dado un paso que llevaba años posponiendo: dejar de contar bolsas y empezar a entender qué hay dentro de ellas.
