Una nueva solución basada en IA generativa para anticipar el potencial de nuevos envases

Los centros tecnológicos ITI, Aimplas e Inescop trabajan conjuntamente en el desarrollo de una herramienta basada en inteligencia artificial generativa que permitirá transformar los procesos de desarrollo de producto. Aunque inicialmente en la industria del envase y del calzado, los investigadores confían en que los modelos que esperan obtener con el proyecto Prodia puedan exportarse a otros sectores en los que la innovación es clave
22 de octubre de 2026, 12:00

El Prodia es ún un proyecto de I+D, pero cuando finalice, los investigadores esperan haber desarrollado una nueva herramienta tecnológica basada en inteligencia artificial generativa capaz de validar ideas de mercado y generar diseños industriales adaptados a necesidades reales de fabricación. La solución permitirá acelerar las primeras fases del desarrollo de producto, desde el análisis de mercado hasta el diseño orientado a fabricación, contribuyendo a reducir tiempos, costes e incertidumbre en los procesos de innovación en envases, pero también en el sector del calzado.

El Prodia va a desarrollar un nuevo sistema de investigación de mercado basado en arquitecturas multiagente

El proyecto aborda por tanto uno de los principales desafíos de la industria del envase. “Las empresas se enfrentan cada vez más al reto de lanzar productos innovadores en plazos más cortos y con mayores garantías de éxito. Sin embargo, la validación de nuevas ideas y el desarrollo de diseños industrializables continúan siendo procesos complejos, costosos y con elevados niveles de incertidumbre”, explican desde el Instituto Tecnológico del Plástico, Aimplas.

Este centro es uno de los que colaboran en su desarrollo, junto a ITI, especializado en TIC y coordinador de la iniciativa, e Inescop.

El Prodia va a desarrollar un nuevo sistema de investigación de mercado basado en arquitecturas multiagente. Desde Aimplas explican que “esta herramienta permitirá generar segmentos y escenarios de mercado sintéticos fundamentados en fuentes de información heterogéneas con el objetivo de ayudar a las empresas a evaluar el potencial de nuevas ideas de producto antes de asumir inversiones significativas”.

Además, se van a desarrollar modelos de inteligencia artificial y herramientas de diseño asistido capaces de generar bocetos y volúmenes tridimensionales adaptados a requisitos técnicos y de fabricación para acelerar el diseño. Estas soluciones incorporarán desde el inicio las restricciones geométricas, funcionales y productivas propias de los entornos industriales, minimizando la brecha entre la idea inicial y las condiciones de fabricación.

Con todo, estas herramientas digitales avanzadas permitirán reducir el número de iteraciones de diseño, minimizar la fabricación de prototipos físicos y optimizar el consumo de materiales y recursos durante las fases iniciales de desarrollo de producto.

Refuezo de la capacidad tecnológica europea

La tecnología se va a validar en ocho empresas de packaging y calzado de la Comunitat Valenciana, que aportarán su experiencia y necesidades reales. Son: Innolandia, Red21 y Sciling, Pedro García, Pikolinos, Unisa y Delplas.

Los investigadores esperan crear una metodología de trabajo aplicable a otros ámbitos en los que también son claves el diseño y la innovación, como la automoción, el hábitat o los bienes de consumo. Prodia también contribuirá “a reforzar las capacidades tecnológicas europeas en inteligencia artificial aplicada a la industria mediante el desarrollo de soluciones especializadas adaptadas a las necesidades del tejido productivo europeo, favoreciendo la autonomía tecnológica y la competitividad empresarial”, destacan en Aimplas.

La iniciativa cuenta con el apoyo del Gobierno valenciano a través del IVACE+i y la financiación de la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (Feder), que impulsa el desarrollo de tecnologías estratégicas y fortalecer la competitividad, la innovación y la autonomía tecnológica del tejido industrial europeo.

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