Hoy entrevistamos a Pixelabs, una empresa especializada en soluciones de inteligencia y visión artificial orientadas a la automatización, digitalización e implementación de procesos existentes.
1. ¿Qué problema aborda tu startup y qué solución plantea?
Pixelabs es una empresa tecnológica, que desarrolla soluciones de IA. En 2024 decidimos focalizar nuestra estrategia tecnológica y comercial en aquellos sectores en los que hemos acumulado experiencia. Uno de ellos es el de la Economía Circular. AI-Waste Engine, es nuestro producto para la gestión y análisis de residuos con IA. Automatiza la identificación y caracterización de residuos en tiempo real, asegurando el cumplimiento de la normativa y simplificando los procesos de clasificación y mejorando el proceso de la valorización de residuos.
2. ¿Cómo y por qué empezaste esta aventura emprendedora? ¿Algún consejo para futuros emprendedores?
Partimos de la idea de aportar valor a un sector con mucho potencial, y que además tiene como objetivo resolver un problema real, con un impacto social y medioambiental positivo. Nuestra solución es capaz de integrarse en las plantas sin alterar la operativa existente. Nos enfocamos en un caso de uso concreto —tratamiento de residuos— para diseñar una solución plug-and-play. El consejo: identifica primero un problema muy específico y asegúrate de que tu tecnología pueda integrarse con facilidad; así facilitas la adopción del sistema.
3. ¿Cuáles son los principales obstáculos con los que os habéis encontrado en el camino?
El mayor reto ha sido entrenar la IA para que reconozca y estime el peso correctamente en materiales con características cambiantes y en un entorno complejo (distintos residuos, variaciones climáticas, humedad) y calibrar el sistema a flujos de residuos muy heterogéneos. Intentamos además garantizar una integración que no detenga la producción, algo que ha sido clave para convencer a los operadores.
4. ¿Cómo esperas que vaya evolucionando el sector? Y, ¿qué expectativas tenéis respecto a vuestra startup?
Es muy posible que en los próximos años veamos plantas de tratamientos de residuos, vamos a decir “inteligentes” con un control preciso sobre los flujos de materiales y una automatización eficiente. Cada vez, se implantan más normativas alrededor del sector de la valorización de residuos y va a ser de vital importancia cumplirlas. Uno de nuestros objetivos es posicionarnos como el cerebro detrás de la cámara. Como sabéis nuestra tecnología e IA es independiente del hardware, lo que aporta una inmensa escalabilidad.
Queremos que nuestro producto, pase a ser un estándar para todas aquellas plantas que quieran dar el salto hacia la digitalización de forma sencilla e integral.
5. ¿Alguna novedad en un horizonte temporal próximo que queráis compartir con el resto de las startups?
Como nota, nos gustaría hablar de AI-Fuel Alt Cement, un producto en la línea de AI-Waste Engine, cuyo principal objetivo está en los CDR. Es nuestra apuesta por “cerrar el círculo” de la economía circular, y aportar nuestro granito de arena cuando, tras reducir, recuperar y reciclar, existe un residuo plástico que todavía puede tener una última vida positiva, en lugar de acabar en el vertedero. Estamos ahora desarrollando y mejorando un módulo que mide parámetros como el poder calorífico y el grado de humedad entre otros. Esto es sin duda clave para la generación del combustible derivado de residuos.
6. ¿En qué áreas te gustaría colaborar con otras startups, empresas u otras organizaciones?
Idealmente, buscamos alianzas con fabricantes de cámaras hiperespectrales y a color, sensores, etc. Nuestro motor de IA es independiente del software, por lo que poder ofrecer a nuestros clientes soluciones personalizadas es una ventaja competitiva. También nos interesa trabajar junto con asociaciones sectoriales, con mucha experiencia en el sector y junto a organismos reguladores para estandarizar lo máximo posible nuestros productos.
7. ¿Qué consejo le darías a un emprendedor que acaba de empezar?
Basándonos en la experiencia, posiblemente propondremos que enfocarse en resolver una necesidad real es más práctico y realista para mostrar resultados medibles desde el piloto. Algo así como: “Diseña tu solución para que sea escalable, fácil y se ajuste a los sistemas existentes del cliente para consolidar la propuesta de valor”.