El crecimiento urbano y los nuevos hábitos de consumo han incrementado el volumen y la complejidad de los residuos municipales, mientras los ayuntamientos deben cumplir objetivos exigentes de economía circular y reducción de emisiones. Al mismo tiempo, la ciudadanía reclama calles más limpias y una respuesta más rápida ante contenedores desbordados y puntos negros de vertidos. En paralelo, muchas ciudades están lanzando programas de innovación en inteligencia artificial y tecnologías avanzadas para mejorar sus servicios públicos, incluyendo la recogida de residuos urbanos. En este marco, disponer de herramientas que conviertan las escenas urbanas en datos accionables se vuelve clave para tomar decisiones informadas y anticipar problemas antes de que se hagan visibles en la calle.

La planificación tradicional de la recogida se ha basado en rutas fijas y horarios predefinidos, independientemente de si un contenedor está vacío o rebosando, lo que genera desplazamientos innecesarios y contenedores desbordados en zonas de alta demanda. La detección de incidencias depende a menudo de llamadas ciudadanas o de la observación manual de operarios, lo que introduce retrasos y deja muchos puntos problemáticos sin registrar. Las administraciones carecen de una visión sistemática de dónde y cuándo se acumulan residuos fuera de contenedor, dificultando el diseño de políticas y refuerzos específicos. Además, la toma de decisiones se realiza sin datos integrados ni mapas en tiempo real, lo que impide coordinar de forma eficiente a concesionarias, servicios municipales y otras áreas urbanas. Todo ello provoca costes operativos elevados, impacto ambiental innecesario y una percepción negativa del servicio.

Detección automática de residuos y contenedores
Permitió utilizar modelos de deep learning para identificar en tiempo real contenedores desbordados y residuos fuera de los puntos de depósito, a partir de imágenes urbanas.

Alertas georreferenciadas en tiempo real
Facilitó el envío automático de avisos con posición exacta, tipo de incidencia y nivel de criticidad a un centro de control, listo para orquestar la respuesta operativa.

Panel de control para servicios de limpieza
Agilizó la supervisión mediante cuadros de mando con mapas de calor, histórico de incidencias y indicadores de saturación, que ayudan a priorizar intervenciones y ajustar frecuencias de recogida.

Integración con rutas y recursos de recogida
Permitió conectar las alertas con sistemas de planificación y flota para reordenar rutas, incorporar recogidas adicionales o reubicar medios allí donde la demanda es real.

Cumplimiento de privacidad por diseño
Garantizó el cumplimiento de RGPD gracias a técnicas de anonimización impulsadas por IA, que impiden identificar a peatones y vehículos en las escenas analizadas.

Arquitectura escalable y reutilizable
Facilitó desplegar la solución sobre infraestructuras existentes e integrar dispositivos IoT adicionales, ampliando su uso a otros verticales urbanos más allá de residuos.

Eficiencia y sostenibilidad
Reducción de recorridos innecesarios al concentrar los recursos en contenedores e incidencias detectadas como críticas, disminuyendo kilómetros recorridos y emisiones asociadas a la flota de recogida.

Menos incidencias visibles en calle
Disminución de episodios de contenedores desbordados y bolsas fuera de contenedor al activar alertas antes de la saturación, mejorando la limpieza percibida por la ciudadanía.

Decisiones basadas en datos
Mayor capacidad para rediseñar rutas, dimensionar contratos y ajustar frecuencias en función de patrones reales de generación de residuos y puntos negros recurrentes identificados por la plataforma.

Confianza y transparencia
Refuerzo de la confianza ciudadana al poder demostrar, con datos objetivos, dónde se actúa, con qué frecuencia y con qué resultados, alineando el servicio con las metas de sostenibilidad urbana.