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Pixelabs redefine la automatización y el control de calidad con IA y visión artificial

La visión artificial y la IA de Pixelabs automatizan procesos industriales y de economía circular y fortalecen trazabilidad, eficiencia y control sin interrupciones

María José
María José Martínez Modelo
Departamento de Comunicación - Atlas Tecnológico
29-01-2026

En 2015, cuando aún faltaban años para que la inteligencia artificial despertara el interés actual, Pixelabs comenzó su camino en un área tan específica como la aplicación de visión artificial a la esponsorización y al sector audiovisual. Con el tiempo, aquella base tecnológica evolucionó hacia lo que hoy define con claridad a la compañía: soluciones de IA y visión artificial capaces de automatizar procesos existentes sin alterar la operativa del cliente.

Desde su sede en Madrid, con oficinas en Barcelona y Reino Unido, Pixelabs se ha consolidado como un socio tecnológico de referencia en la industria y en el ámbito de la economía circular. “Siempre hemos tenido una idea muy clara: la tecnología debe adaptarse a los procesos del cliente. La IA solo genera valor cuando aporta eficiencia y seguridad”, explica su CEO, Carlos Sangüesa.

Pixelabs centra su actividad en tres líneas principales: automatización mediante visión artificial, implementación fluida de procesos existentes y desarrollos de IA a medida. El denominador común es el Pixelabs AI-Engine, una plataforma de IA visual creada para operar en entornos reales y convivir con sistemas ya desplegados.

“Nuestro valor lo aporta un motor visual flexible que entendemos como una pieza más del engranaje del cliente. Nos adaptamos a cada cámara, cada línea de producción y cada entorno operativo”, explica el CEO. Este enfoque ha permitido a la empresa trabajar con organizaciones como Iberdrola, Ikea, Henkel, Ecoembes o Daramic, entre otras.

La compañía ha convertido su catálogo de productos en un conjunto cohesionado de herramientas para retos industriales diversos: control de calidad con IA visual (AI-Quality Control), validación automática de etiquetas (AI-Label Validation), análisis de equipaje en aeropuertos (AI-Baggage Analysis), clasificación de residuos en tiempo real (AI-Waste Engine) o evaluación de combustibles alternativos (AI-Alt Fuel Cement). Todas estas soluciones comparten la lógica de acelerar la toma de decisiones y reforzar la eficiencia operativa sin generar interrupciones.

Como muestra de su excelencia operativa, Pixelabs cuenta con la certificación de PYME Innovadora, el sello goCircularPass de Ecoembes y el Sello de Excelencia otorgado por la Comisión Europea por su proyecto VISION.

Casos de éxito

En ElgarWorks, especialista en logística industrial, el control de calidad es una actividad estratégica. Pixelabs ha desarrollado para ellos un sistema de visión artificial que inspecciona piezas de automoción con un nivel de detalle difícil de igualar. Las cámaras capturan la pieza desde varios ángulos sobre un plato giratorio y el algoritmo identifica fisuras, rebabas o marcas prácticamente invisibles. “Hemos diseñado un modelo que detecta defectos que otros sistemas pasan por alto, incluso con condiciones de producción exigentes”, afirma Sangüesa.


Otro ejemplo es el proyecto diseñado para Farsound, referente en la gestión de piezas para motores aeronáuticos. Pixelabs trabaja en un sistema capaz de identificar part numbers mediante clasificación automatizada, mediciones avanzadas y OCR adaptado. El objetivo es acelerar la identificación de tornillería especializada y garantizar trazabilidad total.


Por último, en Daramic, líder mundial en separadores de baterías de plomo-ácido, la compañía ha desplegado un sistema de control de calidad en línea que identifica defectos como manchas o costuras con alta precisión. Las inspecciones se realizan en tiempo real para mantener la velocidad de producción.

Pixelabs opera en un escenario donde la IA industrial avanza de forma acelerada. La integración multimodal (RGB, térmica, 3D o hiperespectral) ya forma parte de sus proyectos y abre la puerta a controles de calidad cada vez más sofisticados. Los próximos pasos incluirán mayor autonomía en los modelos, capacidad de autoajuste en planta y sistemas que aprendan con menos ejemplos.

“Las empresas necesitan incorporar IA con seguridad y continuidad operacional, y nuestro trabajo va en esa dirección: soluciones preparadas para escalar y convivir con los equipos que ya tienen”, destaca Sangüesa. “Queremos que nuestros clientes vean la IA como un aliado natural, y esa seguirá siendo nuestra ruta para los próximos años”, concluye Sangüesa.