La inteligencia artificial está transformando la forma en que la industria desarrolla pinturas y recubrimientos. Desde la optimización de formulaciones hasta la predicción del desempeño de nuevos productos, estas herramientas permiten acelerar los procesos de investigación, reducir costos y responder con mayor eficiencia a las exigencias de sostenibilidad y regulación, sin reemplazar el conocimiento y la experiencia del formulador.
11 de julio de 2026
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) está comenzando a transformar los procesos de investigación y desarrollo dentro de la industria de pinturas y recubrimientos. En un contexto marcado por la necesidad de mejorar la eficiencia, reducir costos, cumplir con normativas ambientales cada vez más exigentes y acelerar la llegada de nuevos productos al mercado, estas herramientas se consolidan como un importante apoyo para formuladores y fabricantes.
A diferencia de los métodos tradicionales, basados en múltiples ensayos de laboratorio, la inteligencia artificial permite analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones y realizar predicciones que ayudan a optimizar el diseño de nuevas formulaciones antes de su validación experimental.
Un asistente para el laboratorio
Uno de los especialistas que investiga esta aplicación es el Dr. Erik Sapper, profesor asociado de Química de la Universidad Politécnica Estatal de California (Cal Poly), quien sostiene que el mayor potencial de la IA radica actualmente en su capacidad para actuar como un asistente del laboratorio.
Según el investigador, los mejores resultados se obtienen cuando los modelos trabajan con bases de datos organizadas y confiables. Incluso conjuntos de información relativamente pequeños pueden ofrecer predicciones precisas si fueron recopilados y documentados correctamente.
Esta capacidad permite aprovechar el conocimiento generado durante años de investigación para acelerar el desarrollo de nuevas formulaciones y disminuir la cantidad de pruebas necesarias hasta alcanzar el producto deseado.
Del análisis de datos a la predicción del desempeño
Las herramientas de inteligencia artificial son capaces de integrar información proveniente de distintas fuentes, como hojas de cálculo, informes técnicos, resultados de ensayos y bases de datos históricas. Una vez procesada esa información, los modelos pueden estimar el comportamiento esperado de una formulación antes de fabricarla.
Entre las propiedades que pueden predecirse se encuentran la viscosidad, el comportamiento reológico, las propiedades ópticas, la dureza de la película, la resistencia química y la protección frente a la corrosión.
Esta capacidad predictiva no solo reduce tiempos de desarrollo, sino que también permite optimizar el uso de materias primas y disminuir los costos asociados a la experimentación.
La calidad de los datos sigue siendo clave
Como ocurre con cualquier herramienta basada en modelos predictivos, la confiabilidad de los resultados depende directamente de la calidad de los datos utilizados para entrenar los algoritmos.
Por ese motivo, los especialistas destacan la importancia de contar con información consistente y correctamente documentada. Asimismo, consideran que las aplicaciones desarrolladas específicamente para la industria química ofrecen mejores resultados que las plataformas de inteligencia artificial de uso general.
Gran parte de estos avances provienen de universidades y centros de investigación, donde los desarrollos buscan resolver problemas concretos relacionados con polímeros, resinas y formulaciones de recubrimientos.
IA generativa: una herramienta para comenzar a formular
Las plataformas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT o Google AI, también pueden utilizarse como punto de partida para explorar alternativas de formulación.
Una consulta bien planteada puede ofrecer recomendaciones sobre sistemas de resinas, pigmentos, aditivos o materias primas compatibles con determinados objetivos de desempeño.
Sin embargo, los resultados dependerán de la precisión de la información suministrada. Cuanto más específica sea la consulta; por ejemplo, indicando si se trata de un recubrimiento base agua, el nivel de resistencia requerido o el rango de costos esperado; más útiles serán las respuestas obtenidas.
Estas herramientas no sustituyen la experiencia del formulador, pero pueden acelerar las primeras etapas del desarrollo y facilitar la generación de nuevas ideas.
Automatización e inteligencia artificial
El siguiente paso en esta evolución tecnológica es la integración entre inteligencia artificial y automatización de laboratorio.
Actualmente, algunas empresas del sector ya utilizan sistemas automatizados para preparar muestras, realizar ensayos y analizar resultados, reduciendo considerablemente los tiempos de desarrollo de nuevos productos.
Fabricantes de materias primas como Clariant y Covestro han incorporado este tipo de tecnologías en procesos como la dispersión de pigmentos, la igualación de color y la optimización de sistemas poliméricos, combinando la automatización con herramientas de análisis basadas en inteligencia artificial.
La experiencia humana continúa siendo indispensable
Si bien el avance de estas tecnologías genera interrogantes sobre el futuro del trabajo, la mayoría de los especialistas coincide en que la inteligencia artificial no reemplazará al formulador.
Por el contrario, permitirá automatizar tareas repetitivas y procesar información con mayor rapidez, mientras que las decisiones técnicas seguirán dependiendo del conocimiento, la experiencia y el criterio profesional de químicos, ingenieros y técnicos especializados.
Además, toda formulación obtenida mediante inteligencia artificial debe ser validada experimentalmente antes de llegar al mercado, ya que solo los ensayos de laboratorio permiten confirmar que el desempeño previsto por los modelos se cumple en la práctica.
Una tecnología con gran potencial
La inteligencia artificial representa una de las herramientas con mayor potencial para transformar el desarrollo de pinturas y recubrimientos durante los próximos años. Su capacidad para acelerar la investigación, optimizar formulaciones y aprovechar el conocimiento acumulado permitirá a las empresas responder con mayor rapidez a las nuevas demandas del mercado.
Lejos de reemplazar el trabajo del formulador, la IA se perfila como un recurso que complementa la experiencia técnica y contribuye a impulsar la innovación en una industria que evoluciona hacia procesos cada vez más eficientes, sostenibles y competitivos.
