Zalando ha comenzado a utilizar robots con inteligencia artificial para automatizar parte de la gestión de devoluciones de artículos de moda en sus operaciones logísticas europeas. La iniciativa, desarrollada junto a Ceva Logistics y la empresa tecnológica Sereact, ya está operativa en instalaciones situadas en Greven (Alemania) y Świebodzin (Polonia).
El proyecto incorpora sistemas robotizados de dos brazos capaces de identificar, recoger y clasificar productos devueltos mediante inteligencia artificial física. Su principal particularidad es que pueden manipular artículos que no han procesado anteriormente, sin necesitar una programación específica para cada referencia.
Las compañías consideran esta implantación el primer paso de una colaboración que contempla extender la automatización de devoluciones a otras operaciones europeas.
Robots que trabajan con artículos diferentes
La gestión de devoluciones representa uno de los procesos más complejos de la logística del comercio electrónico de moda. A diferencia de las operaciones de preparación de pedidos, en las que los productos suelen encontrarse identificados y organizados, los artículos devueltos llegan en condiciones variables, con embalajes diferentes y necesidades de manipulación que dificultan la aplicación de sistemas automatizados convencionales.
Esta variabilidad constituye uno de los principales obstáculos para robotizar las tareas de logística inversa. Las prendas y los accesorios pueden presentar formas, tamaños y posiciones diferentes, lo que exige adaptar continuamente los movimientos necesarios para recogerlos y clasificarlos.
La solución desarrollada por Sereact utiliza Cortex, su plataforma de inteligencia artificial física, para que los robots identifiquen objetos y determinen cómo manipularlos. Según explica la compañía en el comunicado conjunto publicado por Ceva Logistics, el sistema puede trabajar con artículos desconocidos sin recurrir a perfiles de producto previamente definidos ni a un entrenamiento individualizado para cada referencia comercial.
La diferencia respecto a determinados sistemas tradicionales de automatización reside en su capacidad para adaptar la manipulación a los objetos que encuentra durante la operación. Esta característica es fundamental en un entorno donde el estado y la disposición de los productos cambian continuamente.
Colaboración en logística, tecnología e inversión
El despliegue reúne a tres empresas con funciones complementarias. Zalando aporta el contexto operativo de una plataforma europea de comercio electrónico de moda; CevaA Logistics participa en la implantación y operación de los sistemas dentro de las instalaciones logísticas; y Sereact proporciona la tecnología robótica y la plataforma de inteligencia artificial.
La iniciativa se desarrolla bajo un modelo Robotics-as-a-Service (RaaS), o robótica como servicio. Este sistema permite contratar capacidades robotizadas como un servicio, en lugar de plantear necesariamente su utilización mediante la adquisición directa de los equipos.
La relación entre Zalando y Sereact tiene además una dimensión financiera. En julio de 2026, la plataforma de moda participó como inversor estratégico en la ronda de financiación Serie B de la tecnológica alemana. La puesta en marcha de los robots constituye así una aplicación operativa de una colaboración que también cuenta con respaldo inversor.
Para Zalando, el proyecto forma parte de su apuesta por incorporar tecnología avanzada a las operaciones logísticas. Masood Choudhry, vicepresidente sénior de Logística de la compañía, vincula esta colaboración con una estrategia en la que la tecnología y las capacidades humanas avanzan conjuntamente para afrontar los retos del comercio electrónico de moda y estilo de vida.
Automatización de la logística inversa
La automatización de almacenes ha estado tradicionalmente asociada a operaciones como el almacenamiento, el desplazamiento de mercancías o la preparación de pedidos. Pero las devoluciones presentan dificultades añadidas porque requieren gestionar productos que regresan al circuito logístico en condiciones menos previsibles.
Chris Walton, vicepresidente sénior de Contract Logistics de Ceva Logistics, identifica varios factores que complican este proceso, entre ellos la variabilidad de los volúmenes, las comprobaciones manuales de calidad, la estacionalidad y el coste operativo por unidad. También señala la pérdida de valor que puede producirse mientras los artículos permanecen pendientes de procesamiento.
La introducción de inteligencia artificial física pretende intervenir precisamente en una parte de ese trabajo. Al automatizar la identificación, recogida y clasificación de productos, los sistemas pueden asumir tareas repetitivas que hasta ahora han requerido una intervención manual importante.
Las empresas presentan esta tecnología como una herramienta complementaria al trabajo de los empleados. Según su planteamiento, la automatización de determinadas operaciones de manipulación permitiría dedicar más atención a la supervisión de las estaciones robotizadas, la gestión de incidencias y el control de calidad.
La IA física llega a operaciones reales
Uno de los aspectos más significativos del anuncio es que la tecnología ha superado la fase de presentación conceptual y está siendo utilizada en instalaciones logísticas reales. La implantación en Greven y Świebodzin permite observar la aplicación de sistemas robóticos basados en inteligencia artificial en un proceso caracterizado por la diversidad de artículos.
Ralf Gulde, consejero delegado y cofundador de Sereact, destaca precisamente la dificultad que supone manipular devoluciones de moda. Sostiene que una solución limitada a reconocer artículos conocidos previamente no respondería adecuadamente a las necesidades de este tipo de operaciones. Para el directivo, el funcionamiento de la tecnología en un entorno productivo constituye un avance significativo para su aplicación comercial.
La denominada inteligencia artificial física combina capacidades de interpretación del entorno con sistemas capaces de ejecutar acciones sobre objetos reales. En este proyecto, su aplicación se concreta en la identificación y manipulación de mercancías que presentan características variables.
Su importancia para el retail reside en la posibilidad de abordar procesos donde la automatización convencional encuentra mayores dificultades. No obstante, la capacidad de manipular artículos diferentes no equivale necesariamente a automatizar todas las etapas de una devolución. Operaciones como la evaluación del estado comercial de una prenda, las decisiones sobre su reacondicionamiento o su reincorporación al inventario pueden requerir procedimientos adicionales.
Europa, el siguiente ámbito de crecimiento
Las tres compañías contemplan ampliar la automatización inteligente de devoluciones dentro de sus operaciones logísticas europeas. La evolución del proyecto dependerá de cómo responda la tecnología ante las exigencias de la actividad diaria, especialmente cuando cambien los volúmenes de devoluciones y la variedad de artículos procesados.
Para los operadores de comercio electrónico y las empresas de logística, el caso de Zalando introduce una referencia concreta sobre la utilización de inteligencia artificial física en la logística inversa. La cuestión a medio plazo será comprobar si estas soluciones pueden mantener un funcionamiento consistente en distintos centros y con diferentes combinaciones de productos.
La puesta en marcha en Alemania y Polonia muestra que la automatización de devoluciones comienza a incorporar sistemas capaces de adaptarse a mercancías menos estandarizadas. Su posible expansión europea dependerá de resultados operativos.
impulsada por las operadoras de telefonía?