En un entorno donde la innovación marca la diferencia entre avanzar o quedarse atrás, Siemens y Latinometrics presentan Perspectivas Industriales, una serie de análisis que exploran las tendencias más relevantes para la industria en América Latina. A lo largo de seis entregas, se abordarán temas estratégicos como el impacto de la inteligencia artificial y la robótica en la manufactura, el desarrollo de edificios inteligentes, la resiliencia y evolución de la red eléctrica, así como las oportunidades del sector energético.
Este esfuerzo conjunto no solo busca comprender los desafíos y oportunidades que definen el futuro industrial, sino también mostrar cómo tecnologías habilitadoras como la inteligencia artificial, el gemelo digital, las soluciones para la descarbonización, la automatización y la manufactura aditiva, junto con capacidades de edge computing, conectividad y ciberseguridad, se convierten en catalizadores para una transformación sostenible y competitiva. Este análisis busca inspirar a la acción, marcando la pauta para construir industrias resilientes, eficientes y preparadas para los retos del mañana.
Adopción de IA en la manufactura
La integración de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito industrial no es solo una tendencia tecnológica; se ha convertido en el motor de una transformación profunda orientada a la sostenibilidad y al desarrollo.
Según el reporte A New Pace of Change: Industrial AI x Sustainability, elaborado por Reuters Events en cooperación con Siemens, la industria es responsable de aproximadamente el 30% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, hecho que coloca a las organizaciones en una carrera existencial por descarbonizar sus procesos sin perder eficiencia.
En este contexto, la IA industrial actúa como un estabilizador que permite acelerar el ritmo de cambio sin comprometer el control operativo y estratégico. El estudio From Pilots to Performance, también realizado por Reuters Events y Siemens, confirma un avance significativo hacia la integración empresarial de la IA.
Mientras que en el año anterior (2024) muchas organizaciones se encontraban en etapas tempranas, hoy el 63% ya superó la fase piloto y se sitúa en escenarios de uso dirigido, adopción moderada o generalizada; solo el 13% permanece en exploración sin uso activo. Además, el 81% de los fabricantes considera que la innovación futura en sostenibilidad estará impulsada por la IA.
Los beneficios tangibles ya son evidentes: el 65% de las organizaciones reporta ahorros de energía con una mejora promedio del 23% y el 59% ha reducido sus emisiones de CO₂ en alrededor del 24%. En suma, la IA no solo transforma: crea valor medible en eficiencia y desempeño ambiental.
Panorama de adopción de IA industrial en México
Según el reciente análisis de Siemens y Latinometrics, en la manufactura mexicana, la adopción de IA muestra contrastes significativos. Según la encuesta realizada en 2024 por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), el 18% de las empresas manufactureras nacionales reportaron usar IA en sus operaciones. Para referencia, esta cifra representa un poco más de la mitad del promedio observado en los 27 países miembros de la Unión Europea: nada mal, pero claramente con espacio para mejorar.
Cabe destacar que la principal oportunidad para acelerar la adopción de IA en México está en su difusión. En subsectores como electrónica o bebidas y tabaco, grandes empresas ya están logrando avances significativos en términos de adopción de IA, en algunos casos incluso superando el promedio europeo.
Donde se encuentra la mayor oportunidad, especialmente en México, es en las pequeñas y medianas empresas (PYMES). Las PYMES mexicanas muestran niveles consistentemente bajos de adopción de IA en todos los subsectores, una tendencia que coincide con el panorama global. En la Unión Europea, por ejemplo, el uso de IA también está fuertemente sesgado por tamaño: el 41% de las grandes empresas emplea herramientas de IA frente a solo el 13% de las PYMES.
Ahora bien, algunos factores ayudarán a impulsar este avance de las PYMES en México y más allá. La OCDE ha destacado cuatro habilitadores clave para la adopción de IA en pequeñas empresas: conectividad, habilidades, financiamiento y acceso a insumos habilitadores de IA como conjuntos de datos y algoritmos. Los responsables de políticas y las empresas mexicanas que buscan impulsar la adopción de IA en negocios más pequeños deben enfocarse en fortalecer estos aceleradores.
¿Un obstáculo fundamental? Solo alrededor de una cuarta parte de las empresas mexicanas emplea algún tipo de tecnología informática, lo que se asemeja a la proporción de compañías que tienen acceso a internet. Abordar estas áreas y las grandes brechas de tamaño y región que se observan en México puede ayudar a construir la base digital del país para escalar el uso de IA.
Ciudades como Monterrey están marcando el camino: en julio pasado, se lanzó el Clúster de Inteligencia Artificial de Nuevo León con el apoyo del gobierno local y empresas multinacionales. Estas iniciativas conciben la IA como una “infraestructura fundamental” para el futuro de la industria y buscan cerrar brechas en conectividad, habilidades y financiamiento.
En el sector manufacturero de México, al igual que en el resto de la economía nacional, la IA representa una oportunidad enorme para empresas de todos los tamaños. Las verdaderas ganancias se verán cuando las compañías más pequeñas y dinámicas aprovechen el potencial de esta tecnología.
A escala global, la implementación de la IA avanza con fuerza en funciones operativas críticas, precisamente donde el impacto es directo y mensurable. Las empresas ya aplican IA en control de calidad (74%), gestión de energía (65%), optimización de procesos de producción (62%), mantenimiento predictivo (60%) y diseño generativo de productos (63%). Esta aceleración sugiere que las capacidades de IA se consolidan donde habilitan eficiencias inmediatas y retornos claros.
La anatomía del rezago: cuatro factores clave para entender la baja adopción de la IA
El primer factor es la visibilidad del retorno de inversión (ROI). El 23% de los ejecutivos identifica la dificultad para medir o proyectar el ROI como el principal obstáculo, mientras que el 40% aún percibe la tecnología como no del todo confiable. Sectores de alto consumo energético —como el cemento, donde la IA ha demostrado ahorros de entre 5% y 10%, o el agua— cuentan con una ruta más clara para justificar inversiones que industrias menos intensivas en datos o energía, como muebles o textil.
El segundo factor es la madurez de la infraestructura de datos. El éxito de la IA exige una estrategia robusta y una verdadera columna vertebral digital. Industrias con digitalización inherente, como electrónica, transitan con mayor facilidad; en cambio, las rezagadas carecen de datos suficientes para alimentar modelos y, por ello, la IA no logra desempeñar su papel estabilizador.
El tercer factor es la gestión de la complejidad. El 69% de los líderes considera a la IA esencial para simplificar los desafíos asociados al cambio climático. Los sectores más avanzados operan “sistemas de sistemas” —por ejemplo, cadenas de suministro globales en electrónica— donde la IA es prácticamente la única herramienta capaz de optimizar variables multidimensionales a gran velocidad. En los sectores con baja adopción, una percepción de menor complejidad puede llevar a subestimar el potencial de la IA para habilitar sinergias y simbiosis industrial.
El cuarto factor es la concentración de recursos y habilidades. En México, la adopción está impulsada por empresas grandes (más de 251 empleados). A la par, a nivel global, el 58% de las organizaciones reporta carencia de talento interno, mientras que un 92% reconoce la escasez de expertos en IA como uno de los principales obstáculos. Las PYMES —frecuentes en los sectores rezagados— enfrentan barreras financieras y de capacitación que solo pueden superarse mediante un enfoque de ecosistema y alianzas estratégicas; aun así, un 33% de las empresas afirma que es difícil encontrar estos socios.
El futuro: de la eficiencia a la simulación total
Superadas estas barreras, el horizonte evoluciona de la eficiencia incremental a la simulación total. La convergencia entre IA y gemelos digitales abre la puerta a un metaverso industrial donde los ingenieros pueden “viajar en el tiempo” de forma simulada para optimizar plantas completas —incluidas gigafábricas— antes de consumir un solo recurso físico. Los sectores que hoy encabezan la adopción de IA están cimentando una ventaja competitiva destinada a ampliarse a medida que estas capacidades maduren y se integren de extremo a extremo.
Siemens: democratizando la IA industrial
En este proceso, Siemens desempeña un papel fundamental como facilitador tecnológico y estratégico al ayudar a las empresas a navegar la doble complejidad de la descarbonización y la digitalización. Su enfoque se centra en democratizar la tecnología y cerrar brechas de habilidades. Un ejemplo es Siemens Industrial Copilot, desarrollado con Microsoft, que permite al personal interactuar con las máquinas en lenguaje natural, elimina la necesidad de programar y acelera la resolución de problemas, democratizando el acceso a operaciones avanzadas.
Complementariamente, Siemens Xcelerator ofrece un ecosistema abierto y escalable que conecta empresas de todos los tamaños con soluciones interoperables y sostenibles. Esta plataforma resulta especialmente pertinente en un contexto donde solo el 16% de las organizaciones logra cumplir sus objetivos vinculados a la IA, pues prioriza implementaciones rápidas, escalabilidad y resultados medibles.
Hacer que la IA sea de grado industrial es un desafío que Siemens afronta con décadas de experiencia y una estrategia basada en la colaboración. Su misión es ofrecer una IA robusta, accesible y con propósito, capaz de generar valor real para las empresas y la sociedad. La invitación es clara: construir, de forma conjunta, un futuro industrial más inteligente, eficiente y sostenible.
