México se encuentra entre los mercados con mayor potencial de crecimiento para Octave en América, respaldado por una amplia base manufacturera, proyectos energéticos y la expansión de industrias intensivas en activos, de acuerdo con Jerry Belanger, Executive Vice President Americas de la compañía.
En entrevista con Mexico Industry, el directivo explicó que, aunque Octave comenzó a operar como empresa independiente en 2026 tras su separación de Hexagon, las operaciones que hoy forman parte de la compañía acumulan alrededor de cinco décadas trabajando con clientes en México.
“Es un negocio muy importante para nosotros. También observamos el potencial de crecimiento del mercado. Vemos una base manufacturera en expansión, particularmente en el norte del país”.
Octave se constituyó como compañía independiente tras completar su separación de Hexagon AB en mayo de 2026. Su portafolio integra software dirigido al ciclo de vida de activos industriales, desde ingeniería y construcción hasta operación, mantenimiento, seguridad e infraestructura crítica. La empresa trabaja con más de 60% de las compañías que integran el Global Fortune 500.
La brecha digital de las plantas
Para Belanger, uno de los principales desafíos de la industria mexicana no difiere sustancialmente de los problemas observados en otras economías: las empresas buscan digitalizar sus operaciones, pero una parte considerable de las instalaciones existentes todavía depende de procesos fragmentados, documentos físicos, hojas de cálculo y sistemas que no intercambian información entre sí.
La diferencia es visible entre instalaciones nuevas y plantas con varios años de operación. Las primeras pueden diseñarse desde su origen con automatización, instrumentación y arquitecturas digitales integradas, mientras que las instalaciones existentes deben conectar infraestructura tecnológica incorporada durante diferentes periodos.
“Las nuevas plantas, lo que llamamos greenfield, nacen digitales. Se construyen con mucha automatización e instrumentación desde su concepción. Pero la mayoría de nuestros clientes también tiene instalaciones existentes que llevan muchos años operando y que todavía trabajan, muchas veces, con papel y hojas de cálculo”.
Incluso cuando una planta cuenta con diferentes plataformas digitales, agregó, estas no necesariamente están integradas. El resultado son datos distribuidos entre ingeniería, producción, mantenimiento y otros sistemas, lo que dificulta convertirlos en información útil para tomar decisiones operativas.
Belanger sostuvo que esta condición no coloca a México detrás de Estados Unidos o Canadá. Desde su perspectiva, las diferencias en digitalización son más pronunciadas entre industrias que entre países.
Sectores como petróleo y gas presentan históricamente mayores niveles de automatización y digitalización, mientras que actividades como minería han avanzado a ritmos distintos. En manufactura, aseguró, los procesos y tecnologías utilizados en una planta nueva instalada en México pueden ser comparables con los implementados en Estados Unidos.
“No veo las diferencias tanto por geografía como por industria. No necesariamente vas a encontrar una diferencia entre una nueva planta de embotellado en México y una en Estados Unidos”, afirmó.
Muchos datos, poca información conectada
La disponibilidad de datos tampoco garantiza una operación digital, advirtió el directivo. Uno de los obstáculos está en la pérdida de continuidad de la información durante el ciclo de vida de una instalación.
Los datos generados durante la ingeniería de una planta contienen especificaciones de equipos, procesos y componentes que posteriormente serán necesarios para construcción, operación y mantenimiento. Cuando esa información no acompaña al activo durante todo su ciclo de vida, los equipos operativos deben reconstruirla, buscarla en distintas plataformas o trabajar sin ella.
Para Octave, el reto consiste en conectar la información desde que una instalación es diseñada y construida hasta su operación, mantenimiento y protección. “Escuchamos la palabra datos todo el tiempo, pero los datos realmente no son información si no tienen contexto”, sostuvo Belanger. “Muchos de esos datos simplemente están ahí y no se utilizan porque no tienen el contexto adecuado para que alguien pueda usarlos en el momento y lugar correctos”.
Esta fragmentación se convierte además en una barrera para incorporar inteligencia artificial. Antes de aplicar algoritmos sobre una operación industrial, las compañías necesitan disponer de información accesible, estructurada y contextualizada.
De asistentes de IA a problemas industriales
Octave comenzó su adopción de inteligencia artificial incorporándola a productos existentes, inicialmente mediante asistentes capaces de reducir tareas repetitivas y acelerar el acceso a información para mantenimiento y gestión de activos.
La estrategia posteriormente avanzó hacia Octave CoLabs, iniciativa mediante la cual especialistas de la compañía trabajan con equipos de clientes para desarrollar flujos de trabajo de IA sobre sus propios datos operativos. El programa fue presentado oficialmente en julio de 2026 y contempla aplicaciones de inteligencia artificial agéntica en operaciones industriales.
Belanger explicó que el modelo comienza con la identificación de casos concretos de negocio, relacionados con eficiencia, reducción de costos u otras necesidades operativas, para posteriormente trabajar con especialistas en inteligencia artificial.
“Nos reunimos con el cliente y definimos dos o tres casos de negocio muy específicos que puedan mejorar su operación. Pueden ser eficiencia, ahorro de costos o acceso a nuevos mercados. Después nuestros ingenieros de IA trabajan con sus equipos”.
El objetivo, aseguró, es reducir los tiempos necesarios para desarrollar aplicaciones que anteriormente podían demandar meses de trabajo. La compañía también prepara nuevas soluciones diseñadas desde su origen alrededor de inteligencia artificial, como parte de la evolución de su portafolio.
Energía, centros de datos y manufactura abren demanda
Más allá de la digitalización de plantas existentes, Octave identifica dos movimientos que están modificando la demanda de tecnología industrial en América: el crecimiento de la infraestructura energética y la reorganización de las cadenas manufactureras.
Belanger explicó que la expansión de centros de datos y otras actividades intensivas en electricidad está incrementando los requerimientos de generación en diferentes mercados. Esto está generando proyectos relacionados tanto con generación convencional mediante gas natural como con otras tecnologías energéticas. “En prácticamente todas las regiones existe una brecha para los próximos años entre la energía disponible y la necesaria para atender toda esa demanda”.
A ello se suma la relocalización de capacidad manufacturera hacia Norteamérica. El directivo identificó mayores inversiones productivas en Estados Unidos, México y Canadá, así como movimientos en industrias como la farmacéutica.
Ambas tendencias pueden traducirse en demanda de herramientas para diseñar instalaciones, gestionar proyectos, conectar información de ingeniería, administrar activos y digitalizar operaciones.
México, dentro de los mercados de crecimiento
Tras convertirse en una compañía independiente, Octave parte de una base global consolidada. La empresa cuenta con aproximadamente 7,200 empleados en más de 45 países y ofrece soluciones para manufactura, energía, petróleo y gas, minería, transporte, infraestructura y seguridad pública, entre otras actividades.
Su estrategia tecnológica también incluye una migración creciente hacia soluciones en la nube. Belanger explicó que la disposición de los clientes industriales a utilizar arquitecturas cloud ha cambiado y que una parte del trabajo actual consiste en trasladar implementaciones previamente instaladas on-premise hacia esquemas de software como servicio.
En este proceso, México forma parte de los mercados latinoamericanos donde Octave prevé ampliar su presencia. Frente a economías más maduras, Belanger señaló que América Latina ofrece tasas potenciales de expansión superiores para la compañía, por lo que está destinando recursos particularmente a México, Brasil y Argentina. “Estamos invirtiendo intencionalmente en México, Brasil y Argentina porque es donde vemos mercados de mayor crecimiento”.
Para México, la apuesta combina la base instalada que la compañía heredó de sus operaciones anteriores con talento local y el soporte de su estructura global. La expansión manufacturera y energética será determinante para el ritmo de crecimiento de ese mercado.
“Tenemos una base sólida de clientes en México, tenemos muy buen talento local respaldado por talento corporativo global y soluciones que ya están establecidas en el mercado. Sentimos que estamos en una muy buena posición para tener éxito aquí”, concluyó Belanger.
Octave Connect México reúne a especialistas
Durante un encuentro en Ciudad de México denominado “Octave Connect México: Cómo integrar datos, inteligencia artificial y procesos para generar impacto”, especialistas de Octave, Kimberly-Clark México, Microsoft México y EY analizaron los desafíos para llevar la inteligencia artificial de las pruebas tecnológicas a resultados medibles en manufactura, energía e infraestructura.
La industria genera cantidades crecientes de datos, pero una parte importante permanece fragmentada, carece de contexto o no llega a utilizarse durante todo el ciclo de vida de los activos. Cerrar esa brecha será uno de los principales desafíos para que la inteligencia artificial se traduzca en productividad, reducción de costos y mejores decisiones operativas.
Esta fue una de las líneas centrales del encuentro que reunió a especialistas y empresas para analizar aplicaciones de digitalización e inteligencia artificial, además de presentar casos de uso relacionados con diseño, construcción, operación, mantenimiento y protección de activos.
Andrés Piñero, líder de Octave para México, Centroamérica y el Caribe, explicó que las compañías producen miles de datos mediante sus diferentes operaciones, pero todavía enfrentan dificultades para determinar cómo utilizarlos y relacionarlos.
“Muchas compañías están generando miles y miles de datos y muchas veces no saben qué hacer con ellos. Estamos aquí para mostrar muchas de las cosas que pueden hacer con sus datos, la manera como se contextualizan para ayudar a nuestros clientes a tomar mejores decisiones, decisiones más informadas y basadas en datos”.
La discusión abarcó el ciclo completo de los activos industriales: desde diseño e ingeniería hasta construcción, operación, protección y eventual retiro de instalaciones y equipos.
IA abre una nueva fase de digitalización industrial
Jerry Belanger, Executive Vice President Americas de Octave, señaló durante la apertura que la industria experimenta uno de los periodos de cambio tecnológico más acelerados de las últimas décadas, particularmente desde que las herramientas de inteligencia artificial generativa comenzaron a extenderse fuera de ambientes especializados.
Para el directivo, la conversación ha dejado de centrarse únicamente en automatización y sistemas de control para incorporar la forma en que la IA puede utilizar los datos producidos por las operaciones.
Belanger indicó que esta discusión se repite entre empresas de distintos países de América, independientemente de las particularidades de cada mercado.
“En todos los lugares a los que voy, ya sea Canadá, Brasil o México, las conversaciones son muy similares: todos quieren saber qué estamos haciendo con inteligencia artificial”.
Rodrigo Ormezzano, vicepresidente de Ventas para Latinoamérica de Octave, comentó que la compañía concentra su estrategia en software para operaciones de misión crítica y gestión del ciclo de vida de activos, con aplicaciones dirigidas a instalaciones industriales complejas.
Uno de los principales problemas identificados es que los datos producidos durante una fase de un proyecto no necesariamente llegan a la siguiente. Información generada durante ingeniería y diseño puede perder continuidad durante construcción y, posteriormente, no encontrarse disponible para los equipos responsables de operar o mantener una instalación.
Según los datos presentados por Octave durante el encuentro, hasta 96% de la información generada alrededor de determinados activos no se aprovecha posteriormente a lo largo de su ciclo de vida.
Esta desconexión también puede elevar costos. Un error detectado durante diseño puede requerir una corrección relativamente limitada, pero el mismo problema identificado cuando ya se compraron materiales, se movilizó personal o comenzó la construcción puede multiplicar su impacto económico.
Contexto: el paso de datos a inteligencia
La siguiente fase de digitalización industrial, explicó Ormezzano, busca superar las integraciones individuales entre sistemas mediante plataformas capaces de relacionar información procedente de diferentes fuentes.
El objetivo es que los datos de ingeniería, construcción, materiales, mantenimiento, desempeño de activos y operación puedan conservar su contexto y utilizarse posteriormente por personas, aplicaciones y agentes de inteligencia artificial. “Estoy seguro de que ninguno de ustedes tiene una preocupación porque estemos generando pocos datos. La preocupación es qué hacemos con esos datos”.
Octave prevé incorporar inteligencia artificial en diferentes niveles. El primero consiste en añadir asistentes a aplicaciones que ya utilizan las empresas; el segundo contempla agentes capaces de consultar distintas fuentes de información para atender necesidades específicas de negocio; y un tercer frente comprende aplicaciones diseñadas para resolver problemas concretos.
Ormezzano adelantó durante su presentación que la compañía trabaja en una plataforma de IA basada en contexto cuya disponibilidad está prevista para el primer trimestre de 2027.
La operación mexicana también tiene un papel dentro de la estructura regional de Octave. De acuerdo con el ejecutivo, la compañía cuenta con alrededor de 40 colaboradores y más de 100 clientes directos activos en México, además de organizaciones atendidas mediante distribuidores y otros canales.
La empresa estableció además en el país un centro de excelencia de servicios profesionales desde el cual concentra capacidades para apoyar operaciones en América, desde Canadá hasta Sudamérica.
La IA no corrige un proceso deficiente
La discusión avanzó posteriormente hacia un desafío diferente: cómo justificar económicamente las inversiones en inteligencia artificial.
Durante el panel “La empresa inteligente: datos, IA y decisiones para un mundo más conectado”, representantes de Kimberly-Clark México, EY, Microsoft México y Octave coincidieron en que implementar tecnología sin definir previamente el problema de negocio puede limitar los resultados.
Carlos Conss, CIO de Kimberly-Clark México, sostuvo que cada iniciativa debe comenzar con objetivos e indicadores capaces de determinar si la inversión está produciendo el resultado esperado.
“Lo primero que las áreas de negocio tienen que tener consciente es cuál es el problema que estoy tratando de resolver, qué beneficio estoy esperando de resolver ese problema y cuál es el indicador de rendimiento que me va a decir si estoy yendo en la dirección correcta”.
El planteamiento desplaza la discusión desde la adopción tecnológica hacia variables operativas concretas: productividad, costos, producción, calidad, tiempos y otros indicadores definidos por cada organización.
Ignacio Garduño, director de Socios de Microsoft México, explicó que la conversación empresarial alrededor de la inteligencia artificial ha cambiado rápidamente. Las compañías inicialmente buscaban dónde podían utilizarla; ahora la prioridad consiste en determinar qué procesos necesitan mejorar y después seleccionar la tecnología adecuada. “La inteligencia artificial no es la estrategia; es cómo aplico la inteligencia artificial a la estrategia”.
Para Garduño, una inversión en IA debe analizarse bajo criterios similares a cualquier otro proyecto de capital o transformación empresarial: primero se determina el valor que deberá generar y posteriormente se establecen indicadores para medirlo.
“Estamos convencidos y hemos aprendido que si aplicamos inteligencia artificial a un proceso ineficiente, vamos a acelerar la ineficiencia. Tenemos que revisar primero nuestros procesos para posteriormente aplicar la tecnología más adecuada”.
De medir usuarios a medir resultados
La evolución también está modificando los indicadores utilizados para evaluar proyectos de inteligencia artificial.
En las primeras implementaciones, explicó Garduño, las organizaciones podían concentrarse en medir adopción, número de agentes creados o utilización de herramientas. El siguiente paso consiste en relacionar directamente estas aplicaciones con indicadores del negocio.
Esto implica determinar si una herramienta incrementa ventas, mejora eficiencia operativa, eleva producción, reduce tiempos o genera otros resultados cuantificables.
Juan Cárcamo, Senior Manager Risk Consulting, Construction and Capital Projects de EY, coincidió en que la implementación debe partir de procesos suficientemente maduros y de necesidades específicas para cada industria.
“Tenemos que partir de una base consistente en que las cosas se vienen haciendo bien. Si no, tendríamos que dar un paso hacia atrás y corregir lo que no se viene haciendo del todo bien”.
El especialista señaló que la IA tampoco debería funcionar como un departamento aislado dentro de las compañías, sino integrarse transversalmente a las diferentes funciones de la organización.
Su aportación económica, agregó, puede manifestarse mediante mayor productividad, disminución de reclamaciones, automatización de actividades rutinarias y reasignación de recursos humanos y financieros hacia tareas de mayor valor.
Tecnología sin adopción tampoco genera retorno
La incorporación de nuevas plataformas añade otro componente: la gestión del cambio.
Virgil Osteicoechea, director de Industry Consulting Americas de Octave, señaló que seleccionar tecnología y desarrollar aplicaciones no garantiza por sí mismo los beneficios esperados. “Ninguna solución tecnológica realmente va a rendir los beneficios esperados si la organización no la adopta completamente”.
Esto requiere desarrollar una cultura organizacional capaz de incorporar nuevas herramientas y modificar procesos conforme evolucionan las operaciones.
El encuentro incluyó además el bloque “Impacto en acción: transformaciones en acción”, con la participación de Octavio Román, gerente corporativo de Mantenimiento de Kimberly-Clark México; Josué Terrazas, Digital Execution Manager de Worley; y Antonio Olmedo, Account Manager de Octave, quienes abordaron experiencias de implementación y aplicaciones de tecnología en operaciones.
Las discusiones dejaron un punto común entre proveedores tecnológicos, consultores y usuarios industriales. El siguiente salto de la inteligencia artificial no dependerá únicamente de generar más datos o incorporar más herramientas, sino de conectar información, corregir procesos y establecer resultados de negocio que puedan medirse.
Para las operaciones industriales, esa transición implica pasar de proyectos digitales aislados hacia sistemas donde ingeniería, construcción, mantenimiento y operación compartan información durante todo el ciclo de vida del activo. La IA aparece entonces no como el objetivo final de la transformación, sino como una capa tecnológica para convertir esa información en decisiones operativas.
