En un contexto donde la innovación tecnológica, la competitividad y las economías industriales definen el rumbo de los países, Siemens y Latinometrics presentaron Perspectivas Industriales, una serie de análisis que abordará, a lo largo de seis entregas, las principales tendencias que están moldeando el futuro de la industria en América Latina.
La iniciativa examina temas estratégicos como la adopción de inteligencia artificial, robótica y manufactura avanzada, así como el desarrollo de edificios inteligentes, la evolución de la red eléctrica, la resiliencia energética y las oportunidades de transformación sostenible en sectores clave. El objetivo es ofrecer una lectura estructurada de los desafíos actuales y, al mismo tiempo, identificar cómo tecnologías habilitadoras —como el gemelo digital, la automatización, la manufactura aditiva, la descarbonización, el edge computing, la conectividad y la ciberseguridad— están redefiniendo los modelos industriales de la región.
IA industrial: de la promesa a los resultados medibles
Uno de los ejes centrales del análisis es la adopción de la inteligencia artificial, la industria manufacturera y la sostenibilidad. De acuerdo con el reporte A New Pace of Change: Industrial AI x Sustainability, elaborado por Reuters Events en colaboración con Siemens, la industria es responsable de cerca del 30% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, lo que ha intensificado la presión por descarbonizar procesos sin comprometer eficiencia ni competitividad.
En este contexto, la IA industrial comienza a consolidarse como un habilitador operativo. El estudio From Pilots to Performance, también desarrollado por Reuters Events y Siemens, señala que el 63% de las organizaciones ya superó la etapa piloto y avanza hacia esquemas de adopción dirigida, adopción moderada o adopción generalizada. Solo el 13% permanece en fases exploratorias sin uso activo. Además, el 81% de los fabricantes considera que la innovación futura en sostenibilidad estará impulsada directamente por la IA.
Los resultados reportados respaldan esta tendencia: el 65% de las organizaciones que utilizan IA industrial ha logrado ahorros energéticos, con mejoras promedio del 23%, mientras que el 59% reporta reducciones de emisiones de CO₂ cercanas al 24%.
El contraste mexicano y los desafíos de adopción
El análisis conjunto de Siemens y Latinometrics muestra que, en México, la adopción de IA, manufactura y empresas avanza de forma heterogénea. Según datos del INEGI (encuesta 2024), el 18% de las empresas manufactureras en el país reportó el uso de inteligencia artificial, una cifra que representa poco más de la mitad del promedio observado en la Unión Europea.
Sectores como bebidas, electrónica y equipos eléctricos lideran la adopción, impulsados principalmente por grandes empresas que ya operan con mayores niveles de digitalización. En contraste, ramas como madera y muebles muestran una adopción significativamente menor.
La mayor oportunidad se concentra en las pequeñas y medianas empresas, las PYMES y la digitalización. En México, estas compañías presentan niveles consistentemente bajos de adopción de IA, una situación que también se observa a nivel global. En la Unión Europea, por ejemplo, el 41% de las grandes empresas utiliza IA, frente a solo el 13% de las PYMES.
De acuerdo con la OCDE, cuatro habilitadores resultan clave para acelerar la adopción en empresas pequeñas: conectividad, desarrollo de habilidades y acceso a financiamiento, así como la disponibilidad de insumos habilitadores de IA, como datos y algoritmos. En México, el desafío se agrava al considerar que apenas una cuarta parte de las empresas utiliza tecnologías informáticas y que el acceso a internet mantiene brechas importantes por tamaño y región.
El estudio identifica cuatro factores que explican el rezago en la adopción de IA. El primero es la visibilidad del retorno de inversión, el ROI y la medición de resultados: el 23% de los ejecutivos señala dificultades para medirlo, mientras que el 40% aún percibe la tecnología como poco confiable. El segundo factor es la madurez de la infraestructura de datos, indispensable para alimentar modelos de IA de forma efectiva.
El tercer elemento es la gestión de la complejidad, el cambio climático y las cadenas de suministro. El 69% de los líderes industriales considera que la IA es esencial para enfrentar estos retos, especialmente en sectores con estructuras productivas complejas. Finalmente, la concentración de recursos, talento y especialistas sigue siendo un obstáculo relevante: a nivel global, el 58% de las organizaciones reporta escasez de talento interno y el 92% reconoce la falta de especialistas en IA.
Superadas estas barreras, el análisis apunta a una evolución hacia modelos de simulación avanzada, gemelos digitales y optimización virtual. La convergencia entre inteligencia artificial y gemelos digitales abre la puerta a entornos donde plantas completas pueden optimizarse de forma virtual antes de realizar inversiones físicas, ampliando la ventaja competitiva de los sectores que hoy lideran la adopción tecnológica.
En este escenario, Siemens se posiciona como un facilitador tecnológico al enfocar su estrategia en democratizar la IA, cerrar brechas y desarrollar habilidades. Soluciones como Siemens Industrial Copilot, desarrollada junto con Microsoft, permiten la interacción con sistemas industriales mediante lenguaje natural, lo que reduce la complejidad operativa y acelera la toma de decisiones.
A ello se suma el ecosistema Siemens Xcelerator, una plataforma abierta y escalable que busca facilitar implementaciones rápidas, interoperables y con resultados medibles, en un entorno donde solo el 16% de las organizaciones logra cumplir plenamente sus objetivos vinculados a IA.
Con Perspectivas Industriales, Siemens y Latinometrics plantean una hoja de ruta para comprender cómo la inteligencia artificial, la digitalización industrial y la sostenibilidad pueden convertirse en motores reales de eficiencia y competitividad para la industria latinoamericana.
