La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en uno de los conceptos más atractivos dentro del discurso de transformación de la industria manufacturera. Automatización avanzada, optimización de procesos y decisiones basadas en datos prometen redefinir la forma de producir. Sin embargo, más allá del entusiasmo, la adopción efectiva de estas tecnologías sigue enfrentando un reto clave: la falta de una base sólida de transformación digital.
Si bien el mercado de smart manufacturing (manufactura inteligente) en Latinoamérica alcanzó 25.1 mil millones de dólares en 2024 y se espera que crezca hasta 59.9 mil millones para 2033, impulsado por IA para mantenimiento predictivo, calidad y eficiencia operativa, integrar inteligencia artificial en los procesos productivos va mucho más allá de implementar un software o incorporar algoritmos avanzados. Para que la IA genere valor real, es indispensable contar con datos confiables, procesos estandarizados y sistemas capaces de convertir información en decisiones operativas en tiempo oportuno.
Un estudio aplicado a más de 130 empresas manufactureras, “State of AI in Manufacturing in Taiwan 2024”, publicado por Profet AI, evaluó el nivel de preparación de la industria para adoptar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial. El análisis se enfocó en dos dimensiones clave:
- Preparación digital, entendida como la adopción de tecnologías de Industria 4.0 y la madurez en la gestión por procesos.
- Capacidades en datos digitales, que abarcan el volumen de información disponible, la diversidad de fuentes, la velocidad de procesamiento y la confiabilidad de los datos.
Los resultados reflejan un escenario mixto. Aunque la mayoría de las empresas ya analiza grandes volúmenes de datos provenientes de distintos sistemas, persisten debilidades estructurales que limitan su aprovechamiento estratégico y su impacto en la toma de decisiones de negocio.
Desde 2024, la manufactura en Taiwán vive una adopción acelerada de IA para enfrentar la escasez de mano de obra y elevar la eficiencia: 76.2% de las empresas ya implementó al menos un caso de uso, por encima del promedio global. Como hub mundial de hardware de IA, la isla ha aprovechado a su ecosistema de semiconductores —liderado por TSMC— y su industria de maquinaria para pasar de modelos intensivos en mano de obra a fábricas inteligentes automatizadas.
El análisis identifica dos barreras clave que frenan la adopción efectiva de la IA en manufactura: la rapidez con la que los datos se convierten en información útil y la confiabilidad de esa información, afectada por inconsistencias, errores de captura y problemas de calidad en los sistemas.
En entornos productivos complejos, estos factores son decisivos. La IA solo genera valor cuando opera con datos precisos, consistentes y oportunos; de lo contrario, los modelos pierden efectividad, escalabilidad y credibilidad dentro de la operación.
Por otro lado, en Latinoamérica 77% de compañías latinoamericanas planea aumentar inversión en IA, según el SEIDOR AI Report 2025. Asimismo, en 2024, una encuesta de Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi) reveló que solo 18% de las empresas manufactureras en México utiliza IA en sus operaciones. Como punto de comparación, esta proporción equivale a poco más de la mitad del promedio registrado en los países de la Unión Europea.
La cifra muestra avances, pero también evidencia que la adopción de IA en la manufactura mexicana aún está en una etapa temprana. Más allá de la inversión tecnológica, uno de los grandes pendientes es la difusión de casos de éxito, conocimiento y capacitación, factores clave para que más empresas comprendan el valor práctico de la IA y aceleren su integración en los procesos productivo.
Más que un desafío puramente tecnológico, la adopción de IA en la manufactura representa un reto de gestión de la información y de visión de negocio. La calidad de los datos generados en los procesos productivos —desde la medición y el control de calidad hasta la integración entre sistemas— define el alcance real de cualquier iniciativa basada en IA.
Para las organizaciones, esto implica entender la inversión en datos y medición no solo como un gasto operativo, sino como un habilitador estratégico que impacta directamente en productividad, eficiencia y competitividad.
La pregunta ya no es si la IA transformará a la industria manufacturera, sino si las empresas están construyendo hoy las bases necesarias para aprovecharla. Para una gran parte del sector, el desafío inmediato no pasa por adoptar algoritmos sofisticados, sino por fortalecer su madurez digital y su capacidad de gestión de la información.
Solo aquellas organizaciones que consoliden procesos robustos, datos confiables y una cultura orientada a la toma de decisiones basada en información estarán en condiciones de convertir la IA en una verdadera ventaja competitiva.
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Nota del editor: Arturo Zavala es Director ZEISS IQS México. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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