La lógica detrás de esta tendencia es que cuanto más complejos y costosos son los procesos, mayor es el valor que se obtiene de la automatización.
Fernandes destacó que industrias como la petroquímica, la minería o la de fabricación de papel ya avanzan hacia modelos con menos intervención humana en planta.
“Cada vez vamos a mirar menos operadores en el día a día. Los procesos se moverán de manera más automatizada, lo que llevará a que el conocimiento de la gente migre de lo operativo a lo estratégico”, apuntó Fernandes.
Ejemplos concretos incluyen sistemas de control distribuido (DCS) y modelos de mantenimiento predictivo que permiten a las fábricas operar con mayor autonomía, disminuyendo paros no programados y riesgos de seguridad.
La narrativa de “automatización como sustituto de empleo” es una de las principales preocupaciones, tanto para sindicatos como para trabajadores.
Algo que el ejecutivo matizó. “No creo que vaya a haber una eliminación de posiciones, sino una migración del conocimiento hacia procesos más autónomos. Habrá menos personas en piso, pero más ingenieros detrás de los sistemas”, argumentó Fernandes.
Pero esto implica un rediseño del talento industrial. Hoy, operadores que antes abrían válvulas de forma manual deben convertirse en analistas capaces de interpretar datos, usar modelos de simulación o ajustar algoritmos.
La brecha del talento STEM
El reto es enorme si se considera la brecha de habilidades en México. De acuerdo con la Secretaría de Educación Pública, apenas el 30% de los egresados universitarios proviene de áreas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), y datos del INEGI señalan que menos del 45% de los hogares tiene computadora, lo que limita la formación digital desde etapas tempranas.
Aunque las ventajas son claras, el camino hacia fábricas autónomas enfrenta barreras estructurales. Sobre todo en infraestructura, regulación y educación.
La confidencialidad industrial y el uso de información en la nube son un punto crítico, por ejemplo.
“Cuanto más compleja sea la inteligencia artificial, más regulación será necesaria. Sin claridad regulatoria, la implementación tardará más tiempo porque nadie quiere arriesgar información confidencial o secretos industriales”, advirtió Fernandes.
En torno a la conectividad hay otro cuello de botella. Según McKinsey, México requiere acelerar inversiones en 5G, edge computing y fibra óptica para que la industria pueda desplegar verdaderamente modelos lights out (operación sin intervención humana).
La adopción masiva de 5G podría aumentar el PIB en casi 4% hacia 2035, pero el despliegue es aún desigual. El directivo advierte que la región no puede darse el lujo de quedarse atrás.
“Si no aprovechamos el momento de transformación que existe en la industria para subir nuestra productividad y entrar en las cadenas globales de suministro, podemos perder el timing de este cambio”, indicó el CEO de Honeywell en Latinoamérica.
Por un lado, la globalización y el nearshoring obligan a México a ser más competitivo pero por otro, la disponibilidad de mano de obra disminuye a nivel global, lo que hace indispensable aumentar la productividad vía automatización.
