México empuja la inteligencia artificial en la manufactura, según el WEF

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Dentro de los ejemplos industriales, el reporte ubica a México como un caso donde la IA se integró a programas nacionales de Industria 4.0 y se conectó investigación con operación de fábrica, con aplicaciones como mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de cadena de suministro.

México, en la sección industrial

El reporte recorre ejemplos por país en sectores donde la región tiene peso relativo. En ese tramo, México es señalado con una formulación distinta a la mayoría de ejemplos. El texto advierte que México “ha integrado IA en programas nacionales de Industria 4.0”, conectando la investigación con la operación de fábrica, con foco en mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de la cadena de suministro, entre otros elementos.

El énfasis está en el andamiaje programático y en la conexión entre la investigación y la planta. Este tipo de integración es un indicador de que la IA se está empujando hacia dominios operativos, no solo hacia productividad individual.

En el mismo bloque, el reporte enumera casos sectoriales del uso de la IA en agricultura y minería que describen adopción tecnológica, aunque sin el encuadre de “programas nacionales de Industria 4.0”.

Uruguay, Argentina y Brasil aparecen vinculados con drones y visión por computadora para reconocimiento de campo y aspersión dirigida en agricultura. Brasil suma el uso de analítica de IA para monitorear salud del suelo y predecir rendimientos a escala en agronegocios. Mientras que, en Chile, la IA se ha usado en la minería para mejorar el análisis mineral y reforzar la seguridad de los trabajadores.

Retos para la región

El documento del WEF y McKinsey advierte que la adopción está creciendo, aunque el impacto económico sigue siendo limitado. Solo 23% de organizaciones en América Latina reporta generar algún valor económico por uso de IA y 6% reporta creación de valor significativa.

Además, plantea que, para acelerar la captura de valor, la estrategia debe reimaginar procesos de negocio y modelos completos, más allá de herramientas incrementales de productividad.

Ese es el contexto de escalar a procesos núcleo. En su comparación con líderes globales, el documento afirma que uno de los mayores diferenciadores en adopción y escalamiento es la integración de soluciones de IA en procesos de negocio.

En otras palabras, el salto relevante no es tener casos industriales, sino convertirlos en operaciones estándar, con métricas, patrocinio directivo y capacidad de replicación.

En manufactura y cadena de suministro, el propio reporte describe que el potencial de la inteligencia artificial generativa (Gen AI) y de IA en general está menos desplegado que en software y atención a clientes, por lo que ve oportunidades tanto en la fabricación como en la cadena de suministro y en funciones de back office.

Para México, el desafío deja de ser demostrar que la IA funciona en planta y pasar a integrarla de forma consistente en los procesos centrales del negocio, con capacidad de replicación, métricas de valor y adopción a escala.

La brecha de América Latina frente a los líderes globales

El informe compara a América Latina con “líderes globales”, sin especificar país o región alguna, en un marco de competitividad que establece un patrón claro. Los puntajes más bajos en América Latina se concentran en talento, modelo operativo y adopción y escalamiento, y el mayor rezago frente a los líderes aparece en talento.

En adopción y escalamiento, el documento identifica dos diferenciales operativos que explican por qué la IA se queda corta en valor. La capacidad de establecer, rastrear y comunicar valor, y la integración de soluciones de IA dentro de los procesos de negocio.

El tamaño del desafío también está cuantificado. El reporte estima que la IA podría aportar entre 1.1 y 1.7 billones de dólares anuales adicionales a la economía latinoamericana y ubica ese monto como cerca de 6% del potencial global estimado. La condición es ejecución sostenida para convertir potencial en productividad.

Los retos para escalar esta tecnología aparecen en varias capas. En regulación, 58% de los encuestados describe el entorno como poco claro, y casi la mitad ubica a la privacidad y la protección de datos como el principal cuello de botella regulatorio para adoptar y escalar IA.

En inversión, el reporte coloca a América Latina con 1.6% de la inversión global en IA, pese a representar alrededor de 6.3% del PIB mundial. En infraestructura, recuerda que escalar IA implica electricidad para operar y agua para enfriamiento, y menciona la discusión pública en Querétaro por el uso de agua asociado a centros de datos.

Para México, este conjunto de límites convive con una alerta empresarial sobre productividad. El texto reporta que la mayoría de las pymes no está generando valor medible con IA y cita una estimación de brecha de productividad entre pymes y firmas grandes de 46% en Brasil y 53% en México. El mensaje es que, si la adopción a escala se concentra en corporativos y grandes plantas, el diferencial de productividad puede ampliarse y afectar la competitividad.

El informe plantea que el valor de la IA no se captura por la existencia de proyectos aislados, sino cuando se integran en los procesos centrales de la operación. En la manufactura y la cadena de suministro, donde México ya despliega casos industriales, el siguiente paso es organizacional. Escalar, estandarizar y medir impacto para que la adopción tecnológica se traduzca en productividad sostenida.