imagen tomada de infosol.com
México busca que la inteligencia artificial en la manufactura deje de ser un experimento de laboratorio y se convierta en una herramienta cotidiana dentro de las plantas productivas.
Así lo señala el World Economic Forum (WEF) en un nuevo informe que analiza el avance de la IA en América Latina y advierte que, aunque la adopción va en aumento, el impacto económico aún es limitado.
El reporte Latin America in the Intelligent Age: A New Path for Growth, elaborado en colaboración con McKinsey y presentado durante las reuniones de Davos, destaca que el verdadero desafío ya no es probar modelos, sino integrarlos a los procesos centrales de las empresas, con efectos claros en costos, tiempos y calidad.
Dentro del análisis industrial, México aparece como un ejemplo particular en la región.
El WEF subraya que el país ha logrado integrar la IA en programas nacionales de Industria 4.0, conectando la investigación con la operación directa en planta.
Entre las aplicaciones destacadas están el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro.
El énfasis, señala el documento, está en el andamiaje institucional y en llevar la tecnología a dominios operativos, más allá de iniciativas aisladas de productividad individual.
Este enfoque diferencia a México de otros países de la región, donde la adopción tecnológica existe, pero no siempre está vinculada a programas nacionales ni a procesos núcleo del negocio.
A nivel regional, el informe advierte que solo 23% de las organizaciones en América Latina reporta haber obtenido algún valor económico del uso de IA, y apenas 6% afirma haber generado un valor significativo.
Para cerrar esta brecha, el WEF plantea que las empresas deben reimaginar procesos completos y modelos de negocio, no limitarse a herramientas incrementales.
En sectores como manufactura y cadena de suministro, el potencial de la IA (incluida la inteligencia artificial generativa) está menos desarrollado que en áreas como software o atención a clientes, lo que abre oportunidades claras para escalar su uso.
El reporte también compara a la región con líderes globales y señala rezagos importantes en talento, modelo operativo y adopción a escala, siendo el talento el mayor desafío. A esto se suman barreras regulatorias, de inversión e infraestructura, así como una baja participación de América Latina en la inversión global en IA.
Para México, el mensaje es claro: el siguiente paso no es demostrar que la IA funciona en planta, sino integrarla de forma consistente en los procesos centrales, estandarizar su uso, medir su impacto y escalarla.
Solo así, concluye el informe, la adopción tecnológica podrá traducirse en productividad sostenida y mayor competitividad.
Con información de El Economista.
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