México se encuentra en una fase crucial en la adopción de inteligencia artificial (IA), donde la meta ha cambiado de la simple experimentación a la integración efectiva en la manufactura, un sector esencial para la economía nacional. Este cambio de enfoque busca no solo probar modelos de IA en entornos controlados, sino aplicarlos en las líneas de producción, generando un impacto tangible en costos, tiempos de operación y calidad del producto.
Un informe reciente del World Economic Forum (WEF), realizado en cooperación con McKinsey, destaca este fenómeno durante las reuniones en Davos. Aunque América Latina está comenzando a adoptar la IA, muchas organizaciones aún reportan escaso valor económico derivado de su uso. El documento señala a México como un ejemplo notable, ya que ha integrado la IA en programas nacionales de Industria 4.0, uniendo la investigación con la operación en fábricas. Esto incluye aplicaciones prácticas como el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la cadena de suministro, lo cual resalta el esfuerzo por llevar la IA de los laboratorios al ámbito productivo.
El informe también menciona otros ejemplos en la región, donde países como Uruguay, Argentina y Brasil han explorado el uso de drones y visión por computadora en el sector agrícola. En Brasil, por ejemplo, se emplea analítica de IA para el monitoreo de la salud del suelo y la previsión de rendimientos. En Chile, la minería ha visto beneficios a través del uso de IA, mejorando la seguridad de los trabajadores y el análisis mineral.
A pesar de estos avances, el WEF y McKinsey advierten que el impacto económico de la adopción de IA en Latinoamérica sigue siendo limitado. Solo el 23% de las organizaciones en la región reportan algún retorno económico, y apenas el 6% considera que la creación de valor es significativa. Para captar valor de manera más eficaz, es necesario reimaginar modelos de negocio y procesos, obligando a las empresas a pasar de experimentar con la IA a integrarla de forma coherente en sus operaciones diarias.
En el ámbito de la manufactura, el potencial de la inteligencia artificial generativa y otras tecnologías avanzadas permanece sin explotar en comparación con su uso en software y en Atención al Cliente. Aquí es donde México enfrenta una oportunidad crucial para desarrollar procesos escalables que puedan ser replicados, medidos y eventualmente estandarizados.
El informe también destaca una clara brecha entre América Latina y los líderes globales en términos de talento, integración de soluciones de IA y capacidad para escalar estas tecnologías. Con apenas el 1.6% de la inversión global en IA —a pesar de representar alrededor del 6.3% del PIB mundial— la región necesita avanzar significativamente para mantenerse competitiva.
Los desafíos son multifacéticos. En términos regulatorios, el 58% de los encuestados considera el entorno de adopción de IA como poco claro y casi la mitad ve la preocupación por la privacidad y la protección de datos como un obstáculo importante. Además, la infraestructura necesaria para escalar la IA, como el suministro de electricidad y agua para centros de datos, plantea un reto adicional.
Por último, la brecha de productividad entre pequeñas y medianas empresas (pymes) y grandes corporaciones es alarmante, alcanzando estimaciones de 46% en Brasil y 53% en México. Si la adopción de la IA continúa concentrándose en grandes empresas, la competitividad de las pymes podría verse seriamente amenazada.
La clave para que la inteligencia artificial aporte valor a la economía mexicana radica en su integración dentro de los procesos centrales de operación. A medida que el país continúa avanzando en este proceso, es imperativo que se enfoquen en escalar y medir el impacto de estas implementaciones para convertir el potencial tecnológico en una productividad duradera y sostenible.
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