La manufactura industrial atraviesa una etapa de reconfiguración marcada por factores geopolíticos, tecnológicos y económicos, que han elevado su peso estratégico en la seguridad de las cadenas de suministro. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) y la digitalización empiezan a reflejarse en beneficios financieros medibles para las empresas del sector a escala global.
Según el estudio KPMG Global Tech Report 2026 - Industrial Manufacturing, que consulta a más de 250 líderes de manufactura en el mundo, 49 por ciento de las organizaciones ya reporta beneficios financieros relevantes derivados de sus inversiones tecnológicas, con prioridades centradas en mejorar la eficiencia operativa y reforzar la ciberseguridad.
"Este estudio consulta a más de 250 líderes del sector de manufactura industrial, de los cuales 49 por ciento ya reporta beneficios financieros relevantes derivados de sus inversiones tecnológicas, lo que deja ver que la digitalización puede llegar a representar un valor tangible", señala Mario Hernández, socio líder del segmento IMMEX de KPMG México.
El reporte identifica a la manufactura industrial como uno de los sectores más avanzados en preparación tecnológica, gracias al desarrollo de capacidades digitales y al uso de infraestructura de red y nube más madura. Esto ha permitido que muchas empresas pasen de proyectos de IA aislados a implementaciones de mayor escala en áreas productivas y administrativas, con aplicaciones que van del control de calidad predictivo y la reducción de tiempos de inactividad a la personalización de productos y el soporte en funciones corporativas. No obstante, la integración directa de la IA en los procesos de manufactura avanza con cautela debido al impacto potencial en costos, calidad y reputación.
"Así, la IA se consolida como el emblema tecnológico del sector, con aplicaciones que abarcan desde el control de calidad predictivo y la reducción de tiempo de inactividad, hasta la personalización de productos y el soporte en funciones corporativas; sin embargo, su integración directa en los procesos de manufactura aún avanza con cautela", advirtió Hernández.
El estudio también subraya que la gestión de datos es uno de los principales retos para capturar plenamente el valor financiero de la IA. Señala que la información continúa separada y poco compartida entre departamentos, lo que limita la calidad, confiabilidad y disponibilidad de los datos necesarios para entrenar modelos avanzados y escalar soluciones más allá de proyectos piloto, esto ocasiona que las organizaciones corren el riesgo de invertir en tecnología sin obtener todos los beneficios posibles, por lo que ordenar la información y facilitar su uso transversal se vuelve condición indispensable para que la IA impulse mejoras duraderas en productividad y resultados.
"En términos prácticos, no es posible construir capacidades avanzadas de IA sin una sólida gobernanza de datos", enfatizó el especialista.
En materia de creación de valor, el estudio refleja una alta confianza en el impacto futuro de la tecnología avanzada: 87 por ciento de las empresas consultadas consideró que estas capacidades les otorgarán una ventaja competitiva y 80 por ciento afirmó que logrará mejorar su retorno de inversión.
Al mismo tiempo, 59 por ciento reconoció que sus indicadores tradicionales no captan adecuadamente los efectos de la IA en las operaciones, lo que obliga a redefinir los marcos de medición y los KPI para incluir variables asociadas a automatización, calidad de datos y resiliencia operativa.
Para el especialista, el éxito de la transformación digital en la manufactura no dependerá solo de la tecnología, sino de la forma en que las empresas gestionan datos, procesos y talento. En un entorno de cambio constante, aquellas organizaciones que combinen inversión tecnológica, gobernanza, colaboración interna y uso responsable de la IA estarán mejor posicionadas para consolidar una ventaja competitiva sostenible.
"Es evidente que el éxito de esta transformación dependerá no solo de la tecnología, sino también de la capacidad de las organizaciones para definir modelos eficaces de gobernanza, fomentar la colaboración empresarial y asegurar un uso ético y responsable, alineado con los principios y objetivos estratégicos del negocio", concluyó.
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