{"id":185529,"date":"2026-03-30T09:54:07","date_gmt":"2026-03-30T12:54:07","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/?p=185529"},"modified":"2026-03-30T09:54:07","modified_gmt":"2026-03-30T12:54:07","slug":"fabricas-del-futuro-como-seran-las-plantas-industriales-en-2040","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ar\/infraestructura\/fabricas-del-futuro-como-seran-las-plantas-industriales-en-2040\/","title":{"rendered":"F\u00e1bricas del futuro: c\u00f3mo ser\u00e1n las plantas industriales en 2040"},"content":{"rendered":"

\u00bfC\u00f3mo ser\u00e1n las f\u00e1bricas m\u00e1s competitivas en 2040? De acuerdo con un nuevo estudio de Accenture<\/a><\/strong>, la respuesta no estar\u00e1 determinada \u00fanicamente por la eficiencia de costos y los niveles de calidad; de hecho, alcanzar altos est\u00e1ndares en ambos ser\u00e1 solo el punto de partida. Los verdaderos factores diferenciadores ser\u00e1n la flexibilidad, sostenibilidad y la inteligencia, cualidades de lo que Accenture llama \u201chiperautomatizaci\u00f3n\u201d.<\/p>\n

Para 2040, si las empresas logran avanzar en esta direcci\u00f3n, sus f\u00e1bricas se ver\u00e1n radicalmente distintas a las actuales<\/strong>. Ser\u00e1n f\u00e1bricas auto-optimizadas e impulsadas por inteligencia artificial, que integrar\u00e1n de forma fluida rob\u00f3tica, gemelos digitales y supervisi\u00f3n humana en un ecosistema de producci\u00f3n inteligente e hiperautomatizado.<\/p>\n

De este modo, no solo podr\u00e1n ejecutar procesos a gran escala, sino tambi\u00e9n anticipar disrupciones, adaptarse de manera din\u00e1mica y optimizar la producci\u00f3n en tiempo real, con un nivel de autonom\u00eda casi total. Un ejemplo de c\u00f3mo la inteligencia artificial transforma el trabajo reorganizando tareas y funciones se ve en la industria manufacturera argentina, donde el 34% de las horas de trabajo son susceptibles de ser transformadas y potenciadas por la IA, alcanzando al 38% cuando tenemos en cuenta las transformaciones potenciales a lo largo de su cadena de valor.<\/p>\n

\"F\u00e1bricas
F\u00e1bricas inteligentes integrar\u00e1n inteligencia artificial, rob\u00f3tica y supervisi\u00f3n humana en ecosistemas hiperautomatizados capaces de optimizarse en tiempo real.<\/figcaption><\/figure>\n

La industria manufacturera argentina necesita potenciar la difusi\u00f3n y sofisticaci\u00f3n en el uso de IA. Hoy, las empresas invierten en tecnolog\u00edas b\u00e1sicas y generales. Los resultados preliminares de un relevamiento realizado por Accenture en conjunto con la UIA muestran que menos del 30% de las empresas industriales argentinas utilizan IA para soporte en la toma de decisiones, acelerar sus procesos de I+D+i o realizar automatizaci\u00f3n inteligente.<\/p>\n

La principal barrera de adopci\u00f3n es la falta de conocimiento y de una visi\u00f3n clara sobre las oportunidades de la IA. Lo que requiere transformar el foco de la reducci\u00f3n de costos a la IA como driver <\/em>de competitividad y operar sobre los cuatro aspectos principales que impulsan la transformaci\u00f3n: \u00a0talento, automatizaci\u00f3n, optimizaci\u00f3n a trav\u00e9s de la IA y digitalizaci\u00f3n.<\/p>\n

Talento<\/span><\/h2>\n

Una amplia mayor\u00eda (70%) de los gerentes de planta encuestados por Accenture a nivel mundial considera que la transformaci\u00f3n de la fuerza laboral es el factor m\u00e1s cr\u00edtico para el \u00e9xito<\/strong>. Y tienen raz\u00f3n. Sin embargo, el talento disponible para la industria manufacturera se est\u00e1 reduciendo por y la aceleraci\u00f3n de los cambios en los modelos productivos. En el caso de Argentina, entre las empresas industriales que buscaron personal especializado para sus iniciativas de IA, casi la mitad tuvo dificultades para acceder al talento.<\/p>\n

\"Sebasti\u00e1n
Sebasti\u00e1n Feldberg, director ejecutivo de Industry X de Accenture Argentina.<\/figcaption><\/figure>\n

Sebasti\u00e1n Feldberg, director ejecutivo de Industry X de Accenture Argentina<\/strong> destaca que, en este escenario, la capacitaci\u00f3n y el desarrollo continuo del talento no son solo una necesidad operativa, sino un habilitador estrat\u00e9gico para la competitividad de largo plazo. Las f\u00e1bricas del futuro requerir\u00e1n personas con nuevas habilidades digitales, anal\u00edticas y cognitivas, capaces de interactuar con sistemas inteligentes, interpretar datos en tiempo real y tomar decisiones de mayor valor agregado.<\/p>\n

La mayor parte de la fuerza laboral dejar\u00e1 de trabajar directamente en<\/em> la producci\u00f3n para pasar a trabajar para<\/em> la producci\u00f3n. Esto implica un cambio profundo desde tareas manuales y repetitivas hacia roles de supervisi\u00f3n de procesos, optimizaci\u00f3n, resoluci\u00f3n de excepciones y toma de decisiones apoyadas por inteligencia artificial. Para que esta transici\u00f3n sea exitosa, ser\u00e1 clave implementar modelos de formaci\u00f3n continua, flexibles y personalizados, que permitan actualizar habilidades en tiempo real a medida que la tecnolog\u00eda evoluciona.<\/p>\n

Adem\u00e1s, el engagement de las personas ser\u00e1 un factor decisivo. En entornos altamente automatizados y aut\u00f3nomos, el compromiso con el rol, el sentido de prop\u00f3sito y la confianza en la tecnolog\u00eda impactar\u00e1n directamente en la seguridad, la productividad y la calidad. Las organizaciones deber\u00e1n crear experiencias de trabajo que empoderen a las personas, fomenten el aprendizaje permanente y refuercen su rol como orquestadores del sistema productivo, en lugar de simples operadores.<\/p>\n

Feldberg subraya que \u201clas personas deber\u00e1n participar en un ciclo constante en el que aprenden de la inteligencia artificial y junto a ella, y al mismo tiempo ense\u00f1an a la IA, a medida que la naturaleza del trabajo evoluciona. Tendr\u00e1n que sentirse c\u00f3modas colaborando con sistemas inteligentes, operando entornos aut\u00f3nomos y supervisando procesos de automatizaci\u00f3n complejos. En la f\u00e1brica del futuro, el talento humano no desaparece: se vuelve m\u00e1s estrat\u00e9gico que nunca\u201d<\/em>.<\/p>\n

\"La
La automatizaci\u00f3n avanzada permitir\u00e1 ejecutar procesos a gran escala con mayor precisi\u00f3n, reduciendo errores y aumentando la eficiencia operativa.<\/figcaption><\/figure>\n

Automatizaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Una mayor\u00eda significativa (63%) de los gerentes de planta est\u00e1 priorizando la automatizaci\u00f3n en el mediano plazo<\/strong>, lo que no resulta sorprendente dadas las oportunidades inmediatas que ofrece para mejorar la eficiencia y reducir costos. Sin embargo, solo alrededor del 60% de los gerentes tambi\u00e9n est\u00e1 priorizando innovaciones clave como los veh\u00edculos guiados aut\u00f3nomos (AGV), la transformaci\u00f3n de la intralog\u00edstica y la manipulaci\u00f3n de materiales, y los robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos (AMR), que ser\u00e1n necesarios para concretar su visi\u00f3n hacia 2040. De hecho, pese a esa visi\u00f3n de largo plazo, solo el 38% apunta a la f\u00e1brica hiperautomatizada.<\/p>\n

Feldberg resalta que \u201ces probable que resulte m\u00e1s rentable actualizar y reacondicionar infraestructuras existentes, con instalaciones bien mantenidas, mediante el uso de inteligencia artificial y robots humanoides, en lugar de construir l\u00edneas de producci\u00f3n completamente nuevas desde cero. De hecho, los primeros adoptantes en la industria automotriz ya est\u00e1n probando el potencial de los robots humanoides, con resultados positivos\u201d<\/em>.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n a trav\u00e9s de la IA<\/span><\/h2>\n

Un n\u00famero significativo de gerentes de planta (62%) considera que la inteligencia artificial es un habilitador clave para todos los aspectos de las operaciones fabriles<\/strong>. Sin embargo, en el corto plazo, la mayor\u00eda est\u00e1 priorizando los procesos de mantenimiento, reparaci\u00f3n y overhaul (MRO), la optimizaci\u00f3n log\u00edstica y las eficiencias productivas. Esto tiene sentido si el objetivo fuera \u00fanicamente preparar las f\u00e1bricas para operar con \u00e9xito en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n

Sin embargo, en el futuro cercano, las operaciones fabriles estar\u00e1n definidas no solo por la eficiencia, sino tambi\u00e9n por la flexibilidad, la agilidad y la capacidad de adaptaci\u00f3n r\u00e1pida. Esto requerir\u00e1 que la IA conecte m\u00e1quinas de forma aut\u00f3noma, priorice tareas, distribuya cargas de trabajo y genere secuencias \u00f3ptimas de operaci\u00f3n. Los procesos basados en anal\u00edtica predictiva supervisar\u00e1n datos de sensores y de visi\u00f3n artificial, automatizando los calendarios de mantenimiento y los controles de calidad mediante la detecci\u00f3n y predicci\u00f3n anticipada de fallas de equipos y defectos de producto.<\/p>\n

\"El
El rol humano evolucionar\u00e1 hacia la supervisi\u00f3n, el an\u00e1lisis y la toma de decisiones, en colaboraci\u00f3n constante con sistemas inteligentes.<\/figcaption><\/figure>\n

El ejecutivo explica que \u201cpara lograr ese cambio, los gerentes de planta deber\u00e1n acelerar el uso de la inteligencia artificial. Sin embargo, un 38% de ellos a\u00fan se muestra reticente a aplicar IA generativa en sus f\u00e1bricas. El principal obst\u00e1culo es la mala calidad y la falta de consistencia de los datos. Los gerentes de planta necesitan datos confiables para habilitar anal\u00edtica en tiempo real y generar insights impulsados por IA; sin ellos, las f\u00e1bricas no pueden anticiparse ni actuar de forma proactiva. Por eso, para construir la f\u00e1brica del 2040, los l\u00edderes industriales deben poner el foco hoy en los datos\u201d<\/em>.<\/p>\n

Digitalizaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

La digitalizaci\u00f3n es la base de la f\u00e1brica hiperautomatizada. Sin embargo, el estudio de Accenture revel\u00f3 que la mayor\u00eda de los gerentes de planta sigue enfoc\u00e1ndose en medidas de digitalizaci\u00f3n que, en rigor, ya deber\u00edan estar implementadas. Sus principales prioridades son las medidas de ciberseguridad (77%), seguidas por la implementaci\u00f3n de sistemas de ejecuci\u00f3n de manufactura (MES) (70%) y plataformas en la nube, lo que evidencia que el sector manufacturero presenta un bajo nivel de madurez digital.<\/p>\n

Lo preocupante es que capacidades cr\u00edticas de la f\u00e1brica del futuro, como los gemelos digitales de m\u00e1quinas y productos, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT) o incluso la computaci\u00f3n en el borde (edge computing), no son prioridades clave para casi la mitad de los gerentes de planta encuestados.<\/p>\n

\"La
La anal\u00edtica en tiempo real ser\u00e1 clave para anticipar fallas, reorganizar tareas y mejorar la productividad en entornos fabriles din\u00e1micos.<\/figcaption><\/figure>\n

Sin embargo, estas tecnolog\u00edas constituyen los cimientos digitales de la f\u00e1brica moderna, gracias a su capacidad para simular, analizar y optimizar los sistemas productivos en entornos virtuales. Su ausencia genera silos, separando el dise\u00f1o de la producci\u00f3n y limitando la toma de decisiones basada en simulaci\u00f3n, as\u00ed como la agilidad operativa.<\/p>\n

Feldberg concluye que \u201cpara 2040, las f\u00e1bricas m\u00e1s avanzadas no ser\u00e1n gestionadas: ser\u00e1n orquestadas. Y el talento humano tendr\u00e1 un rol fundamental en esta orquestaci\u00f3n, al tomar decisiones de alto valor agregado. La inteligencia artificial gobernar\u00e1 la producci\u00f3n en tiempo real, los gemelos digitales modelar\u00e1n cada decisi\u00f3n antes de ejecutarla e interactuar\u00e1n con la figura del robot humanoide.<\/em><\/p>\n

La manufactura se convertir\u00e1 en ecosistemas totalmente aut\u00f3nomos y sensibles a la demanda. Este futuro no es especulativo: ya est\u00e1 comenzando a materializarse. Las f\u00e1bricas del ma\u00f1ana no esperar\u00e1n decisiones. Las tomar\u00e1n. La \u00fanica elecci\u00f3n que enfrentan hoy los fabricantes es si dise\u00f1ar\u00e1n ese futuro o si se ver\u00e1n obligados a adaptarse a \u00e9l\u201d<\/em>.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n