La transformación digital y sostenible del sector industrial enfrenta obstáculos estructurales que van más allá de la tecnología. Un nuevo informe elaborado por GlobalLogic, empresa del Grupo Hitachi, en colaboración con HFS Research, advierte que la falta de talento en inteligencia artificial, los sistemas heredados y la brecha entre estrategia y operación están frenando el avance de la industria a escala global.
El estudio se basó en una encuesta a 102 ejecutivos C-level y directivos de compañías industriales con ingresos superiores a los US$ 1.000 millones, pertenecientes a sectores como automotriz, aeroespacial, energía, servicios públicos, químicos y construcción. Los resultados muestran una paradoja clara: mientras la mayoría de los líderes reconoce la urgencia de adoptar IA y avanzar en sostenibilidad, las capacidades internas no están a la altura de esas ambiciones.
La brecha de talento, el principal freno para la IA
Uno de los datos más contundentes del informe es que el 51 % de las organizaciones identifica la falta de habilidades como la principal causa por la que las iniciativas de IA y tecnologías avanzadas fracasan o no logran el impacto esperado. A esto se suma que casi la mitad de las empresas carece de programas estructurados de upskilling y reskilling, y el 42 % tiene dificultades para encontrar talento digital y especializado en IA.
“Muchos líderes industriales intentan implementar tecnologías avanzadas sin el talento adecuado, sin marcos claros de gobernanza de la IA ni planes de transición que conecten las presiones actuales con los objetivos estratégicos de largo plazo”, afirmó Srini Shankar, CEO de GlobalLogic.
El informe también señala que la escasez de talento genera un efecto cascada: limita la identificación de casos de uso de alto impacto, complica la gestión de datos y aumenta los riesgos en ciberseguridad, privacidad y cumplimiento regulatorio.
Sistemas heredados y deuda técnica: el otro gran obstáculo
Además del talento, la infraestructura tecnológica aparece como un freno crítico. El 49 % de los ejecutivos consultados considera que la integración de nuevas tecnologías con sistemas heredados es el mayor obstáculo para desplegar capacidades digitales avanzadas.
Lejos de ser solo un problema técnico, la deuda heredada refleja una falta de preparación organizacional para adoptar modelos operativos inteligentes, conectados y basados en IA. El informe advierte que “parchar” sistemas antiguos solo agrega complejidad y retrasa la transformación real, mientras que la modernización integral permite habilitar nuevos modelos de negocio y operación.
Las prioridades cambian: de la eficiencia a la IA
En el corto plazo, la eficiencia sigue dominando la agenda. Hoy, el 46 % de los ejecutivos prioriza la reducción de costos operativos entre sus tres principales objetivos. Sin embargo, el estudio muestra que esta jerarquía cambiará rápidamente: en un horizonte de dos años, la adopción de la IA y la optimización operativa pasarán a ocupar el primer lugar entre las prioridades estratégicas.
Este desplazamiento refleja una transición desde una lógica defensiva —centrada en costos y eficiencia— hacia una visión más ofensiva, donde la IA se convierte en un habilitador clave para nuevas fuentes de ingresos, mayor agilidad y ventaja competitiva.
Sostenibilidad, talento y tecnología: un desafío integrado
El informe de HFS Research subraya que la sostenibilidad enfrenta barreras similares a las de la IA: altos costos iniciales, dificultades para medir el retorno de inversión y falta de integración con la estrategia central del negocio. Sin embargo, los casos exitosos muestran que cuando sostenibilidad, eficiencia y tecnología se alinean, los resultados son medibles, tanto en reducción de costos como en impacto ambiental.
“Los ejecutivos deben integrar de inmediato las transiciones en sostenibilidad, talento y tecnología tanto en la estrategia como en las operaciones diarias”, sostuvo Josh Matthews, Practice Leader de HFS Research. Según el analista, las compañías que no logren esa convergencia quedarán atrapadas reaccionando a los cambios, en lugar de liderarlos.
El contexto latinoamericano y el caso de Colombia
En América Latina, el desafío adquiere matices propios. Sebastián Bainer, Senior Vice President y Head de Latinoamérica en GlobalLogic, destacó que países como Colombia cuentan con una oferta académica sólida en posgrados de IA, pero aún enfrentan dificultades para integrar ese talento en modelos operativos capaces de escalar la tecnología y generar impacto medible en la industria.
Recomendaciones para destrabar la transformación
El informe concluye con una serie de lineamientos prácticos para las empresas industriales:
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Conectar la eficiencia de corto plazo con la estrategia de largo plazo mediante planes integrados.
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Invertir de inmediato en desarrollo de talento y en marcos de colaboración humano–IA.
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Modernizar los sistemas heredados para habilitar nuevos modelos operativos, en lugar de prolongar la deuda técnica.
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Definir métricas claras y trayectorias profesionales que refuercen el compromiso con la innovación.
En síntesis, el estudio advierte que la presión por equilibrar operación y transformación es inevitable. La diferencia entre líderes y rezagados estará en la capacidad de avanzar en ambos frentes al mismo tiempo, alineando talento, tecnología y sostenibilidad en una visión común.
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