{"id":193092,"date":"2026-01-21T11:34:05","date_gmt":"2026-01-21T14:34:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193092"},"modified":"2026-01-21T11:34:05","modified_gmt":"2026-01-21T14:34:05","slug":"siemens-y-latinometrics-analizan-como-la-ia-y-la-digitalizacion-transforman-la-industria-en-america-latina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/siemens-y-latinometrics-analizan-como-la-ia-y-la-digitalizacion-transforman-la-industria-en-america-latina\/","title":{"rendered":"Siemens y Latinometrics analizan c\u00f3mo la IA y la digitalizaci\u00f3n transforman la industria en Am\u00e9rica Latina"},"content":{"rendered":"

En un contexto global atravesado por la transformaci\u00f3n digital, la presi\u00f3n por la sostenibilidad y la necesidad de ganar competitividad, Siemens y Latinometrics lanzan Perspectivas Industriales<\/strong>, una iniciativa conjunta que analiza las tendencias y tecnolog\u00edas que est\u00e1n redefiniendo el futuro de la industria en Am\u00e9rica Latina. La propuesta se materializa en una serie de seis entregas que abordan temas estrat\u00e9gicos para el desarrollo industrial de la regi\u00f3n.<\/p>\n

A lo largo de estos an\u00e1lisis, se pondr\u00e1 el foco en el impacto de la inteligencia artificial (IA) y la rob\u00f3tica en la manufactura<\/strong>, el avance de los edificios inteligentes<\/strong>, la resiliencia y evoluci\u00f3n de las redes el\u00e9ctricas<\/strong> y las oportunidades que emergen en el sector energ\u00e9tico<\/strong>, entre otros ejes clave. El objetivo no es solo describir tendencias, sino ofrecer una mirada profunda sobre c\u00f3mo las tecnolog\u00edas habilitadoras est\u00e1n acelerando una transformaci\u00f3n industrial sostenible y competitiva.<\/p>\n

Desde Siemens y Latinometrics se\u00f1alan que soluciones como la IA industrial<\/strong>, el gemelo digital<\/strong>, la automatizaci\u00f3n<\/strong>, la manufactura aditiva<\/strong>, las tecnolog\u00edas para la descarbonizaci\u00f3n<\/strong>, junto con capacidades de edge computing, conectividad y ciberseguridad<\/strong>, se est\u00e1n convirtiendo en verdaderos catalizadores del cambio. En conjunto, estas herramientas permiten a las organizaciones repensar sus modelos productivos y prepararse para los desaf\u00edos del futuro.<\/p>\n

La IA como motor de la transformaci\u00f3n industrial<\/span><\/h2>\n

La adopci\u00f3n de inteligencia artificial en la industria dej\u00f3 de ser una promesa para convertirse en un factor central de competitividad y sostenibilidad. De acuerdo con el reporte A New Pace of Change: Industrial AI x Sustainability<\/em>, elaborado por Reuters Events en cooperaci\u00f3n con Siemens, el sector industrial es responsable de cerca del 30% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero<\/strong>, lo que obliga a las empresas a descarbonizar sus procesos sin sacrificar eficiencia.<\/p>\n

En este escenario, la IA industrial<\/strong> cumple un rol clave como estabilizador del cambio, permitiendo acelerar la innovaci\u00f3n con control operativo y estrat\u00e9gico. El estudio From Pilots to Performance<\/em>, tambi\u00e9n desarrollado por Reuters Events y Siemens, muestra un avance significativo en la madurez de estas tecnolog\u00edas: mientras que en 2024 muchas organizaciones a\u00fan estaban en fase piloto, hoy el 63% ya super\u00f3 esa etapa<\/strong> y se encuentra en niveles de adopci\u00f3n moderada o generalizada. Solo el 13% permanece en una fase exploratoria sin uso activo.<\/p>\n

Los resultados son concretos. El 65% de las organizaciones<\/strong> que implementaron IA reporta ahorros de energ\u00eda<\/strong>, con una mejora promedio del 23%, y el 59% logr\u00f3 reducir sus emisiones de CO\u2082<\/strong> en torno al 24%. Adem\u00e1s, el 81% de los fabricantes<\/strong> considera que la innovaci\u00f3n futura en sostenibilidad estar\u00e1 impulsada directamente por la IA.<\/p>\n

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La gr\u00e1fica muestra los sectores manufactureros en M\u00e9xico que lideran la adopci\u00f3n de IA, comparando el promedio nacional con Europa. Bebidas y tabaco, electr\u00f3nica y equipos el\u00e9ctricos encabezan, mientras madera y muebles presentan menor adopci\u00f3n, seg\u00fan tama\u00f1o de empresa (encuesta 2024).<\/figcaption><\/figure>\n

M\u00e9xico: avances, contrastes y oportunidades<\/span><\/h2>\n

El an\u00e1lisis de Siemens y Latinometrics tambi\u00e9n pone la lupa sobre el panorama de la adopci\u00f3n de IA industrial en M\u00e9xico<\/strong>. Seg\u00fan datos del INEGI correspondientes a 2024, el 18% de las empresas manufactureras mexicanas utiliza IA<\/strong> en sus operaciones. Si bien esta cifra representa poco m\u00e1s de la mitad del promedio de la Uni\u00f3n Europea, deja en evidencia un amplio margen de crecimiento.<\/p>\n

Los avances son desiguales. Sectores como electr\u00f3nica<\/strong> o bebidas y tabaco<\/strong>, especialmente entre grandes empresas, ya muestran niveles de adopci\u00f3n que en algunos casos superan el promedio europeo. Sin embargo, la principal oportunidad est\u00e1 en las peque\u00f1as y medianas empresas (PYMES)<\/strong>, que presentan niveles consistentemente bajos de adopci\u00f3n, una tendencia que se replica a nivel global.<\/p>\n

La OCDE identifica cuatro habilitadores clave para revertir este escenario: conectividad, habilidades, financiamiento y acceso a insumos de IA<\/strong>, como datos y algoritmos. En M\u00e9xico, el desaf\u00edo es a\u00fan mayor si se considera que solo una cuarta parte de las empresas emplea alg\u00fan tipo de tecnolog\u00eda inform\u00e1tica, una cifra similar a la proporci\u00f3n de compa\u00f1\u00edas con acceso a internet.<\/p>\n

Iniciativas como el Cl\u00faster de Inteligencia Artificial de Nuevo Le\u00f3n<\/strong>, lanzado en Monterrey con apoyo del gobierno local y empresas multinacionales, buscan cerrar estas brechas y posicionar a la IA como una \u201cinfraestructura fundamental\u201d para el futuro industrial del pa\u00eds.<\/p>\n

Barreras, desaf\u00edos y el camino hacia el futuro<\/span><\/h2>\n

El rezago en la adopci\u00f3n de IA industrial responde a m\u00faltiples factores. Entre ellos, la dificultad para medir el retorno de inversi\u00f3n<\/strong>, la falta de madurez en la infraestructura de datos<\/strong>, la gesti\u00f3n de la complejidad operativa<\/strong> y la escasez de talento especializado<\/strong>. A nivel global, el 92% de las organizaciones reconoce la falta de expertos en IA como un obst\u00e1culo cr\u00edtico.<\/p>\n

Superadas estas barreras, el horizonte apunta a un salto cualitativo: la convergencia entre IA y gemelos digitales<\/strong> permitir\u00e1 avanzar hacia una simulaci\u00f3n total de plantas y procesos<\/strong>, optimizando decisiones antes de invertir recursos f\u00edsicos. En este escenario, las empresas que hoy lideran la adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica est\u00e1n construyendo ventajas competitivas dif\u00edciles de replicar.<\/p>\n

Siemens y la democratizaci\u00f3n de la IA industrial<\/span><\/h2>\n

En este proceso, Siemens se posiciona como un actor clave al democratizar la IA industrial<\/strong> y acompa\u00f1ar a las organizaciones en la doble transici\u00f3n digital y sostenible. Soluciones como Siemens Industrial Copilot<\/strong>, desarrollado junto a Microsoft, permiten interactuar con m\u00e1quinas en lenguaje natural, reduciendo barreras t\u00e9cnicas y acelerando la resoluci\u00f3n de problemas.<\/p>\n

A su vez, Siemens Xcelerator<\/strong> ofrece un ecosistema abierto y escalable que facilita implementaciones r\u00e1pidas, interoperables y con resultados medibles. La apuesta es clara: hacer que la IA sea realmente de grado industrial, accesible y con impacto real en la productividad y la sostenibilidad.<\/p>\n

La invitaci\u00f3n de Perspectivas Industriales<\/strong> es construir, de manera colaborativa, un futuro industrial m\u00e1s inteligente, eficiente y sostenible para Am\u00e9rica Latina. Para profundizar en estos temas, Siemens ya lanz\u00f3 el primer episodio de su podcast Transformando el futuro, hoy<\/em>, titulado \u201cIA y nube, el motor de la manufactura inteligente\u201d<\/strong>, disponible en las principales plataformas de audio.<\/p>\n

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