Inteligencia artificial eficiente para la industria mexicana

La adopción de inteligencia artificial avanza entre empresas industriales en México, no como un lujo, sino como herramienta concreta para resolver cuellos de botella operativos. Cada vez más compañías recurren a IA en áreas críticas para reducir tiempos muertos, detectar fallas antes de que detengan la producción y liberar carga administrativa.

Tatiana Ortiz Loyola, consultora en transformación digital de ITGlobers, sostiene que el primer paso es identificar un problema real:

“Hay que saber en qué área específica puede realmente generar valor”.

Con ese enfoque, se diseñan pilotos específicos sobre procesos operativos como mantenimiento predictivo, optimización de líneas de producción o automatización de atención al cliente. Proyectos que, en algunos casos, demuestran resultados en cuestión de semanas.

No todo es tecnología; las mayores trabas provienen de la cultura organizacional: “La resistencia no viene del sistema; muchas veces está en la falta de confianza o liderazgos que no terminan de asumir el cambio”.

Por ello, las soluciones incorporan módulos de capacitación y acompañamiento al personal operativo, con el objetivo de facilitar la adopción de las nuevas herramientas y asegurar el uso efectivo de los sistemas.

Contar con equipos técnicos locales que operen como extensión de la empresa evita cuellos de botella regulatorios y culturales, acelerando la puesta en marcha.

Quienes implementan IA de esta forma reportan menor tiempo de integración y mejoras medibles, sin interrumpir la operación diaria.

El comercio digital B2B global superará los 36 billones de dólares en 2026, y América Latina representará cerca de 700 000 millones. Sin embargo, numerosas empresas industriales mexicanas aún operan con procesos manuales o aislados. La IA puede actuar como acelerador estratégico para corregir deficiencias, desde errores humanos hasta ineficiencias logísticas.

El camino hacia la industria 4.0 no es un salto, sino una serie de pasos incrementales. Las compañías que identifican problemas operativos, implementan pilotos con indicadores claros, capacitan a su personal y cuentan con soporte local, son las que avanzan con mayor consistencia.

Este enfoque constructivo ubica a la IA como herramienta de mejora continua y no un fin en sí mismo, contribuyendo a que las soluciones digitales generen eficiencia real sin complicaciones estructurales.