El 49% de las empresas manufactureras ya despliega aplicaciones de IA con valor empresarial

El 87% de los directivos consultados considera que estas tecnologías impulsarán la ventaja competitiva de sus organizaciones, mientras que el 80% afirma que la tecnología mejora con frecuencia o mucha frecuencia el valor generado por las inversiones. Además, el 76% de las empresas industriales encuestadas declara invertir más de 50 millones de dólares en tecnologías digitales, frente al 72% del conjunto de sectores analizados.

Las aplicaciones se extienden tanto a las operaciones de fábrica como a las funciones corporativas. En el entorno productivo, el control de calidad predictivo encabeza las prioridades: el 52% de las empresas prevé actualizar sus tecnologías de producción e I+D durante los próximos 24 meses para incorporar inteligencia artificial y aprendizaje automático con este objetivo. Le siguen la analítica avanzada para reducir los tiempos de comercialización y las paradas, con un 40%, y la IA generativa aplicada al diseño y la personalización de productos, con un 38%.

El informe también identifica otras líneas de desarrollo, como la edge AI para tomar decisiones en tiempo real en las plantas, prevista por el 31% de los encuestados. La integración de infraestructura de nube híbrida para gestionar datos a escala alcanza el 28%, mientras que la aplicación de blockchain o tecnologías de registro distribuido a la verificación de calidad y cumplimiento se sitúa en el 24%.

Las compañías están incorporando herramientas generativas a las áreas administrativas y de soporte y, cada vez más, sistemas agénticos en funciones como finanzas, compras, recursos humanos y ventas. En este contexto, el 68% de los directivos espera desplegar IA a escala durante los próximos doce meses.

Los datos, condición para escalar

La dificultad reside, en buena medida, en integrar información procedente de sistemas heredados y plantas industriales que no siempre comparten estructuras o lenguajes. Apunta a la ontología de datos como una de las vías para afrontar este problema. Mediante un enfoque apoyado en IA, permite construir un mapa de las relaciones entre los datos de una organización, de modo que los usuarios puedan localizar con mayor rapidez la información que necesitan. El informe lo compara con un gemelo digital del entorno de datos de la empresa.

El 59% de los directivos considera que los indicadores tradicionales ya no son suficientes para evaluar el rendimiento de la IA. Para conocer su contribución real, las organizaciones necesitan datos fiables tanto en la entrada como en la salida de los sistemas, además de métricas vinculadas a los resultados empresariales.

Además, en un contexto de volatilidad geopolítica y cambios en las cadenas de suministro, el 48% de los encuestados señala la mejora de los flujos de datos como una de las medidas adoptadas para responder al entorno macroeconómico, mientras que el 41% menciona el refuerzo de las auditorías de soberanía de datos. La integración de proveedores, clientes y sistemas internos resulta clave para anticipar alteraciones y tomar decisiones con mayor rapidez.

Ciberseguridad y preparación de los equipos

La conectividad de las instalaciones, la automatización y la incorporación de nuevos dispositivos amplían la superficie de exposición a posibles ciberataques. El 48% de los directivos prevé aumentar significativamente sus presupuestos de ciberseguridad durante los próximos doce meses. Además, el 34% incluye la mejora de la protección digital entre los principales beneficios de sus inversiones tecnológicas, solo por detrás de la eficiencia operativa, señalada por el 41%.

La IA puede ayudar a detectar amenazas, analizar comportamientos y anticipar incidentes, pero también proporciona a los atacantes herramientas más sofisticadas. La incorporación de equipos conectados y sistemas de automatización en las plantas añade nuevos puntos de entrada, especialmente en organizaciones con estructuras complejas y numerosas filiales.

La respuesta pasa por integrar la seguridad desde el diseño de los proyectos y mantener una supervisión continua. El 70% de las empresas adopta un modelo centralizado de gobernanza de la IA, con el departamento de tecnología al frente de la implantación. Al mismo tiempo, el 87% considera esencial la colaboración entre los equipos de tecnología, seguridad y riesgos para garantizar que los sistemas se despliegan de forma segura y se mantienen bajo seguimiento.

El 89% de los directivos cree que gestionar agentes de IA será una competencia importante en el entorno laboral durante los próximos cinco años. El 85% afirma que ya invierte en incorporar inteligencia artificial agéntica a sus sistemas con vistas a desarrollar una plantilla híbrida, formada por personas y sistemas digitales. Asimismo, el 81% contempla perfiles especializados en IA dentro de sus estrategias de captación de talento.

Gemelos digitales, edge computing y automatización

Aunque la IA concentra buena parte de la atención, el informe destaca que su potencial aumenta cuando se combina con otras tecnologías. Los gemelos digitales, el edge computing, los entornos de simulación y los modelos de automatización basados en software forman parte de las inversiones que las empresas están considerando para los próximos años.

En el caso de los gemelos digitales, el 21% de los encuestados prevé invertir en su aplicación a la simulación durante los próximos 24 meses. Su combinación con IA puede permitir modelar el comportamiento de las operaciones, probar cambios y mejorar el rendimiento antes de trasladarlos a las instalaciones reales.

El edge computing se acerca a la capacidad de procesamiento a las líneas de producción. En lugar de depender exclusivamente de grandes modelos alojados en la nube, las empresas pueden recurrir a aplicaciones más pequeñas y especializadas que funcionan en equipos próximos al proceso industrial. Esto permite reducir la latencia y mejorar la seguridad, especialmente en operaciones que requieren decisiones en tiempo real.

Otra tendencia es la automatización impulsada por software (software-driven automation). En este modelo, las funciones de control se ejecutan en máquinas virtuales o equipos de computación en el borde, en lugar de depender de activos físicos específicos. La flexibilidad resultante puede ser especialmente útil en entornos con una elevada variedad de productos y volúmenes de fabricación reducidos.

El documento también señala el crecimiento de los materiales avanzados, las tierras raras y la fabricación aditiva, especialmente en ámbitos especializados como el aeroespacial, la defensa y el sector espacial. Son tecnologías que pueden contribuir a responder a desafíos como la escasez de mano de obra, el envejecimiento de las plantillas y la necesidad de transferir conocimientos técnicos entre generaciones.

El informe concluye con una hoja de ruta de siete líneas de actuación para que las empresas manufactureras puedan trasladar sus inversiones tecnológicas a mejoras concretas. La primera consiste en reforzar las bases de datos mediante la estandarización, conexión y gobernanza de la información procedente de los sistemas de tecnología de la información y de operaciones industriales (IT y OT).

La segunda pasa por diseñar modelos de colaboración entre personas e IA, con formación y redefinición de funciones. La tercera recomienda priorizar casos de uso con resultados contrastados, como el mantenimiento predictivo, la inspección de calidad y la optimización de procesos, vinculándolos a indicadores como la eficacia global de los equipos (OEE), el rendimiento y los costes.

KPMG también propone abandonar los pilotos aislados y escalar la IA mediante plataformas compartidas que puedan extenderse entre plantas, productos y departamentos. A ello suma la necesidad de incorporar la seguridad, la confianza y los criterios éticos desde las primeras fases de desarrollo; establecer alianzas estratégicas con socios tecnológicos que favorezcan la interoperabilidad y la innovación; y mantener una inversión continua en las capacidades de los trabajadores.