Crece la IA en manufactura mexicana; lidera en Latinoamérica

El uso de la Inteligencia Artificial (IA) en diversas industrias de México llegó para quedarse. La adopción de tecnologías basadas en IA en la industria manufacturera ha experimentado un crecimiento notable en el país, 965%, entre 2018 y 2024, consolidándose como el líder en Latinoamérica.

Este impulso se debe a la creciente necesidad de las empresas de optimizar sus procesos, reducir costos y mejorar la eficiencia operativa mediante la implementación de tecnologías innovadoras.

Esta adopción ha sido gradual y se espera que en los próximos años la implementación de IA llegue a la mayoría de las industrias manufactureras en el país.

Beneficios de la IA en la manufactura

La integración de la IA conlleva una serie de beneficios significativos que impactan de manera positiva en la mejora del entorno de ciberseguridad y en la toma de decisiones basadas en datos, así como en un aumento en la calidad de los productos.

A través del análisis de datos en tiempo real, la IA permite identificar cuellos de botella, prever posibles fallos en la maquinaria y ajustar los recursos de manera más eficiente. Esto se traduce en una producción más fluida y en la disminución de tiempos de inactividad, lo que representa una ventaja competitiva para las empresas manufactureras.

Otro beneficio significativo de la IA en la manufactura radica en la posibilidad de mejorar la calidad de los productos. Mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático, es posible detectar anomalías en el proceso de producción y realizar ajustes de manera proactiva.

Esto no solo reduce el margen de error en la fabricación, sino que también contribuye a elevar los estándares de calidad, generando confianza en los consumidores y fortaleciendo la reputación de las empresas, menciona José Vega, miembro del Comité de Tecnologías de la Información de Index Nuevo León, en El Financiero.

Costos de implementación

Si bien los beneficios de la IA en la manufactura son innegables, es esencial considerar también los costos asociados a su implementación. Estos costos pueden variar significativamente según diversos factores, como la complejidad del proyecto, la tecnología utilizada, la infraestructura necesaria y la integración con sistemas existentes.

Por ejemplo, los costos aproximados para la automatización de tareas pueden oscilar entre 5,000 y 50,000 dólares, mientras que el análisis de datos puede requerir una inversión que va de $10,000 a $100,000.

El desarrollo de chatbots tiene un rango de costos que varía entre $20,000 y $200,000, mientras que la implementación de sistemas de aprendizaje profundo puede demandar una inversión significativa, que va de $50,000 a $500,000. Finalmente, las soluciones de IA en la nube suelen tener costos que oscilan entre $10,000 y $100,000.

Desafíos en la adopción de IA

A pesar de los beneficios y el creciente interés por la implementación de la IA en la manufactura, existen desafíos que las empresas deben enfrentar para lograr una adopción exitosa. Uno de los principales desafíos radica en la capacitación del personal.

La implementación de nuevas tecnologías requiere un capital humano capacitado para operarlas y aprovechar su potencial. Por lo tanto, las empresas deben invertir en la formación y capacitación de sus empleados para asegurar una transición efectiva hacia el uso de la Inteligencia Artificial en sus procesos.

Además, la implementación de la IA en la manufactura debe ir acompañada de la creación de políticas claras sobre el uso de chatbots de IA generativa (GenAI). Con el creciente uso de estas herramientas en las organizaciones, es fundamental establecer lineamientos que regulen su utilización para garantizar la seguridad y privacidad de la información confidencial de la empresa, los empleados y los clientes.