¿Qué sectores manufactureros impulsan la IA en México?
Explorando ejemplos del mundo real de aplicaciones de IA en México, las tendencias de el consumo de energía eléctrica
Pocas cosas están transformando la economía global tanto como la inteligencia artificial, la cual está dando forma a sectores enteros e impactando tanto a la industria de mano de obra como a la corporativa. Olvidemos los chatbots o los videos de gatos: en toda América Latina, la IA promete modernizar la forma en que las empresas de todos los tamaños operan y crecen. Como ejemplo, solo basta con mirar a México.
Se están empleando nuevas herramientas de IA en el sector manufacturero de México para aumentar la eficiencia, mejorar la calidad de los productos e incluso reducir costos. Los fabricantes de automóviles en Guanajuato, por ejemplo, están utilizando IA para todo, desde el control de calidad hasta la seguridad de los empleados, mientras que los fabricantes de precisión en estados como Querétaro ahora pueden prever mejor los cuellos de botella en la producción y minimizar los riesgos de los proveedores.
En una encuesta de 2024 realizada por el instituto nacional de estadística (INEGI), el 18% de las empresas manufactureras mexicanas reportaron usar IA en sus operaciones. Como referencia, esta cifra representa un poco más de la mitad de la tasa promedio vista en la Unión Europea (de 27 miembros): nada mal, pero claramente con margen de mejora.
Cabe destacar que la principal oportunidad para acelerar la IA en México radica en la difusión. En subsectores como la electrónica o bebidas y tabaco, grandes empresas como FEMSA ya están dando grandes pasos en términos de adopción de IA, superando en algunos casos el promedio de la UE.
Donde reside la mayor oportunidad, especialmente en México, es en las empresas más pequeñas. Las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) mexicanas registran constantemente niveles más bajos de adopción de IA en todos los subsectores, una realidad que coincide con las tendencias globales. En la UE, por ejemplo, el uso de la IA también está fuertemente sesgado por el tamaño: el 41% de las grandes empresas emplean herramientas de IA, en comparación con solo el 13% de las PYMEs.
Ahora bien, algunos factores ayudarán a impulsar a las PYMEs a ponerse al día en México y más allá. La OCDE ha destacado cuatro factores clave para la adopción de IA en pequeñas empresas: conectividad, habilidades, financiamiento y acceso a insumos facilitadores de IA (como conjuntos de datos y algoritmos). Los formuladores de políticas y las empresas mexicanas que busquen impulsar la IA en empresas más pequeñas deben intentar potenciar estas palancas.
¿Un obstáculo fundamental importante?
Solo alrededor de una cuarta parte de las empresas mexicanas emplean algún tipo de TI, lo que equivale aproximadamente a la proporción de empresas que tienen acceso a internet. Abordar estas áreas y las brechas regionales y de tamaño en México puede ayudar a construir la base digital del país para escalar el uso de la IA.
Ciudades como Monterrey están marcando el camino: en julio pasado se lanzó el Clúster de Inteligencia Artificial de Nuevo León con el apoyo del gobierno local y empresas como ALFA, CEMEX, FEMSA e IBM. Dichas iniciativas conciben a la IA como una "infraestructura fundamental" para el futuro de la industria y buscarán resolver las brechas de conectividad, habilidades y financiamiento.
Tanto en el sector manufacturero de México como en el resto de la economía nacional, la IA representa una oportunidad masiva para empresas de todos los tamaños. Las verdaderas ganancias se verán a medida que las empresas más pequeñas y dinámicas aprovechen el potencial de esta tecnología.
El reto de la infraestructura energética
El despliegue de infraestructura tecnológica, servidores y procesos automatizados basados en IA exige una disponibilidad eléctrica ininterrumpida y libre de perturbaciones. A medida que más empresas avanzan en su transformación digital, la red eléctrica tradicional enfrenta mayores presiones, aumentando el riesgo de variaciones de voltaje y cortes de energía.
En el sector industrial, una interrupción no planificada no solo detiene la producción, sino que puede dañar equipos de alta precisión, corromper modelos de datos en ejecución y generar pérdidas económicas considerables.
La necesidad de un respaldo eléctrico integral
Para capitalizar el potencial de la inteligencia artificial sin comprometer la continuidad operativa, las empresas deben considerar la infraestructura energética de respaldo como un pilar estratégico. Esto implica implementar soluciones coordinadas que garanticen la resiliencia operativa:
- Sistemas UPS: Para la filtración instantánea de variaciones de voltaje y la protección de cargas críticas y centros de datos. upscime.com
- Bancos de baterías: Para asegurar la transición energética sin interrupciones durante fallas de red. upscime.com
- Plantas de luz industriales: Para garantizar la continuidad de la producción durante interrupciones prolongadas del servicio eléctrico. plantasdelulzcime.com
El avance de la industria inteligente en México no solo requiere inversión en algoritmos y conectividad, sino también en una infraestructura de energía robusta y confiable que asegure la continuidad del negocio.
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Fuentes: latinometrics, siemens, cimepowwersystems.com.mx
