La inteligencia artificial (IA) está transformando los sectores de servicios ante nuestros ojos. En apenas unos años, la tecnología ha pasado de ser una visión futurista a convertirse en un socio comercial esencial en una amplia gama de funciones: desde analizar datos de clientes para obtener información de marketing, hasta navegar por los mercados de divisas con una agilidad sin precedentes, o equilibrar la logística de la oferta y la demanda con una previsión sorprendente.

Pero, ¿qué implica la IA —en esencia, una herramienta digital a la que solemos acceder desde nuestros escritorios— para las tareas industriales y de fabricación más tangibles? Es decir, ¿qué ocurre con las actividades que generalmente se realizan en fábricas, talleres de ingeniería o plantas de producción?

Gracias a las tecnologías emergentes impulsadas por la IA, estamos a punto de presenciar una revolución similar en los procesos físicos, que afectará a todo, desde el ensamblaje complejo hasta el mantenimiento, la inspección, el embalaje y mucho más.

Los recientes avances en robótica y aprendizaje automático están habilitando una nueva generación de hardware capaz de ver, interpretar, interactuar y reaccionar. Esta convergencia tecnológica podría revolucionar las fábricas y las líneas de producción a nivel mundial.

Este no es un escenario teórico, ni mucho menos a corto plazo. Está ocurriendo ahora mismo, a nuestro alrededor, y ya está teniendo un impacto en los resultados. Por ejemplo, el minorista Amazon ha reducido los plazos de entrega en una cuarta parte gracias a la operación de la flota de robótica más grande del mundo en sus almacenes.[1] El fabricante taiwanés de electrónica Foxconn, por su parte, ha logrado un ahorro del 15 % en costes utilizando robots dotados de IA para realizar tareas de precisión, como apretar tornillos, que antes eran exclusivas de seres humanos con habilidades motoras finas.

¿Qué otras industrias de fabricación están sintiendo el impacto de la IA y qué tan preparados están los inversores (y los trabajadores) para adaptarse a este nuevo mundo dinámico?

¿Son los robots táctiles el futuro de la fabricación?

¿Qué sucede cuando la IA, que normalmente se manifiesta a escala electrónica, se fusiona con aparatos físicos y empieza a interactuar con el mundo que la rodea? La respuesta es una nueva y emocionante era en la robótica, pero también un profundo período de incertidumbre para los fabricantes tradicionales.

Los avances tecnológicos han permitido que tareas que antes se consideraban demasiado matizadas, intuitivas o complejas para la automatización, ahora estén al alcance de la maquinaria impulsada por IA. Esta transformación es posible gracias a la maduración de piezas clave de software, como sofisticados algoritmos de aprendizaje y programas de análisis visual de alta definición.

Sin embargo, nada de esto tendría implicaciones reales sin avances paralelos en la dimensión física: un nuevo tipo de componentes versátiles, como sensores táctiles y pinzas ultrasuaves, que permiten a los apéndices robóticos interactuar con objetos cotidianos.

Estamos ante un mercado en crecimiento apasionante que los líderes de la industria están deseando explorar. En 2024, el número de robots industriales desplegados en fábricas de todo el mundo superó los 4 millones por primera vez, registrando un crecimiento interanual del 10 %.[2] Si bien esta tendencia es global, están surgiendo pioneros regionales. Alrededor del 70 % de todos los robots recién instalados en 2023 se ubicaron en los epicentros de fabricación de Asia, especialmente China y Japón, con un 17 % adicional en Europa y un 10 % en América.

¿Cuáles son exactamente las tecnologías clave que sustentan un progreso tan rápido en la IA para la industria?

  • Percepción: los robots en las plantas de producción pueden «ver» mejor que nunca. Las cámaras de alta resolución, junto con el kit de detección y alcance de luz (LiDAR), generan información visual precisa para evaluar entornos complejos. Ahora, los robots pueden reconocer objetos, calcular su ubicación espacial y comprender sus posibles usos: un conjunto diverso de habilidades.
  • Autonomía: los robots convencionales están limitados a un rango de acción reducido. Los robots con IA, en cambio, están programados para la inteligencia, la interpretación y la innovación. Pueden «aprender» en entornos simulados y transferir esas habilidades directamente a la línea de producción, superando obstáculos imprevistos con la creatividad y la improvisación propias de una mente humana. Estas habilidades ya son más avanzadas de lo que muchos creen. Gemini Robotics de Google DeepMind e Isaac GR00T de Nvidia ya fusionan visión, lenguaje y acción para autodeterminar flujos de trabajo coherentes y alcanzar objetivos establecidos con mínima intervención humana.
  • Manipulación: el software de control basado en IA permite ajustes microscópicos en los motores de agarre y fuerza, lo que permite a los robots sujetar objetos delicados con seguridad e interactuar con ellos con destreza. Los sensores táctiles de vanguardia, capaces de detectar presión y deslizamiento, simulan un «toque» casi humano, ampliando enormemente su potencial de implementación.

La fusión de estas tecnologías está marcando el comienzo de la era de la «robótica basada en el contexto», en la que los robots pueden realizar tareas de forma completamente autónoma sin necesidad de entrenamiento específico para cada escenario, lo que se conoce como «aprendizaje de disparo cero».

Aún estamos en las primeras etapas de la IA, pero ya es evidente que pocos sectores son inmunes a los cambios radicales. La robótica inteligente está emergiendo en todos los ámbitos de la fabricación, y los pioneros ya se benefician de aplicaciones en el mundo real.

¿Reemplazarán los robots a los humanos en las fábricas?

En fábricas de todo el mundo, los robots con IA ya están realizando diversas tareas que tradicionalmente requerían intervención humana.

  • Materiales: los robots procesan cada vez más componentes nuevos. Dominan técnicas como la soldadura adaptativa (que ajusta continuamente el voltaje, la corriente y la velocidad de desplazamiento para mantener la consistencia de la unión), así como el tratamiento de superficies de precisión mediante visión mejorada por IA.
  • Construcción: la IA ha demostrado ser capaz de ensamblar unidades complejas a partir de diversas piezas y manipular módulos con brazos sensibles a la resistencia para lograr una precisión extrema.
  • Postensamblaje: la IA puede evitar el desperdicio al producir paquetes de tamaños personalizados y organizar los artículos en su interior para maximizar la eficiencia espacial.
  • Soporte y logística: los robots también desempeñan funciones complementarias: seleccionan las materias primas preferidas, detectan defectos o se encargan de las tareas de mantenimiento rutinario. Al fusionar la tecnología del Tercer Milenio con una de las invenciones más antiguas, la rueda, obtenemos robots móviles diseñados para mover piezas por las fábricas y optimizar la logística.

Como veremos, la IA ya está demostrando ser un aliado indispensable en muchos escenarios industriales del mundo real.

¿Qué empresas están a la vanguardia de la IA mecanizada?

Amazon, la segunda empresa más grande del mundo en términos de ingresos[3], ha desarrollado diversas tecnologías de IA para sus centros logísticos con el objetivo de lograr eficiencias operativas.

Estas innovaciones incluyen Sparrow, un brazo robótico con tecnología de visión y movimiento de IA capaz de reconocer, seleccionar y clasificar el 60 % del inventario en el almacén de Amazon. Proteus es igualmente impresionante: un robot móvil para productos en paquetes planos que puede desplazarse con seguridad junto a sus homólogos humanos sin necesidad de zonas de seguridad segregadas.

Los robots de inteligencia artificial Sparrow (izq.) y Proteus (dcha.) de Amazon. Crédito de la imagen © Amazon.

Los resultados son cuantificables. La implementación de la IA de Amazon en su almacén de Luisiana, EE.UU., generó un ahorro de costes del 25 % y un aumento del 30 % en el empleo de trabajadores cualificados internos.[4]

La taiwanesa Foxconn utiliza la plataforma de IA de Nvidia y un arsenal de brazos robóticos para automatizar tareas, como la inserción de cables, que hasta ahora requerían dedos hábiles. Para lograr la precisión necesaria, Foxconn combina la tecnología de retroalimentación de fuerza con control de precisión y simulaciones de «gemelos digitales» (réplicas virtuales de objetos reales con datos de sensores en su contraparte física). Estudios internos demostraron que la IA ha reducido las tasas de defectos en un 25 %, al mismo tiempo que ha disminuido los costes operativos en un 15 %.[5]

El sistema de IA Car2X de BMW permite que los vehículos participen activamente en su propio ensamblaje. Este sistema basado en la nube permite el intercambio de mensajes en vivo entre el vehículo y el equipo de producción, junto con informes de estado continuos y alertas de error. La IA de Car2X puede informar cualquier falla física, como conexiones defectuosas, para su rápida solución o emitir alertas sobre componentes faltantes. Un segundo sistema, AIQX (Artificial Intelligence Quality Next), gestiona los sistemas de cámaras y sensores a lo largo de todo el proceso de la cinta transportadora. Desde su introducción, Car2X y AIQX han reducido los defectos de los vehículos en un 60 %.[6]

El fabricante de automóviles rival, Volvo Cars, también utiliza IA para mejorar la fiabilidad. Sus unidades de IA, equipadas con tecnología visual, utilizan software de reconocimiento de patrones para alargar la vida útil de los productos. Esto se logra mediante la inspección de las huellas de los neumáticos y la detección de fisuras en los subchasis.

El gigante alemán de ingeniería multinacional Bosch está implementando IA en su línea de producción para múltiples tareas. Bosch, pionero en la adopción de IA, ha presentado más de 1500 patentes en este ámbito y, para 2027, habrá invertido otros 3000 millones de USD en innovación en IA.[7] Bosch utiliza una red de IA agentiva (sistemas paralelos autónomos que operan con mínima intervención humana) en sus plantas de fabricación de electrodomésticos. Las imágenes generadas sintéticamente facilitan la inspección de cables de cobre en motores eléctricos y proporcionan garantía de calidad para bombas de alta presión. Además, la capacidad de IA generativa de la empresa ha reducido el plazo de implementación de nuevas aplicaciones de IA en sus plantas, pasando de medio año a tan solo unas semanas, lo que ha generado ahorros de hasta siete cifras por ubicación.[8]

ADNOC, la empresa energética estatal de Abu Dabi, utiliza herramientas de mantenimiento predictivo basadas en IA en sus instalaciones de petróleo y gas. Combinando la supervisión en tiempo real con el análisis de datos históricos de los componentes, la empresa puede intervenir antes de que se produzcan averías. ADNOC emplea IA en más de 2500 equipos pesados, desde turbinas y motores hasta bombas centrífugas y compresores.[9]

Dado que el espacio de almacenamiento es limitado, la IA también está comenzando a demostrar su capacidad para optimizar los niveles de inventario, evaluando la demanda, los costes de almacenamiento y los plazos de entrega. La empresa estadounidense de tecnología energética Baker Hughes introdujo el software C3.ai para armonizar su inventario, reduciendo las reservas de piezas, materias primas y productos terminados entre un 10 % y un 35 %, lo que resultó en una disminución del 5 % al 15 % en los costes de envío.[10]

El fabricante de artículos deportivos Adidas ha adoptado la IA para fomentar la personalización. Las plataformas de personalización digital permiten a los clientes potenciales definir sus propios esquemas de color, texto, materiales y patrones. La IA introduce estos datos en las líneas de producción automatizadas, agrupando las optimizaciones para agilizar el flujo de trabajo y reducir el tiempo de inactividad de las máquinas. Gracias a estas herramientas, Adidas logró aumentar los ingresos por usuario en un 18,5 % en tan solo un mes.[11]

Estos conceptos se fusionarán cada vez más en lo que se denomina «fábricas inteligentes», con líneas de producción en gran medida automatizadas y software de IA que combina las materias primas con decisiones de oferta y demanda basadas en datos.

¿Cómo lideran las fábricas inteligentes la transformación hacia la Industria 4.0?

Metaplant de Hyundai, ubicada en Georgia, EE. UU., es una de las fábricas inteligentes más avanzadas del mundo.

La planta, descrita como asistida por robots pero centrada en el ser humano, produce más de 500.000 vehículos al año. Utiliza más de 850 robots y casi 300 vehículos de guiado automático (AGV) para realizar tareas de ensamblaje y transportar piezas por la planta.

Para aumentar aún más la productividad en sus instalaciones de 1170 hectáreas, Hyundai planea adquirir miles de unidades robóticas adicionales del líder en diseño Boston Dynamics. Entre los modelos clave se incluyen Spot de Boston Dynamics, una máquina inspirada en un perro que puede realizar inspecciones de vehículos, y Atlas, un robot humanoide con una amplia gama de herramientas de manipulación dinámica.[12]

Con un potencial tan claro, no sorprende que estemos entrando en la era de los «cobots»: robots colaborativos diseñados para trabajar de forma segura junto a los operadores humanos en un espacio de trabajo compartido.

Un ejemplo es el versátil D-Bot de Delta, que ya puede realizar múltiples tareas, desde soldadura hasta empaquetado y control de calidad. Una sola unidad de D-Bot se puede ensamblar en una hora y manejar cargas útiles de hasta 30 kg.

Las futuras iteraciones de robots inteligentes deberían ser capaces de aprender de sus propios errores, comprender el habla humana e incluso generar su propia forma de comunicación verbal de manera sintética.

Todos estos avances son características clave de la tan debatida Industria 4.0 o Cuarta Revolución Industrial: la fusión de la fabricación inteligente y las fábricas inteligentes.

Sin embargo, la adopción de estos avances está llena de desafíos, y los líderes de la industria deben comenzar a preparar sus negocios hoy mismo para la era de la IA.

¿Qué podría descarrilar la revolución robótica?

Los primeros indicios sugieren que la adopción de la IA puede ayudar a impulsar la rentabilidad de las industrias, reduciendo los costes en más del 60 % y aumentando la productividad en más de la mitad.[13] Sin embargo, varios desafíos acechan que podrían frenar una adopción rápida.

La IA física, al igual que los grandes modelos de lenguaje, necesita grandes cantidades de datos para aprender y perfeccionar su rendimiento. No obstante, los datos robóticos son caros y escasos, ya que se acumulan en el mundo real y no en el digital.

Una posible solución radica en los «datos sintéticos»: datos artificiales creados por IA generativa que replican los patrones y la estructura de los datos del mundo real. Este enfoque ya se utiliza para entrenar robots en la manipulación de objetos físicos con representaciones fotorrealistas, que incluyen niveles de luz y texturas variables.

Operar en entornos reales, especialmente junto a seres humanos, presenta nuevos desafíos. La seguridad es una prioridad absoluta, pero la percepción espacial sigue siendo un problema para la IA industrial, de manera similar a los vehículos autónomos. Sin embargo, de forma prometedora, están comenzando a aparecer en el mercado modelos de Visión-Lenguaje-Acción (VLA), que combinan percepción, razonamiento y control. Estos sistemas ofrecen capacidades sin precedentes de percepción espacial para robots en fábricas y almacenes, incluso en entornos desestructurados con interacción humana impredecible.

La percepción espacial 3D, esencial para mejorar la destreza manual, aún está limitada por restricciones mecánicas y sensoriales. Sin embargo, esta limitación es probablemente temporal. A medida que las computadoras desarrollen una mayor comprensión de las variables involucradas en la interacción con el mundo físico, como la geometría y el ángulo de los objetos, los robots podrán operar con mayor fluidez, dominando gradualmente más tareas que hoy en día aún escapan a su competencia.

Ante estos desafíos, maximizar el potencial de la IA mecanizada y convertirla en una oportunidad económica revolucionaria requerirá estrategias técnicas y organizativas complementarias, tanto del sector público como privado.

¿Cuáles son los beneficios sociales de la IA industrial?

El Foro Económico Mundial destaca una serie de pasos prioritarios para preparar a las industrias y economías para la próxima ola de IA física:

  • Incorporar la tecnología de IA a la cadena de herramientas industriales existente (herramientas de desarrollo utilizadas para diseñar y crear software).
  • Desarrollar alianzas en robótica, IA y fabricación para garantizar la capacidad de ampliación y la compatibilidad a medida que la tecnología evoluciona.
  • Mejorar las habilidades de la fuerza laboral para garantizar colaboraciones eficientes entre humanos y máquinas, y para cubrir nuevas carreras como coaches de IA y optimizadores de sistemas.

El apoyo legislativo también será vital, y en este ámbito ya se observan señales alentadoras de progreso. Estados Unidos ha implementado programas federales específicos, como el instituto Manufacturing USA del NIST, centrado en mejorar la IA para la fabricación. De igual manera, la iniciativa Advanced Manufacturing Technology (MFGTech) busca impulsar la automatización y la seguridad en las líneas de producción. En Oriente Medio, la Estrategia Nacional de Datos e Inteligencia Artificial de Arabia Saudí ha destinado una inversión de 20 000 millones de USD para establecer 200 startups de IA y capacitar a más de 20 000 especialistas en datos e IA.[14]

Independientemente de cómo analicemos el mercado de fabricación actual, es evidente que se avecina un cambio impulsado por la IA. Los estudios muestran un gran interés en la incorporación de la IA en las operaciones industriales: nueve de cada diez empresas de Asia, Europa y América planean integrar la IA en sus procesos de producción en los próximos tres años.[15] Las primeras empresas que han adoptado esta tecnología ya están observando beneficios tangibles en la producción, con un ahorro promedio del 14 % en los costes de fabricación tradicionales.

Mientras tanto, la tecnología continúa desarrollándose a un ritmo imparable. En agosto de 2025, Google DeepMind logró un avance histórico en IA al ganar una medalla de oro por resolver un problema complejo del mundo real en las Finales Mundiales del reconocido Concurso Internacional de Programación Universitaria (ICPC) en Azerbaiyán. El modelo de IA Gemini 2.5 de Google tardó menos de una hora en considerar un número infinito de posibilidades y distribuir líquido a través de un conjunto de conductos de la manera más rápida posible, superando en el proceso a programadores humanos experimentados. Google lo calificó como «un avance histórico hacia la inteligencia artificial general».[16]

En un sector en constante evolución, la IA ofrece a los fabricantes una forma de mantenerse competitivos y rentables. Impulsada por una inversión ambiciosa, la IA podría llegar a ser tan transformadora para el sector de la fabricación como lo ha sido para el sector servicios.

Las recompensas podrían ser tanto sociales como económicas. Los avances tecnológicos abren caminos para una mayor eficiencia, a la vez que permiten a las personas centrarse en desafíos laborales más productivos, gratificantes y claramente humanos.

 

[1] https://shorturl.at/r3T0l

[2] https://ifr.org/ifr-press-releases/news/record-of-4-million-robots-working-in-factories-worldwide

[3] https://fortune.com/ranking/global500/

[4] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf

[5] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf

[6] https://www.chiefaiofficer.com/post/bmw-ai-quality-control-60-percent-defect-reduction-manufacturing

[7] https://metrology.news/bosch-set-to-revolutionizing-manufacturing-with-agentic-ai-in-industrial-technology/

[8] https://www.bosch-presse.de/pressportal/de/en/bosch-to-use-generative-ai-in-manufacturing-260806.html

[9] https://adnoc.ae/en/news-and-media/press-releases/2019/adnoc-embarks-on-one-of-the-largest-predictive-maintenance-projects

[10] https://www.bakerhughes.com/bhc3

[11] https://useinsider.com/case-studies/adidas/

[12] https://www.newsweek.com/hyundai-motor-group-boston-dynamics-robots-manufacturing-2060286

[13] https://www.strategyand.pwc.com/de/en/functions/digital/ai-across-industries.html

[14] https://www.kearney.com/service/operations-performance/article/ai-in-manufacturing-how-the-technology-is-poised-to-revolutionize-the-industry-and-its-players

[15] https://www.bcg.com/about/partner-ecosystem/world-economic-forum/ai-project-survey

[16] https://www.theguardian.com/technology/2025/sep/17/google-deepmind-claims-historic-ai-breakthrough-in-problem-solving