La integración de inteligencia artificial, la conectividad entre sistemas productivos, la automatización colaborativa y el uso avanzado de datos están redefiniendo la productividad y la competitividad de la industria global. Sin embargo, para muchos fabricantes, especialmente aquellos con plantas maduras o procesos tradicionales, el salto hacia la manufactura inteligente sigue acompañado de incertidumbre.
Desde la perspectiva de HCLTech, integrador tecnológico global con operaciones en 60 países, más de 225,000 empleados y una presencia consolidada en México, esta transición no solo es inminente, sino estratégica para sostener la competitividad en los próximos años. Así lo afirma Shankar Gopalkrishnan, Vicepresidente Ejecutivo de Manufactura y TTLH de la compañía y responsable de la estrategia para el sector manufacturero y el mercado mexicano.
Manufactura inteligente como palanca de competitividad industrial
Para Gopalkrishnan, la manufactura inteligente puede resumirse en una idea fundamental: conectar los datos dispersos de la planta para generar valor operativo real. Tradicionalmente, el entorno industrial ha tenido información fragmentada en diferentes niveles: sensores, SCADA, MES, ERP y dispositivos IoT. La evolución actual reside en integrar estas fuentes a través de esquemas como unified namespace, habilitando digital threads y modelos predictivos que anticipan fallas, optimizan procesos y reducen tiempos muertos.
“La industria está pasando de datos aislados a datos conectados. La meta es lograr proactividad, predictividad y automatización económica en toda la línea de producción”, explica.
Bajo esta visión, la IA se convierte en un habilitador transversal: inspección de calidad con visión computarizada, mantenimiento predictivo, diseño acelerado de productos, optimización de inventarios, planeación logística, eficiencia energética y robótica colaborativa. Incluso áreas como el desarrollo de nuevos productos están cambiando de forma drástica, ya que procesos que tomaban meses pueden reducirse a días mediante IA generativa y simulación avanzada.
Retos de adopción tecnológica y escalamiento en planta
Uno de los grandes desafíos es cómo incorporar estas tecnologías sin interrumpir la operación. Para Shankar, la clave está en una adopción gradual basada en prioridades de negocio. “La industria está en un punto de inflexión. El costo de modernización es alto, pero el costo de no hacerlo es mayor”, afirma.
El factor humano y la ciberseguridad
La automatización colaborativa y el uso intensivo de IA exigen un enfoque claro en el desarrollo de capacidades humanas. Para Gopalkrishnan, existe un reto doble: atraer talento joven altamente digital y, al mismo tiempo, preparar a los técnicos y operadores actuales para adoptar nuevas formas de trabajo. Reemplazar las dinámicas tradicionales con sistemas inteligentes requiere un acompañamiento estructurado. Capacitación, comunicación y rutas de upskilling serán esenciales para una transición ordenada.
Otro punto crítico es la ciberseguridad operativa. Al conectar más dispositivos y sistemas IT-OT, la exposición aumenta de manera exponencial. Shankar advierte que este riesgo, aún subestimado, puede convertirse en un freno para la adopción tecnológica. “La inversión en ciberseguridad industrial debe crecer al mismo ritmo que la digitalización”, enfatiza.
México: posición estratégica y talento joven
Al evaluar el avance de México hacia la manufactura inteligente, Gopalkrishnan identifica una combinación de ventajas estructurales:
• Proximidad a Estados Unidos: el nearshoring está impulsando que tanto empresas estadounidenses como asiáticas y europeas instalen plantas en México, y todas ellas exigen procesos modernos y digitalizados.
• Talento joven con interés tecnológico: existe entusiasmo y una rápida adopción de herramientas digitales, lo cual facilita la transición.
• Competitividad de costos y habilidades bilingües: México ofrece una plataforma ideal para operar cadenas globales desde un entorno costo-efectivo y conectado.
Sin embargo, también advierte que el país deberá acelerar su proceso de especialización para no perder ventaja frente a otros hubs globales. Mantener el nivel de talento, reducir barreras de entrada y fomentar inversiones tecnológicas será fundamental.
El futuro inmediato: escalar la IA a nivel global
Los próximos dos a tres años serán definitorios. Según Gopalkrishnan, el mundo está entrando en un “AI boom” que, en magnitud, podría compararse con la explosión del internet en los años 2000. Miles de millones de dólares ya están invertidos en infraestructura avanzada, y ahora comienza la fase clave de escalar la IA a nivel industrial de forma sostenible.
Para HCLTech, este crecimiento será global; las empresas ya no están digitalizando solo su cadena de suministro, sino también su operación física: fábricas, mantenimiento, robots, sensores, monitoreo, data lakes industriales y conectividad total de activos.
Esto demandará una cantidad sin precedentes de talento especializado, y empresas como HCLTech ya están formando capacidades en México, Brasil, Argentina, Estados Unidos, Europa y Asia-Pacífico para atender transformaciones que impactarán simultáneamente múltiples regiones.
La manufactura inteligente abre una oportunidad única para que México refuerce su posición como hub industrial global. Su localización estratégica, el impulso del nearshoring y la disponibilidad de talento lo colocan en un lugar privilegiado. Sin embargo, el país deberá acelerar inversiones tecnológicas, adoptar IA en áreas de alto impacto, fortalecer la ciberseguridad industrial y gestionar el cambio organizacional. La clave se encuentra en invertir de forma inteligente, escalar de forma gradual y mantener el ritmo de innovación.
¿Cómo iniciar la adopción tecnológica en la industria?
- Definir los objetivos estratégicos: visibilidad end-to-end, resiliencia de la cadena de suministro, reducción de costos, eficiencia energética o mejora en calidad.
- Seleccionar casos de uso de impacto rápido: mantenimiento predictivo, inspección automatizada, celdas robotizadas para tareas repetitivas y cobots para disminuir riesgos de seguridad.
- Iniciar con pilotos escalables: evitar proyectos que elevan costos y riesgos.
- Alinear talento y tecnología: capacitar, gestionar el cambio y reducir la resistencia operativa.
