Contexto y Antecedentes: Del Nearshoring a la Fábrica Inteligente
La posición estratégica de México como plataforma manufacturera ha sido un motor de su economía. En 2023, el sector manufacturero capturó el 50% de los 36 mil millones de dólares en Inversión Extranjera Directa (IED) que recibió el país, una cifra impulsada significativamente por el nearshoring. La manufactura es crucial, aportando el 20% del PIB y el 90% de las exportaciones mexicanas. No obstante, la competencia global exige más que ventajas geográficas y de costo laboral. La nueva frontera es la eficiencia y la adaptabilidad impulsadas por la tecnología.
Un estudio del Centro México Digital, basado en el Censo Económico 2024 del INEGI, revela el impacto transformador de la IA: por cada 10 puntos porcentuales de incremento en la adopción de IA, la producción bruta por unidad económica aumenta en un impresionante 18.8%, mientras que los salarios por trabajador crecen un 5.4%. Además, se registra un aumento del 3.3% en la generación de empleo por unidad económica. Estos datos son una llamada de atención para que México no se quede atrás. El mercado de manufactura inteligente en Latinoamérica ya alcanzó los 25.1 mil millones de dólares en 2024 y se proyecta que llegará a los 59.9 mil millones para 2033, lo que representa una oportunidad masiva para el país. México ya es el principal mercado de robots industriales en América Latina, instalando más de 5,000 unidades anualmente, y se espera que este mercado alcance los 834 millones de dólares en 2025, con una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 13.7% hasta 2029.
Implicaciones Técnicas: La Convergencia de IA y Robótica
Para desarrolladores, ingenieros y gerentes de proyecto, la Physical AI representa un cambio de paradigma. Ya no se trata solo de programar robots para tareas repetitivas, sino de diseñar sistemas que puedan aprender, adaptarse y tomar decisiones autónomas en entornos dinámicos de producción. Esto requiere una profunda integración de algoritmos de visión por computadora, aprendizaje automático, robótica avanzada y sistemas ciberfísicos. La interconexión de máquinas, sensores y sistemas de control mediante Internet de las Cosas (IoT) es fundamental para alimentar a la IA con los datos necesarios para su operación inteligente.
Schneider Electric, por ejemplo, ya ofrece soluciones de automatización integral en México y Centroamérica, lo que indica la disponibilidad de tecnología para esta transición. Empresas como Roomie en México son un ejemplo de la capacidad local para innovar en esta área, desarrollando soluciones que acercan la Physical AI a la realidad industrial. El Tecnológico de Monterrey ha respondido a esta necesidad transformando su instituto en el “AI for Manufacturing and Supply Chain Institute”, con el objetivo de impulsar la investigación aplicada y fortalecer el vínculo entre la academia y la industria para generar soluciones con impacto real en los sistemas productivos de México y América Latina, como destacó Josué Velázquez, director del instituto.
Impacto en Latinoamerica: Desafíos, Oportunidades y el Rol de México
América Latina, en general, se enfrenta a desafíos significativos en la adopción de IA. Aunque la tecnología se está implementando, solo el 23% de las organizaciones reporta algún impacto económico, y apenas el 6% un valor significativo, según el Foro Económico Mundial y McKinsey en su informe “Latin America in the Intelligent Age”. La región capta solo el 1.1% de la inversión global en IA. El principal reto es integrar la IA en los procesos centrales de las operaciones, superando la fase de proyectos piloto, un punto también señalado por Deloitte, que indica que, si bien el 67% de las empresas incrementó su inversión en IA en 2025, existe una brecha considerable entre los pilotos y la implementación a gran escala.
La regulación de la IA en América Latina avanza de manera heterogénea, pero con una clara tendencia hacia modelos basados en riesgos, siguiendo la influencia de referentes como la Ley de IA de la Unión Europea. Países como Perú y El Salvador ya cuentan con legislación vigente, mientras que México, Brasil y Colombia están en proceso de desarrollar sus marcos regulatorios. Sin embargo, el 58% de los encuestados describe el entorno regulatorio como poco claro, y la privacidad y protección de datos persisten como cuellos de botella importantes. El consorcio de organizaciones civiles AlSur ha manifestado su preocupación por la falta de un diálogo articulado en la construcción de estos marcos legales, generando desconfianza sobre la garantía de los derechos humanos en su aplicación.
Para México, la oportunidad de liderar en Physical AI es estratégica. Salma Jalife, presidenta de Centro México Digital, enfatiza la necesidad de colaboración entre gobierno, industria, academia y sociedad civil para una manufactura intensiva en conocimiento. Diego Flores Jiménez de la Secretaría de Economía refuerza que la IA y el emprendimiento tecnológico son prioridades estratégicas. Más allá de México, países como Uruguay, Argentina y Brasil ya aplican IA en la agricultura, y Chile la utiliza en minería, demostrando la diversidad de aplicaciones en la región. El desafío es convertir la inversión y el interés en resultados económicos tangibles, y México, con su fuerte base manufacturera y su liderazgo en robótica industrial, está en una posición privilegiada para ser el pionero en esta transformación regional.
