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Cómo los Agentes de IA transformarán la Industria, la Producción y la Manufactura este 2025

Cómo los Agentes de IA transformarán la Industria, la Producción y la Manufactura este 2025

En 2025, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en uno de los elementos angulares de la transformación industrial y manufacturera a nivel mundial. Pero la evolución de la IA no se detiene en la aplicación de algoritmos para el análisis de datos; surge ahora la Agentic AI, considerada por muchos expertos como la segunda oleada de la IA generativa.

Según explica Pablo Saéz, Head of Iberia & LATAM Data & Analytics de NTT DATA, este nuevo paradigma se basa en la creación de agentes autónomos capaces de resolver problemas complejos sin necesidad de preprogramar el “cómo” realizar cada tarea, sino enfocándose en el “qué” se necesita lograr. Esto abre un abanico de posibilidades que va desde la optimización de procesos hasta la creación de nuevos modelos de negocio.

1. Un Panorama Global en Rápida Evolución

La IA y, especialmente, la IA generativa, han experimentado un crecimiento sin precedentes. De acuerdo con Grand View Research, el mercado global de IA aplicada a la manufactura se valoró en $18,500 millones de dólares en 2023. Se espera que supere los $70,000 millones de dólares en 2028. Este empuje se debe, en parte, a la integración de sistemas de aprendizaje profundo (deep learning), visión por computadora y analítica predictiva en las líneas de producción y en la cadena de suministro.

En el caso de la Agentic AI, el potencial de escalabilidad y flexibilidad es todavía mayor. Estos agentes pueden dividir un problema complejo en subproblemas y utilizar un “inventario” de herramientas corporativas, que van desde speech to text y web scraping hasta la ejecución de código en entornos controlados. Este enfoque colaborativo y autónomo favorece la resolución de incidentes, la optimización de procesos logísticos y la toma de decisiones informadas en tiempo real.

2. México Ante el Despegue de la IA

México, como potencia manufacturera en América Latina, está incorporando cada vez más soluciones de inteligencia artificial en la industria. La Secretaría de Economía reportó que, en 2023, el país importó robots industriales por un valor de $239 millones de dólares, reflejando un crecimiento del 7.8% frente al año anterior. Esta adopción de robótica es un paso previo natural hacia la implementación de agentes autónomos más avanzados.

Por otro lado, empresas globales ven en México un aliado estratégico para la manufactura de sistemas tecnológicos. Foxconn, por ejemplo, anunció la construcción de una planta para servidores con chips Nvidia GB200, especialmente diseñados para aplicaciones de IA. Sus ingresos récord en 2024 se asociaron directamente a la alta demanda de soluciones inteligentes en la manufactura de componentes electrónicos. Un fenómeno que anticipa un crecimiento sostenido durante 2025.

3. Agentic AI: la Segunda Oleada de la IA Generativa

Tal como describe Pablo Saéz, la Agentic AI supone un cambio de paradigma: ya no se trata sólo de modelos que generan contenido (texto, imágenes o código), sino de agentes con capacidad de razonamiento y planificación. Su beneficio principal radica en la automatización flexible, ya que pueden adaptarse a escenarios desconocidos en la industria y dividir proyectos complejos en tareas manejables.

3.1 Beneficios de la Agentic AI en los Negocios

  • Resolución de incidentes: Mediante la monitorización constante, los agentes pueden detectar y solucionar problemas antes de que escalen, ahorrando tiempo y recursos.
  • Diseño y ejecución de estrategias comerciales: Estos agentes pueden analizar datos de mercado, proponer planes de acción y ejecutarlos de forma autónoma.
  • Optimización logística: Se aplica tanto en la cadena de suministro como en la gestión de inventarios.
  • Atención al cliente y contratación: Automatizan la interacción con usuarios internos y externos, agilizando las áreas de Recursos Humanos y posventa.

3.2 Aplicaciones en Desarrollo y Operación de Software

Otra área de gran potencial es el desarrollo de software y las operaciones de TI. La Agentic AI puede:

  • Monitorear plataformas y detectar errores automáticamente.
  • Analizar logs y proponer ajustes en el código.
  • Implementar soluciones de manera directa, reduciendo los tiempos de entrega y liberando a los equipos para tareas más creativas o de mayor valor.

Este enfoque agiliza la llamada “cultura DevOps” y reduce la brecha entre desarrollo y operaciones. Creando un entorno de integración continua reforzado por el aprendizaje autónomo de los agentes.

4. Casos de Uso Destacados en la Industria Mexicana

  1. Mantenimiento Predictivo con Agentes Autónomos
    La Agentic AI no sólo interpreta datos de sensores, sino que razona sobre ellos. Empresas como Caterpillar han probado soluciones que anticipan averías y proponen correcciones, disminuyendo hasta un 20% los tiempos de inactividad.
  2. Optimización de la Cadena de Suministro
    Grupo Bimbo utiliza IA para la gestión de rutas de distribución e inventarios. Con la inclusión de agentes autónomos, la eficiencia se incrementa aún más, pues estos sistemas aprenden de condiciones cambiantes—tráfico, clima o demanda regional—y se autorregulan para mejorar la puntualidad y reducir costos logísticos.
  3. Control de Calidad Autónomo
    En el sector automotriz, Nissan México emplea visión por computadora para identificar defectos con gran precisión. Con la Agentic AI, dichos sistemas podrían aprender de cada inspección y rediseñar la metodología de control de calidad en función de los resultados. Mejorando continuamente los estándares de producción.
  1. Ingeniería Generativa y Diseño Asistido

Los agentes de IA pueden proponer cambios en diseños basados en criterios de peso, costos o rendimiento. Esta capacidad de “ingeniería generativa” cobra impulso con la Agentic AI, que además “recuerda” aprendizajes previos y los reutiliza en nuevos proyectos.

5. El Flywheel de Datos: Aprendizaje Continuo

Uno de los pilares centrales de la Agentic AI es el concepto de flywheel de datos. Tal como señala Pablo Saéz. Se trata de un ciclo continuo de aprendizaje donde los agentes no sólo resuelven problemas, sino que almacenan los resultados y los usan para mejorar sus decisiones futuras. En la industria, esto se traduce en una “rueda” que va ganando inercia:

  1. Captura de datos en tiempo real.
  2. Análisis y ejecución de soluciones.
  3. Retroalimentación sobre la eficacia de la acción tomada.
  4. Ajustes en la estrategia para la siguiente ronda.

Cada vuelta del ciclo refuerza la capacidad de respuesta de los agentes, incrementando la eficacia y la precisión con cada iteración.

6. Desafíos y Oportunidades en la Adopción

A pesar del entusiasmo, México enfrenta retos importantes:

  • Falta de Talento Especializado: Según un estudio de KPMG, un 35% de las empresas mexicanas buscan profesionales con competencias en IA y data science.
  • Inversión Inicial Elevada: La infraestructura para IA—sensores, robots, centros de datos—exige un desembolso significativo.
  • Infraestructura Digital Limitada: No todas las regiones del país cuentan con conectividad y capacidad de cómputo suficientes.

No obstante, la creación de la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA) y el impulso gubernamental a través de la Propuesta de Agenda Nacional de la IA 2024-2030 muestran la intención de acelerar el crecimiento en este sector. Para las empresas, la recompensa es clara: ganar competitividad en un entorno global cada vez más automatizado.

7. Transformación del Mercado Laboral

La introducción de la Agentic AI ha intensificado la discusión sobre la posible disrupción de empleos. Sin embargo, la historia de las revoluciones industriales demuestra que, si bien algunas tareas se automatizan, surgen nuevas oportunidades enfocadas en la supervisión y mejora continua de los sistemas.

Héctor García, CEO de Netsoft, subraya que la clave para las organizaciones radica en la capacitación continua y la adopción de roles emergentes. Como instructores de agentes de IA, analistas de datos y diseñadores de entornos de prueba para estos sistemas.

El Foro Económico Mundial (WEF) estima que, para 2025, la IA podría reemplazar alrededor de 85 millones de puestos de trabajo. Sin embargo, también proyecta la creación de 97 millones de nuevos roles, resultando en un incremento neto de 12 millones de empleos. Los sectores con mayor crecimiento incluyen especialistas en IA y aprendizaje automático, analistas y científicos de datos, y especialistas en transformación digital.

8. Perspectivas de Futuro

La convergencia de Agentic AI, el Internet de las Cosas (IoT) y la computación en el borde (Edge Computing) redefine el concepto de “fábrica inteligente”. A medida que estos agentes se vuelven más autónomos y colaborativos, la industria mexicana puede posicionarse como una referencia regional. Sobre todo si el sector público y privado trabajan de la mano para garantizar la infraestructura y la formación de talento.

Un ejemplo destacado es la empresa Airzone, que invierte 19 millones de euros en Málaga TechPark (España). Para crear una fábrica basada en IA y redes IoT capaces de ajustar procesos productivos en tiempo real. Aunque este caso sucede en Europa, ilustra cómo podrían evolucionar plantas en México que adopten modelos similares y se apoyen en la Agentic AI para mejorar los resultados.

En este 2025, la Agentic AI representa una segunda oleada de la IA generativa que promete revolucionar la forma en que abordamos la industria, la producción y la manufactura. Para México, esta evolución supone un desafío, pero también una gran oportunidad de diferenciarse mediante innovación, talento especializado y colaboración público-privada.

Como enfatiza Pablo Saéz, el momento de dar el salto y experimentar con soluciones de Agentic AI es ahora. Aquellos que se preparen, inviertan y formen equipos multidisciplinarios estarán en la mejor posición para liderar el futuro de la manufactura inteligente. En un mundo donde la flexibilidad y la capacidad de respuesta son factores competitivos decisivos.

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