En un entorno marcado por mayores costos operativos, cadenas de suministro más complejas, escasez de talento y una competencia cada vez más intensa, producir más con los mismos recursos se ha convertido en una prioridad estratégica para los líderes industriales. La inteligencia artificial emerge como una de las principales herramientas para responder a ese desafío, al permitir optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la capacidad instalada sin requerir incrementos proporcionales en capital o mano de obra. Sin embargo, el verdadero reto ya no consiste en identificar nuevos casos de uso. Tras años de inversiones en digitalización e Industria 4.0, la mayoría de los fabricantes ya experimentó con analítica avanzada, automatización y algoritmos de IA. La diferencia competitiva se desplaza hacia la capacidad de integrar estas soluciones al modelo operativo y escalarlas a toda la organización. Los datos confirman que esta transición ya está en marcha. Una encuesta global de McKinsey a más de 100 directores de operaciones (COO) de compañías manufactureras con ingresos superiores a US$1.000 millones revela que la inversión en tecnologías digitales e inteligencia artificial continuará acelerándose. La mayoría de los ejecutivos espera destinar más del 3% del costo de los bienes vendidos (COGS) a iniciativas digitales e IA hacia 2030, prácticamente duplicando los niveles actuales. América Latina avanza en la misma dirección, aunque a un ritmo menor: hoy solo el 26% de las compañías de la región invierte por encima de ese umbral, frente al 38% global, y hacia 2030 el 57% de las empresas latinoamericanas espera superarlo, mientras el promedio mundial alcanzaría el 64%. El capital ya comenzó a movilizarse. El desafío consiste en transformar esa inversión en mejoras sostenidas de productividad, calidad y competitividad. Para muchas organizaciones, la siguiente etapa de la manufactura inteligente dependerá menos de incorporar nuevas tecnologías y más de construir las capacidades organizacionales necesarias para capturar valor a escala. Productividad: invertir ya no es suficiente La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología emergente para convertirse en una prioridad estratégica de la manufactura. La expansión de la Global Lighthouse Network —iniciativa del Foro Económico Mundial cofundada por McKinsey que reúne a las plantas manufactureras más avanzadas del mundo— lo confirma: cerca del 90% de las nuevas fábricas que ingresan a esta red incorporan IA en sus principales casos de uso. La tecnología ya forma parte de lo que distingue a las operaciones industriales líderes. Incorporar inteligencia artificial, no obstante, no equivale a transformar una operación. La encuesta COO100 muestra que, pese al creciente nivel de inversión, la mayoría de las compañías permanece lejos de capturar todo su potencial. Aproximadamente dos tercios de las organizaciones siguen en fases de exploración o implementación focalizada; solo el 34% ha iniciado procesos de integración más amplios a nivel de red, y apenas un 2% declara haber logrado una integración completa en todas sus operaciones. La brecha se amplía en América Latina. Mientras una de cada tres compañías a nivel global ya comenzó a escalar la IA, en la región apenas el 13% ha alcanzado etapas avanzadas de implementación. El 35% continúa desarrollando pilotos o pruebas de concepto —casi el doble del promedio fuera de la región— y ninguna empresa latinoamericana encuestada reportó haber alcanzado el nivel más alto de madurez, con múltiples casos de uso integrados a lo largo de toda la operación. El valor económico de la IA no proviene de algoritmos aislados, sino de su capacidad para transformar procesos completos. Un sistema de mantenimiento predictivo puede reducir fallas en una línea específica; cuando se conecta con la programación de planta, la planificación de producción, la gestión de inventarios y el control de calidad, comienza a modificar el desempeño de toda la operación. Los COO parecen haber identificado correctamente dónde concentrar sus esfuerzos: mantenimiento predictivo, optimización de la programación, mejora de procesos, planeación de plantas y gemelos digitales —aplicaciones que buscan ampliar capacidad, mejorar calidad y fortalecer la visibilidad de extremo a extremo. También te puede interesar: Más de 5 años de espera y solo 17% de cobertura evidencian el desafío del acceso a innovación en salud en Ecuador Algunas organizaciones ya muestran resultados concretos. SQM, uno de los principales productores mundiales de litio, utiliza modelos de inteligencia artificial para apoyar decisiones operativas en tiempo real, optimizando la producción y reduciendo el consumo de agua y energía. Más que un experimento tecnológico, la experiencia demuestra cómo la IA se integra a la gestión cotidiana cuando la operación está preparada para absorberla. Estos casos siguen siendo la excepción. La diferencia no parece estar en la ambición ni en el nivel de inversión. Todo indica que el siguiente desafío de la manufactura inteligente ya no es tecnológico. Es organizacional. La captura de valor depende menos de la tecnología y más de las capacidades para escalarla Si el primer desafío consistía en demostrar que la inteligencia artificial podía generar mejoras concretas, el siguiente consiste en convertir resultados aislados en ventaja competitiva sostenida. La evidencia muestra que esta transición depende mucho menos de nuevos algoritmos que de la capacidad de las organizaciones para transformar la manera en que operan. Los resultados de la encuesta COO100 lo confirman. Aunque prácticamente todas las compañías han iniciado iniciativas de IA y digitalización, apenas el 30% considera haber capturado el valor esperado de esas inversiones. En América Latina la percepción es aún más crítica: solo el 17% de los ejecutivos afirma haber alcanzado los beneficios previstos. Esta diferencia no responde a la calidad de la tecnología implementada. Muchas organizaciones ya cuentan con soluciones maduras que, sin embargo, permanecen aisladas en una planta, una línea o un proceso específico. El verdadero reto consiste en pasar de optimizar casos de uso individuales a rediseñar el sistema operativo de la manufactura. Los propios COO identifican las barreras con claridad. Cerca de la mitad señala la transformación cultural y el rediseño de procesos de negocio como obstáculos centrales; proporciones similares mencionan la recapacitación de la fuerza laboral y la integración entre tecnologías de información y operacionales (IT/OT). A ello se suman la dificultad para construir aplicaciones escalables y la necesidad de fortalecer la infraestructura de datos y la ciberseguridad. El cuello de botella dejó de estar en la disponibilidad de la tecnología: hoy se encuentra en la capacidad de crear las condiciones para utilizarla de manera consistente en todas las operaciones. La medición del desempeño ilustra la misma brecha. Un estudio del Manufacturing Leadership Council citado por McKinsey muestra que cerca del 60% de los fabricantes aún no utiliza indicadores específicos para evaluar el impacto de la IA. Entre quienes sí establecieron métricas claras, aproximadamente dos terceras partes alcanzó o superó sus objetivos iniciales —señal de que incorporar la IA a los mecanismos habituales de gestión y rendición de cuentas marca una diferencia decisiva. Las plantas reconocidas por la Global Lighthouse Network confirman esta lógica: desarrollan arquitecturas de datos interoperables, integran sistemas industriales con plataformas tecnológicas y establecen procesos permanentes de formación. La tecnología constituye apenas un componente de una transformación mucho más amplia. Esta perspectiva resulta especialmente relevante para América Latina. La región no enfrenta un rezago tecnológico insuperable: las prioridades de inversión de los COO latinoamericanos son prácticamente las mismas que en el resto del mundo. La diferencia radica en la velocidad con que esas inversiones se traducen en capacidades organizacionales capaces de escalar la IA más allá de proyectos individuales. Las empresas deberán dejar de evaluar el éxito por el número de pilotos desarrollados y comenzar a medir su capacidad para integrar datos, personas, procesos y tecnología en un modelo operativo común. La ventaja competitiva se construye cuando la IA deja de ser un proyecto y se convierte en una capacidad organizacional A medida que la inteligencia artificial madura, la fuente de diferenciación cambia. En una primera etapa, la ventaja provenía de identificar casos de uso con alto potencial y demostrar resultados concretos. Hoy, cuando la tecnología está ampliamente disponible y las inversiones continúan creciendo, la diferencia competitiva depende de incorporar la IA al modelo operativo de la organización. Escalar la inteligencia artificial implica rediseñar procesos, transformar la toma de decisiones, fortalecer la infraestructura digital y desarrollar gobernanza que permita replicar soluciones a lo largo de toda la red de operaciones. Los casos analizados por McKinsey muestran cómo esta lógica se traduce en resultados medibles. SQM, líder en la producción de litio, incorporó modelos de IA para apoyar la toma de decisiones operativas en tiempo real, analizando simultáneamente variables de producción, disponibilidad de activos y condiciones operacionales para optimizar extracción y procesamiento y reducir el consumo de agua y energía. El caso demuestra cómo la IA se integra a operaciones industriales altamente complejas cuando forma parte de la gestión cotidiana. Las organizaciones que desarrollen estas capacidades estarán mejor preparadas para un entorno industrial cada vez más exigente. Más que adoptar inteligencia artificial, habrán aprendido a convertirla en una fuente permanente de ventaja competitiva. Por: Carlos Buitrago, Socio y Managing Partner de McKinsey & Company