También existe una brecha sectorial pronunciada. En equipo de cómputo y electrónicos, la adopción alcanza 15.1%; en equipo de transporte, 13.4%
El numero que manda
El Censo Económico 2024 del INEGI, analizado por el Centro México Digital, entrega una cifra sin ambigüedad: apenas 4.8% de las empresas manufactureras mexicanas con 10 o más trabajadores ha incorporado herramientas de inteligencia artificial. El promedio de los países de la OCDE se ubica en 19.1%, casi cuatro veces más. Bélgica, Dinamarca y Suecia ya superan el 30%. Incluso Brasil registra 12.2%, más del doble que México.
La manufactura sostiene 20% del PIB nacional, 90% de las exportaciones y 9.4 millones de empleos directos. Esa magnitud económica convive con un nivel de adopción tecnológica que el propio estudio califica como etapa temprana. La distancia entre ambas realidades es el problema central.
Que hay detras del numero
La baja adopción no es uniforme. Las grandes empresas manufactureras llegan a 16.9% de adopción de IA; las medianas, a 7.8%; las pequeñas, a apenas 1.2%. Las grandes adoptan catorce veces más que las pequeñas. Esa dispersión refleja diferencias reales en capital disponible, acceso a talento especializado y madurez de infraestructura digital previa.
El estudio es explícito en un punto crítico: la IA no llega sola. Las empresas que la integran exitosamente son aquellas que primero construyeron una base de analítica de datos, cómputo en la nube y dispositivos interconectados. Lo que separa a las plantas que pueden adoptar IA de las que no es la capa intermedia de digitalización operativa: sistemas de gestión de información avanzados, sensórica conectada y datos de planta en tiempo real. Las tecnologías básicas —computadoras, correo electrónico— ya están difundidas y no explican las diferencias.
También existe una brecha sectorial pronunciada. En equipo de cómputo y electrónicos, la adopción alcanza 15.1%; en equipo de transporte, 13.4%. En el extremo opuesto, madera llega a 0.6% y cuero y piel a 1.1%. La diferencia entre los extremos es de hasta 25 veces. Para un Gerente de Planta en alimentos, bebidas, plásticos o metalmecánica, el punto de referencia relevante no es el promedio nacional sino el nivel de su subsector específico.
Lo que esto vale en tu operacion
Los modelos econométricos del Centro México Digital estiman que un incremento de 10 puntos porcentuales en la adopción de IA dentro del sector manufacturero se asocia con un aumento de 18.8% en producción. Ese coeficiente es aproximadamente el doble del promedio para todos los sectores económicos del país, lo que indica que la manufactura tiene una sensibilidad productiva especialmente alta a esta tecnología.
Para la industria alimentaria, equipo de transporte, bebidas y aparatos eléctricos, los incrementos asociados superan el 20%. Si gestionas una planta en alguno de estos subsectores, la asociación es más fuerte que el promedio sectorial, y la distancia respecto a competidores que ya están en la curva de adopción se amplía más rápido.
Hay un segundo efecto que el estudio cuantifica y que habitualmente no aparece en los argumentos de adopción tecnológica: una mayor incorporación de IA también se asocia con salarios más altos para el personal de planta. Un incremento de 10 puntos porcentuales en adopción correlaciona con un aumento promedio de 5.4% en remuneraciones, con efectos más marcados en impresión, plástico y hule, metálicas básicas, papel y alimentaria. Esto tiene implicaciones directas para la retención de técnicos calificados, uno de los puntos de presión más frecuentes en la operación diaria.
Lo que el dato no dice
Hay limitaciones que el propio estudio no resuelve y que importan para la decisión de un Gerente de Planta. La asociación entre adopción de IA y producción es estadísticamente robusta según los investigadores, pero los datos del Censo Económico no permiten establecer causalidad directa ni controlar completamente por el perfil previo de la empresa. Las plantas que ya adoptaban IA en 2024 probablemente tenían ventajas de capital, escala y talento que también explican parte de su mejor desempeño.
El estudio tampoco especifica qué tipo de herramientas de IA se están contabilizando. Desde mantenimiento predictivo basado en machine learning hasta software de planeación con algoritmos de optimización, el rango es amplio y las implicaciones operativas son muy distintas. Antes de traducir el benchmark en decisión de inversión, la pregunta relevante es qué categoría de aplicación mueve el indicador de producción en tu subsector específico, y esa respuesta no está en el informe.
Tampoco queda claro si la brecha entre México y el promedio OCDE refleja un rezago recuperable en el corto plazo o una desventaja estructural que se profundiza. El estudio advierte que la competencia global avanza, pero no establece un horizonte de cierre.
La pregunta de implementacion
Antes de la próxima reunión de presupuesto: ¿cuál es el estado actual de tu infraestructura de datos de planta, y qué tan lejos estás de la capa de analítica y conectividad que el estudio identifica como prerequisito para que la adopción de IA genere retornos productivos reales?
Fuentes
- Elsoberano — Manufactura mexicana rezagada en inteligencia artificial: solo 4.8% de las empresas ha adoptado esta (Link)
