Una disciplina, no una carrera de velocidad: lo que el sector industrial está enseñando sobre la IA

Mientras muchos sectores viven la inteligencia artificial como una carrera de velocidad —más pilotos, más modelos, más promesas— la industria manufacturera avanza por otra vía. No persigue la IA como un fin en sí mismo: la diseña como un sistema. Y esa diferencia importa.

Los últimos datos de S&P Global Market Intelligence revelan una paradoja reveladora. Solo el 31% de los fabricantes se considera “transformacional” en su adopción de IA, el porcentaje más bajo entre los sectores analizados. Sin embargo, son quienes perciben menos barreras para llegar a ese nivel. Allí donde otros chocan con problemas de cultura, liderazgo o alineación interna, la industria se enfrenta a límites técnicos que conoce bien y sabe cómo resolver.

Esta aproximación resulta especialmente relevante en países como España, donde la industria manufacturera —automoción, alimentación, química, bienes de equipo— sigue siendo un pilar clave de la economía y donde el discurso sobre la Industria 4.0 lleva años madurando. En ese contexto, la adopción de la IA como un sistema integrado, y no como una sucesión de pruebas aisladas, encaja mejor con la realidad de plantas productivas complejas, altamente reguladas y con márgenes cada vez más ajustados.

La explicación es sencilla: los fabricantes no abordan la IA como un reto cultural, sino como un problema de ingeniería. Mientras otros sectores debaten sobre talento o mentalidad, en las plantas industriales las preguntas son más concretas: ¿hay suficiente capacidad de GPU?, ¿los flujos de datos permiten inferencia en tiempo real?, ¿pueden conectarse los sistemas de producción con las plataformas analíticas sin latencia?

No son preguntas nuevas. Son el tipo de problemas que la industria lleva décadas resolviendo en automatización, control de procesos o sistemas críticos.

Esta lógica se refleja en una tendencia clara: el auge de las plataformas internas. Hoy, más de un tercio de los fabricantes ya ha construido —o está construyendo— su propia infraestructura de Platform-as-a-Service. No se trata de abandonar la nube pública, que sigue siendo clave para entrenamiento e inferencia, sino de redefinir la gobernanza. La IA no se deja crecer de forma desordenada: se integra bajo los mismos estándares de fiabilidad, seguridad y control que cualquier otro sistema productivo.

Robótica, visión artificial, mantenimiento predictivo o gemelos digitales no funcionan como proyectos aislados. Exigen coordinación en tiempo real entre dispositivos en el edge, sistemas on-premise y la nube. Las plataformas internas aportan la coherencia arquitectónica necesaria para que esa complejidad no se convierta en fragilidad.

También explica otra decisión contracultural: menos modelos, no más. El número medio de modelos de IA en producción en la industria está disminuyendo, de los 242 actuales a los 189 previstos para final de año. En lugar de inflar carteras experimentales, los fabricantes se consolidan en torno a casos de uso probados que generan impacto directo: menos paradas, menos defectos, menor consumo energético.

Es una mentalidad orientada al valor. Menos experimentación dispersa y más capacidad para llevar modelos a producción con calidad, monitorización y responsabilidad clara sobre resultados de negocio.

Cuando los fabricantes hablan de alcanzar una madurez transformacional, no se refieren a una explosión de proyectos, sino a integrar profundamente unas pocas capacidades de IA en el corazón de sus operaciones. Pasar del volumen al valor.

Otras industrias tratan la IA como software: iterar rápido, desplegar pronto, corregir después. La manufactura la trata como un sistema: diseñar, integrar, validar y solo entonces escalar. No es el camino más rápido, pero probablemente sea el más sólido. Y en un momento en el que la IA empieza a tocar procesos críticos, esa disciplina puede marcar la diferencia.