Manufactura en México: 4.8% usa IA, la demanda no espera

Una cifra chica que pesa mucho: 4.8% y la cadena que no puede esperar

Apenas 4.8% de las empresas manufactureras mexicanas con más de diez empleados utiliza inteligencia artificial, según un estudio de la Secretaría de Economía basado en el Censo Económico 2024 del INEGI. La cifra contrasta con la velocidad a la que sus clientes globales —desde la industria aeroespacial hasta la automotriz— están pidiendo a sus proveedores que automaticen procesos y eleven su repetibilidad. Una de las principales compañías del sector aeroespacial, por ejemplo, está exigiendo a su red acelerar la automatización para sostener sus objetivos de crecimiento, según reportó Expansión. El episodio no es aislado: cuando un cliente global sube el ritmo, cada proveedor se convierte en un eslabón crítico.

¿Qué tan lejos está México de la conversación global?

El promedio nacional de adopción de IA se ubica en 8%, todavía por debajo del 10% que registra Estados Unidos, según un análisis del Centro México Digital (CMD) publicado por El Economista en agosto de 2026 con base en los resultados definitivos del mismo Censo 2024. Las distancias se amplifican por sector: en servicios financieros, México alcanza 8.4% frente a 30.4% en Estados Unidos, 25.2% en Japón y 63.3% en Corea del Sur.

El mismo estudio del CMD cruzó adopción con producción bruta por empresa y encontró asociaciones claras. Un aumento de 10 puntos porcentuales en la proporción de empresas que utiliza IA se asocia con:

• +45.8% en producción bruta en el sector de electricidad, agua y gas.
• +28.4% en servicios financieros y de seguros.
• +12.5% en medios y telecomunicaciones.
• +3.3% más empleo por unidad económica en el agregado de toda la economía.

El dato sectorial de manufactura no se publicó desglosado en ese subestudio, pero la dirección es inequívoca: en una economía donde la manufactura explica buena parte de las exportaciones, pasar del 4.8% actual al 8% promedio todavía dejaría a México detrás de Estados Unidos. Y la presión para acelerar no vendrá solo de la política pública: vendrá de los clientes que auditan capacidad de respuesta antes de firmar contratos.

¿Qué están haciendo los directivos que ya están invirtiendo?

La encuesta de manufactura inteligente 2025 de Deloitte, aplicada a 600 ejecutivos de grandes manufactureras con sede u operaciones en Estados Unidos entre agosto y septiembre de 2024, confirma la dirección del gasto:

• 46% de los encuestados colocó la automatización de procesos entre sus dos primeras prioridades de inversión para los siguientes dos años.
• 37% priorizó la automatización física.
• 24% puso en primer plano la sincronización de fábrica.
• 92% consideró que la manufactura inteligente será el principal motor de competitividad en los próximos tres años, un salto de 6 puntos respecto a 2019.

Los resultados también son medibles. Quienes ya implementaron iniciativas de manufactura inteligente reportan, en promedio, 10% a 20% más producción, 7% a 20% más productividad por empleado y hasta 15% de capacidad adicional desbloqueada. Y hay un techo humano que empuja la decisión: 48% de los encuestados admitió tener dificultades moderadas o significativas para cubrir puestos de producción y operaciones, y 46% reportó lo mismo en planificación y scheduling. El estudio estima que la manufactura estadounidense necesitará 3.8 millones de empleados netos nuevos para 2033.

¿Dónde está la trampa cuando una PyME intenta automatizarse?

La columna de Expansión apunta a un error común: comprar tecnología antes de mapear las restricciones. Una línea con capacidad instalada de sobra puede perder horas por captura manual de información, cambios de referencia prolongados o decisiones que dependen de personas específicas.

En la práctica, automatizar un cuello de botella mal diagnosticado solo encarece el problema. La secuencia lógica es inversa a la habitual: primero datos, después tecnología, y solo al final decisiones de inversión en hardware o software especializado.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si operas como proveedor en una cadena B2B manufacturera —desde un taller de mecanizado hasta una planta de inyección de plástico o un integrador de electrónica— la presión ya no es hipotética. El comprador global está auditando capacidad de respuesta, repetibilidad y calidad de datos, no solo precio.

Tres acciones concretas para este trimestre:

• Mapa de restricciones por celda, no por área. Recorre cada línea y registra dónde se pierde tiempo: cambios de modelo, esperas de material, retrabajos, captura manual. El objetivo no es comprar nada todavía, sino ordenar el diagnóstico.
• Empieza por datos antes que por robots. Antes de invertir en visión computarizada o brazos automatizados, asegura que las variables críticas (tiempos de ciclo, scrap, paradas) se registren de forma automática y consistente. Sin esa base, cualquier modelo de IA que pongas encima aprende de una realidad mal medida.
• Calcula el costo de un cuello de botella para tu cliente, no para ti. Si un pedido extra tarda tres semanas en lugar de una, ¿cuánto le cuesta a tu cliente? Esa cifra —y no el ahorro interno— es la que justifica una inversión en automatización frente a un comprador B2B.

Conclusión

La manufactura mexicana tiene una plataforma competitiva reconocida y un ecosistema de proveedores con tradición. Pero la conversación global ya pasó del "si automatizar" al "qué tan rápido". La diferencia entre un proveedor que sigue en la conversación y uno que queda fuera la marcan los próximos 24 meses, que es exactamente el horizonte que mira la encuesta de Deloitte.

Fuentes

• La manufactura frente a una demanda que ya no espera - Expansión
• Inteligencia artificial eleva hasta 45.8% la producción en sectores estratégicos de México - El Economista
• 2025 Smart Manufacturing and Operations Survey - Deloitte