Según un reciente informe de Bain & Company, en 2030 casi la mitad de los ingresos de la automatización industrial global procederán de soluciones basadas en inteligencia artificial, mientras que más del 80% de los beneficios del mercado se concentrarán en el software, los datos y los dispositivos inteligentes.
Durante décadas, la automatización industrial siguió una lógica relativamente estable. El desarrollo tecnológico se centró en mejorar la precisión de los sistemas de control, aumentar la velocidad de las líneas de producción y garantizar operaciones más seguras y eficientes. Los grandes fabricantes de automatización construyeron su liderazgo alrededor de controladores programables (PLC), sistemas de control distribuido (DCS), plataformas Scada y un amplio ecosistema de servicios asociados.
Ese modelo permitió modernizar miles de fábricas en todo el mundo y sentó las bases de la Industria 4.0. Sin embargo, la aparición de la inteligencia artificial está modificando profundamente las reglas del juego.
El informe Industrial Automation: From Control to Intelligence, elaborado por Bain & Company, sostiene que la industria no está viviendo únicamente una evolución tecnológica, sino un cambio estructural sobre dónde se genera realmente el valor económico. La automatización deja de consistir exclusivamente en ejecutar instrucciones para empezar a tomar decisiones, aprender continuamente y optimizar los procesos de manera autónoma.
Del control a la inteligencia
La principal conclusión del estudio puede resumirse en una idea: la automatización ya no gira alrededor del control de las máquinas, sino de la inteligencia que permite coordinar toda la operación industrial.
Hasta ahora, el corazón de una fábrica estaba formado por sistemas capaces de ejecutar órdenes de forma extremadamente fiable. Los controladores industriales recibían información de sensores, activaban actuadores y garantizaban que cada proceso siguiera exactamente la secuencia prevista.
Ese enfoque continúa siendo imprescindible. Ninguna planta puede funcionar sin sistemas de control robustos. Lo que cambia es el lugar donde se crea el mayor valor añadido.
Según Bain, el verdadero elemento diferenciador ya no será únicamente controlar una máquina, sino interpretar millones de datos en tiempo real para decidir automáticamente cuál es la mejor acción en cada momento: ajustar parámetros de producción, anticipar averías, reducir el consumo energético, reorganizar la planificación o adaptar el proceso a cambios en la demanda.
En otras palabras, la automatización deja de limitarse a ejecutar instrucciones programadas para evolucionar hacia sistemas capaces de aprender y optimizar continuamente su funcionamiento.
Una nueva arquitectura para la automatización
Ese cambio también modifica la propia estructura tecnológica de las fábricas. Durante años, la automatización se representaba como una pirámide. En la base se situaban sensores y actuadores; sobre ellos, los sistemas de control; posteriormente las plataformas de supervisión; y finalmente las aplicaciones de gestión empresarial.
El informe de Bain sostiene que esa representación comienza a quedarse obsoleta. En su lugar aparece una estructura mucho más parecida a un reloj de arena.
En uno de sus extremos se concentran los dispositivos inteligentes: sensores capaces de procesar información, sistemas de visión artificial, robots colaborativos o accionamientos con capacidad de decisión local.
En el otro extremo se sitúan las plataformas de software, los sistemas de análisis de datos, la inteligencia artificial, la computación en la nube y las herramientas capaces de convertir toda esa información en decisiones operativas.
Entre ambos extremos permanece la capa tradicional de control. Continúa siendo esencial para el funcionamiento de las instalaciones, pero deja de ser el principal foco de generación de valor económico.
Según Bain, más del 80% del beneficio generado por la automatización industrial se concentrará antes de finalizar la década en esos dos extremos del nuevo ecosistema, mientras que los sistemas tradicionales de control verán reducida progresivamente su capacidad para diferenciarse frente a la competencia.
El software pasa a ocupar el centro de la estrategia
Uno de los cambios más significativos afecta al papel del software. Hasta hace pocos años, éste actuaba principalmente como complemento de los equipos físicos instalados en planta. Ahora se convierte en el auténtico cerebro de las operaciones industriales.
Las plataformas de datos, los sistemas de gestión de operaciones, las aplicaciones basadas en inteligencia artificial y las herramientas capaces de integrar información procedente de múltiples procesos adquieren un protagonismo creciente.
Su ventaja reside en que no solo permiten automatizar tareas concretas, sino mejorar continuamente el rendimiento de toda la organización.
Cada nuevo dato recopilado alimenta algoritmos capaces de aprender, detectar patrones y proponer decisiones cada vez más precisas.
Además, el software ofrece una característica especialmente atractiva desde el punto de vista económico: escala con mucha mayor facilidad que el hardware. Mientras sustituir equipos físicos exige nuevas inversiones, las plataformas digitales pueden desplegar nuevas funcionalidades simultáneamente en múltiples plantas productivas.
Ese modelo explica por qué Bain prevé que las capas de software y datos concentrarán más de la mitad del beneficio generado por toda la industria de la automatización durante los próximos años.
Los dispositivos inteligentes también ganan protagonismo
La inteligencia no se concentra únicamente en la nube. También comienza a desplazarse hacia el propio proceso productivo. Sensores equipados con inteligencia artificial, cámaras capaces de realizar inspecciones automáticas, accionamientos con capacidad de autodiagnóstico o robots que adaptan su comportamiento en función del entorno son solo algunos ejemplos de una tendencia que avanza con rapidez.
Estos dispositivos dejan de limitarse a enviar información. Procesan datos localmente, toman determinadas decisiones sin necesidad de recurrir continuamente a sistemas centrales y colaboran con otras máquinas para optimizar el funcionamiento global de la planta.
Esta evolución reduce tiempos de respuesta, mejora la resiliencia de las instalaciones y permite desarrollar aplicaciones que hace pocos años resultaban inviables, como el mantenimiento autónomo o el control de calidad basado en inteligencia artificial en tiempo real.
El dato más llamativo del informe hace referencia precisamente al peso que alcanzará la inteligencia artificial durante los próximos cinco años.
Según las estimaciones de Bain, casi la mitad de los ingresos del mercado mundial de automatización industrial dependerán en 2030 de soluciones basadas en IA.
Ese crecimiento supondrá la creación de aproximadamente 70.000 millones de dólares de nuevo valor de mercado entre 2025 y 2030, impulsado por aplicaciones relacionadas con el mantenimiento predictivo, la robótica adaptativa, los sistemas expertos o la optimización automática de operaciones industriales.
Lejos de tratarse de una tendencia a largo plazo, Bain considera que buena parte de esa transformación tendrá lugar antes de finalizar la década. Las empresas que retrasen la incorporación de estas capacidades corren el riesgo de perder competitividad frente a organizaciones capaces de convertir los datos en decisiones operativas prácticamente en tiempo real.
Una transformación impulsada por nuevos desafíos industriales
La irrupción de la inteligencia artificial no responde únicamente al avance tecnológico. También es consecuencia de un entorno industrial mucho más complejo que el existente hace apenas diez años.
Las fábricas deben producir con mayor flexibilidad, responder a cadenas de suministro cada vez más cambiantes, reducir su consumo energético, cumplir objetivos de sostenibilidad, reforzar la ciberseguridad y hacer frente a una creciente escasez de mano de obra especializada.
En ese contexto, los sistemas tradicionales de automatización comienzan a mostrar sus limitaciones. Diseñados para operar en escenarios relativamente estables, resultan menos eficaces cuando deben adaptarse continuamente a cambios de producción, nuevas referencias, interrupciones logísticas o variaciones en la demanda.
La inteligencia artificial aparece así como una herramienta capaz de aportar precisamente aquello que más necesita actualmente la industria: capacidad de adaptación. Porque el verdadero reto ya no consiste únicamente en automatizar procesos, sino en lograr que las fábricas sean capaces de aprender, anticiparse y tomar decisiones cada vez más inteligentes.
Los fabricantes de automatización, ante un cambio de modelo
La incorporación de la inteligencia artificial no solo transformará el funcionamiento de las fábricas. También obligará a evolucionar a las propias empresas que desarrollan las tecnologías de automatización.
Durante décadas, el mercado estuvo dominado por fabricantes capaces de suministrar equipos de control cada vez más robustos y fiables. La innovación se medía por la capacidad de mejorar el rendimiento de un PLC, ampliar las prestaciones de un sistema SCADA o desarrollar nuevos accionamientos para la planta. Ese modelo continúa siendo esencial, pero deja de ser suficiente.
El informe de Bain advierte de que el valor comenzará a desplazarse desde el hardware hacia el software, los datos y los servicios digitales, obligando a los grandes proveedores de automatización a redefinir sus estrategias de crecimiento.
Las compañías que históricamente han liderado el sector tendrán que combinar su experiencia en automatización con nuevas capacidades relacionadas con la inteligencia artificial, el desarrollo de plataformas digitales, la analítica avanzada y la gestión de grandes volúmenes de datos.
No se trata únicamente de incorporar nuevas funcionalidades a los productos existentes. El cambio afecta al propio modelo de negocio.
Cada vez resultará más importante ofrecer soluciones capaces de generar mejoras continuas durante toda la vida útil de una instalación, en lugar de limitarse a suministrar equipos físicos.
Aunque la inteligencia artificial está avanzando con enorme rapidez, el informe subraya que su éxito en el ámbito industrial dependerá de un factor que no puede obtenerse únicamente mediante algoritmos: el conocimiento profundo de los procesos productivos.
Una fábrica de alimentación no funciona igual que una planta química. Los retos de una acería son completamente diferentes a los de un fabricante farmacéutico o una empresa de automoción.
Por ello, Bain considera que la ventaja competitiva no estará únicamente en desarrollar modelos de inteligencia artificial cada vez más sofisticados, sino en entrenarlos con conocimiento específico de cada industria.
Los algoritmos necesitarán comprender cómo funciona realmente cada proceso, cuáles son las variables críticas, qué parámetros afectan a la calidad del producto o cómo se comportan los equipos en condiciones normales de operación.
Ese conocimiento industrial acumulado durante décadas se convierte así en uno de los activos más valiosos para los fabricantes de automatización. La inteligencia artificial, por sí sola, no sustituye la experiencia. La amplifica.
Del mantenimiento predictivo a la fábrica autónoma
La aplicación de la inteligencia artificial en la industria ya no se limita a proyectos experimentales. Muchas de las tecnologías que hace apenas unos años se encontraban en fase piloto comienzan a incorporarse progresivamente al funcionamiento cotidiano de las plantas. El mantenimiento predictivo constituye probablemente el ejemplo más conocido.
Gracias al análisis continuo de datos procedentes de sensores, vibraciones, temperaturas o consumos eléctricos, los algoritmos pueden identificar patrones anómalos que anticipan futuras averías antes incluso de que aparezcan los primeros síntomas visibles.
Ello permite planificar las intervenciones de mantenimiento, reducir paradas imprevistas y prolongar la vida útil de los equipos. Pero las posibilidades van mucho más allá.
La inteligencia artificial también empieza a utilizarse para optimizar automáticamente parámetros de producción, ajustar consumos energéticos, mejorar el control de calidad mediante visión artificial, gestionar inventarios en tiempo real o planificar la producción en función de la evolución de la demanda.
El siguiente paso apunta hacia la denominada fábrica autónoma. No significa eliminar la intervención humana, sino construir sistemas capaces de tomar un número creciente de decisiones operativas de forma automática, siempre bajo la supervisión de los responsables de producción.
Según Bain, ese será uno de los grandes vectores de crecimiento del mercado durante los próximos años.
Los datos se convierten en la nueva materia prima
Si el petróleo fue considerado durante años el recurso estratégico por excelencia, en la industria conectada ese papel empieza a ocuparlo el dato.
Cada sensor instalado, cada robot, cada sistema de visión artificial o cada equipo de producción genera continuamente información sobre el funcionamiento de la planta. Hasta hace relativamente poco, gran parte de esos datos quedaban infrautilizados. Hoy constituyen la base sobre la que trabajan los sistemas de inteligencia artificial.
Cuanto mayor es la calidad, disponibilidad y contexto de esa información, mayor capacidad tendrán los algoritmos para detectar oportunidades de mejora y optimizar el funcionamiento de la fábrica.
El informe destaca precisamente que la capacidad para integrar datos procedentes de múltiples fuentes será uno de los principales factores competitivos de la próxima generación de plataformas industriales.
No basta con disponer de información. Será necesario convertirla en conocimiento útil para mejorar la toma de decisiones.
La transformación tecnológica no afectará únicamente a las máquinas. También modificará el perfil de los profesionales que trabajan en la industria. Los especialistas en automatización deberán incorporar conocimientos relacionados con inteligencia artificial, análisis de datos, programación avanzada o arquitecturas cloud.
Al mismo tiempo, los científicos de datos necesitarán comprender el funcionamiento real de los procesos industriales para desarrollar modelos útiles para las fábricas. La colaboración entre ambos perfiles será cada vez más estrecha.
Las empresas demandarán profesionales capaces de combinar experiencia industrial con competencias digitales, una necesidad que ya comienza a reflejarse en la oferta formativa de universidades, centros tecnológicos y escuelas de ingeniería.
La automatización del futuro no dependerá únicamente de disponer de mejores algoritmos. También requerirá personas capaces de interpretar los resultados, validar las decisiones propuestas por la inteligencia artificial y trasladarlas al funcionamiento diario de la planta.
La carrera por liderar la nueva automatización
La rapidez con la que evoluciona la inteligencia artificial está acelerando también los movimientos estratégicos del mercado.
Fabricantes tradicionales de automatización, empresas de software, proveedores cloud y grandes compañías tecnológicas compiten por posicionarse en un ecosistema donde las fronteras entre sectores son cada vez menos claras.
La automatización industrial deja de ser un mercado exclusivamente industrial para incorporar actores procedentes del mundo digital.
El informe de Bain considera que esta convergencia provocará nuevas alianzas, adquisiciones y modelos de colaboración entre compañías que hasta hace pocos años apenas compartían mercado.
El objetivo común será desarrollar plataformas capaces de integrar control industrial, inteligencia artificial, análisis de datos y servicios digitales dentro de una misma propuesta de valor.
Para la industria, esta transformación representa mucho más que una evolución tecnológica. La inteligencia artificial ofrece la posibilidad de producir con mayor flexibilidad, reducir costes, minimizar consumos energéticos, mejorar la calidad y responder con mayor rapidez a un mercado cada vez más cambiante.
Todo ello resulta especialmente relevante en un contexto marcado por la presión competitiva internacional, la transición energética, la escasez de talento especializado y la necesidad de aumentar la productividad.
Sin embargo, aprovechar plenamente ese potencial exigirá inversiones sostenidas, una estrategia clara de digitalización y la capacidad de integrar la inteligencia artificial dentro de los procesos industriales de forma gradual y segura.
Las empresas que limiten la IA a proyectos aislados difícilmente obtendrán ventajas significativas. En cambio, aquellas que la incorporen como un elemento transversal de su estrategia estarán mejor preparadas para competir en la próxima década.
Del control de las máquinas al conocimiento de las fábricas
La automatización industrial nació para liberar a las personas de tareas repetitivas y garantizar procesos cada vez más precisos. Hoy ese objetivo permanece intacto, pero la tecnología da un paso más.
La inteligencia artificial no sustituye la automatización tradicional; la complementa y amplía sus capacidades.
Las máquinas seguirán necesitando sistemas de control fiables, sensores precisos y redes industriales robustas. Pero el verdadero valor residirá cada vez más en la capacidad para interpretar toda la información generada por esos sistemas y convertirla en decisiones inteligentes.
Las previsiones de Bain reflejan la magnitud de ese cambio. Si en 2030 casi la mitad del valor del mercado de la automatización estará vinculado a la inteligencia artificial y más del 80% de los beneficios se concentrarán en el software, los datos y los dispositivos inteligentes, la industria se encuentra ante una transformación comparable a la que supuso la llegada de la automatización digital hace varias décadas.
La próxima revolución industrial no consistirá únicamente en conectar máquinas. Consistirá en lograr que esas máquinas comprendan lo que ocurre a su alrededor, aprendan de cada operación y ayuden a tomar mejores decisiones. En esa capacidad para convertir datos en inteligencia se jugará buena parte de la competitividad de las fábricas durante los próximos años.
