En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser un tema reservado a centros de investigación tecnológica para convertirse en una herramienta de transformación industrial. Desde la manufactura avanzada hasta la logística o el mantenimiento predictivo, su impacto está alterando profundamente la dinámica productiva global. Para un estado industrialmente estratégico como Nuevo León, este cambio representa tanto una oportunidad como un desafío de gran magnitud.
¿Por qué importa la IA para la industria local?
Nuevo León concentra una parte importante del aparato manufacturero del país.
De acuerdo con datos del INEGI, representa más del 8% del PIB manufacturero nacional, con sectores clave como la automotriz, electrodomésticos, acero y maquinaria. En todos estos sectores, la IA está siendo adoptada en procesos como análisis de fallas, inspección de calidad automatizada, logística inteligente y diseño de productos.
Empresas globales como Siemens, a través de su plataforma MindSphere, conectan maquinaria industrial a la nube para generar datos útiles que optimizan operaciones. Rockwell Automation, con su división de analítica de datos, permite a las empresas modelar digitalmente sus líneas de producción para prever cuellos de botella antes de que ocurran. En los últimos años destaca Palantir Technologies, cuya plataforma Foundry permite a industrias como la automotriz o energética modelar en tiempo real sus operaciones, gestionar inventarios y reducir riesgos logísticos. Esta clase de soluciones podría transformar sectores como el acero o la maquinaria pesada en Nuevo León.
¿Qué riesgos enfrenta Nuevo León?
Un estudio de McKinsey estima que más del 50% de las actividades actuales en el sector manufacturero tienen el potencial de ser automatizadas. Esto implica una transformación significativa en el perfil de habilidades requeridas. Si no se acompaña con programas de capacitación, podríamos observar fenómenos de desplazamiento laboral, segmentación del mercado de trabajo y presión sobre los salarios menos calificados.
Además, existe el riesgo de ampliar la brecha tecnológica entre grandes empresas, que cuentan con recursos para implementar IA avanzada, y las pequeñas y medianas empresas (PYMEs), que enfrentan restricciones presupuestales y de capital humano especializado. Mientras una automotriz global puede integrar soluciones de Amazon Web Services o Google Cloud AI, muchas PYMEs industriales ni siquiera cuentan con procesos sistematizados de recolección de datos.
¿Qué puede hacer el gobierno estatal?
La participación del gobierno de Nuevo León puede ser decisiva para lograr una adopción equitativa y estratégica de la IA. Algunas de las acciones clave incluyen:
- Liderar una estrategia estatal de inteligencia artificial que defina prioridades sectoriales, normas éticas y objetivos de productividad y empleo, con participación del sector privado y académico.
- Ofrecer incentivos fiscales o subsidios tecnológicos a PYMEs que integren soluciones de IA en sus procesos operativos, logísticos o financieros.
- Desarrollar centros de datos y plataformas abiertas donde universidades, empresas y emprendedores puedan acceder a capacidades de cómputo e infraestructura avanzada, similar al modelo que han seguido países como Corea del Sur o Canadá.
- Fortalecer la educación técnica y profesional, actualizando los programas de formación en preparatorias técnicas, universidades tecnológicas y centros de capacitación industrial con contenido en ciencia de datos, programación y robótica.
- Fomentar las compras públicas tecnológicas, incluyendo criterios de adopción de IA en licitaciones estatales, lo cual crearía demanda local que incentive el ecosistema empresarial.
¿Cómo se puede preparar la región?
Más allá del gobierno, hay tres líneas de acción críticas para convertir la IA en una ventaja competitiva para Nuevo León:
Capital humano: Las Universidades como el ITESM están alineando sus programas con las nuevas necesidades de IA, especialmente en ciencia de datos, automatización y robótica industrial. Esto debe ampliarse a centros de educación técnica.
Clústeres tecnológicos: El ecosistema de innovación debe fortalecerse con políticas que promuevan la colaboración entre empresas, academia y startups. La formación de clusters de IA son altamente deseables.
Infraestructura digital compartida: Crear “laboratorios vivos” y sandboxes que permitan a startups y empresas piloto experimentar con IA de forma segura y regulada.
Conclusión
La Inteligencia Artificial no es una promesa futura: ya está reconfigurando los modelos de negocio en todo el mundo. Para Nuevo León, región históricamente industrial y exportadora, representa una disyuntiva entre liderar o rezagarse. La diferencia estará en la capacidad de adaptar no solo la tecnología, sino también la política educativa, industrial y laboral. En una economía donde el conocimiento es el principal factor de producción, la estrategia correcta hará la diferencia entre una transición exitosa y una disrupción costosa.
El autor es economista y Director de Programas en la Escuela de Negocios del ITESM Campus Monterrey.
Contacto: rfenton@tec.mx