El 58,5% de las empresas industriales ya invierte más de 10 millones de dólares anuales en IA

La inteligencia artificial industrial vive un punto de inflexión. Según un nuevo estudio de IFS junto con The Futurum Group, las empresas están acelerando la adopción de IA especializada, aumentando la autonomía de sus procesos y consolidando inversiones millonarias para transformar operaciones críticas. El informe revela que en cinco de los seis sectores analizados, más del 60% considera “muy importante” o “crítico” disponer de soluciones de IA específicas para su industria.

El estudio confirma una inversión sostenida. El 58,5% destina 10 millones de dólares o más al año a IA, IA agéntica y automatización, y solo el 3,6% invierte menos de un millón. El tramo más habitual es 10–25 millones, donde se sitúa el 28% de las empresas.

Las expectativas de retorno también son claras, con un 40% que espera recuperar la inversión en 13–24 meses, y el 32% en 6–12 meses. En fabricación, el 51% sitúa el retorno entre 13–24 meses.

 

Hacia la especialización

La demanda de IA especializada por sector alcanza el 72,4% en construcción e ingeniería, el 69,5% en telecomunicaciones, el 66,7% en transporte y logística, el 62,2% en aeroespacial y defensa, el 61,9% en fabricación y el 48,8% en energía y utilities.

Las organizaciones están evolucionando desde herramientas generalistas hacia IA capaz de operar en procesos específicos, con integración profunda, marcos de control definidos y capacidad de autonomía progresiva.

“Las empresas industriales están buscando una IA que conozca su realidad y sea capaz de trabajar sobre los procesos que sostienen sus operaciones”, explica Gonzalo Valle, director de Preventa de IFS Iberia. “La especialización, la integración con los sistemas empresariales y la capacidad de operar dentro de marcos de control definidos son fundamentales para llevar la IA a procesos críticos y ampliar su autonomía”.

En cuanto a qué valoran las empresas al elegir tecnología de IA industrial, los factores prioritarios son la integración con sistemas existentes (36%), la fiabilidad y precisión (34%), la gobernanza y auditabilidad (30%), la flexibilidad (28%), los flujos de trabajo preconfigurados (26%), y la velocidad de despliegue (21%). La IA industrial debe ser integrable, gobernable y fiable, además de adaptable a procesos críticos.

 

Del copiloto a los trabajadores digitales

El estudio muestra una clara transición hacia modelos de IA más autónomos. El 63% utiliza IA para asistir o completar tareas individuales, el 22% ejecuta flujos de trabajo semiautónomos con supervisión limitada, el 10% opera con IA mayoritariamente autónoma, y solo 4% no ha desplegado IA en sus operaciones.

Esta evolución marca el paso de los copilotos tradicionales hacia trabajadores digitales capaces de ejecutar procesos completos de principio a fin, dejando la intervención humana para casos excepcionales.

A la hora de incorporar IA, un 63% que prefiere adquirir trabajadores digitales. Concretamente, el 41,7% prefiere comprar trabajadores digitales y personalizarlos, y el 21,5% opta por soluciones ya preparadas. El 18,7% quiere desarrollarlos internamente, y el 18,1% apuesta por un modelo híbrido.

“Las organizaciones pasan de experimentar con la IA a plantearse qué procesos completos pueden delegar en trabajadores digitales”, señala Somya Kapoor, directora ejecutiva de IFS Loops. “En entornos industriales, esto requiere combinar conocimiento específico del sector con integración, gobernanza y capacidad para aprender progresivamente dentro de límites definidos”.