LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL COMO
PERSPECTIVA INTEGRAL A LA
MANUFACTURA, EN EL MARCO DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DIGITAL TRANSFORMATION AS A COMPREHENSIVE
PERSPECTIVE FOR MANUFACTURING, WITHIN THE
FRAME OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Pedro Jácome Onofre
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba - México
Jaime Amador Solar
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba - México
Fernando Ivan Lopez Matamoros
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba - México
María Isabel González Rojas
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba - México
Ana Karen Córdoba Schettino
Tecnológico Nacional de México/Campus Orizaba - México
pág. 9334
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.19497
La transformación digital como perspectiva integral a la manufactura, en el
marco de la inteligencia artificial
Pedro Jácome Onofre1
pedro.jo@orizaba.tecnm.edu.mx
https://orcid.org/0000-0003-3698-8893
Departamento de Ingenieria Mecánica
Tecnologico Nacional de México/Campus
Orizaba. México
Jaime Amador Solar
jaime.as@orizaba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0006-5019-6728
Departamento de Ingenieria en Gestión Empresarial.
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba.
México
Fernando Ivan Lopez Matamoros
fernando.lm@orizaba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0003-3572-1799
Departamento de Ingenieria en Gestión
Empresarial
Tecnologico Nacional de México/Campus
Orizaba. México
María Isabel González Rojas
maria.gr3@oriz aba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0005-1578-0155
Departamento de Ingenieria en Gestión Empresarial.
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba.
México
Ana Karen Córdoba Schettino
Ana.cs@orizaba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0006-8848-6536
Departamento de Ingeniería Industrial
Tecnológico Nacional de México/Campus
Orizaba. México
RESUMEN
El objetivo de este trabajo es analizar la transformación digital en la industria manufacturera mexicana
desde una perspectiva integral, con énfasis en el papel estratégico de la inteligencia artificial (IA) para
modernizar procesos, aumentar la eficiencia y fortalecer la competitividad del sector. Se busca
identificar cómo la integración tecnológica puede aplicarse de manera efectiva considerando el contexto
socioeconómico e industrial de México. La metodología se basó en un enfoque cualitativo-descriptivo,
mediante revisión documental de estudios de caso nacionales, políticas públicas, informes industriales
y literatura especializada en Industria 4.0. Asimismo, se incorporaron entrevistas exploratorias a actores
clave del sector manufacturero, incluyendo pequeñas y medianas empresas (pymes), centros de
innovación y académicos. Esta triangulación permitió identificar patrones comunes, retos específicos y
oportunidades emergentes para la aplicación de IA en procesos industriales. Entre los principales
hallazgos se destaca que, aunque muchas empresas mexicanas ya han iniciado procesos de
automatización, aún persiste una brecha digital significativa, sobre todo en pymes. La adopción de IA
ha demostrado impactos positivos en la predicción de fallas, trazabilidad de productos, control de calidad
y toma de decisiones basada en datos. Este trabajo concluye que la transformación digital, cuando es
comprendida como una estrategia integral y contextualizada, puede ser un motor clave para una
manufactura mexicana más resiliente, innovadora y sustentable.
Palabras clave: manufactura inteligente, inteligencial artificial, digitalización, tecnologias emergentes
1 Autor principal
Correspondencia: pedro.jo@orizaba.tecnm.edu.mx
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i4.19497
La transformación digital como perspectiva integral a la manufactura, en el
marco de la inteligencia artificial
Pedro Jácome Onofre1
pedro.jo@orizaba.tecnm.edu.mx
https://orcid.org/0000-0003-3698-8893
Departamento de Ingenieria Mecánica
Tecnologico Nacional de México/Campus
Orizaba. México
Jaime Amador Solar
jaime.as@orizaba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0006-5019-6728
Departamento de Ingenieria en Gestión Empresarial.
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba.
México
Fernando Ivan Lopez Matamoros
fernando.lm@orizaba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0003-3572-1799
Departamento de Ingenieria en Gestión
Empresarial
Tecnologico Nacional de México/Campus
Orizaba. México
María Isabel González Rojas
maria.gr3@oriz aba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0005-1578-0155
Departamento de Ingenieria en Gestión Empresarial.
Tecnologico Nacional de México/Campus Orizaba.
México
Ana Karen Córdoba Schettino
Ana.cs@orizaba.tecnm.mx
https://orcid.org/0009-0006-8848-6536
Departamento de Ingeniería Industrial
Tecnológico Nacional de México/Campus
Orizaba. México
RESUMEN
El objetivo de este trabajo es analizar la transformación digital en la industria manufacturera mexicana
desde una perspectiva integral, con énfasis en el papel estratégico de la inteligencia artificial (IA) para
modernizar procesos, aumentar la eficiencia y fortalecer la competitividad del sector. Se busca
identificar cómo la integración tecnológica puede aplicarse de manera efectiva considerando el contexto
socioeconómico e industrial de México. La metodología se basó en un enfoque cualitativo-descriptivo,
mediante revisión documental de estudios de caso nacionales, políticas públicas, informes industriales
y literatura especializada en Industria 4.0. Asimismo, se incorporaron entrevistas exploratorias a actores
clave del sector manufacturero, incluyendo pequeñas y medianas empresas (pymes), centros de
innovación y académicos. Esta triangulación permitió identificar patrones comunes, retos específicos y
oportunidades emergentes para la aplicación de IA en procesos industriales. Entre los principales
hallazgos se destaca que, aunque muchas empresas mexicanas ya han iniciado procesos de
automatización, aún persiste una brecha digital significativa, sobre todo en pymes. La adopción de IA
ha demostrado impactos positivos en la predicción de fallas, trazabilidad de productos, control de calidad
y toma de decisiones basada en datos. Este trabajo concluye que la transformación digital, cuando es
comprendida como una estrategia integral y contextualizada, puede ser un motor clave para una
manufactura mexicana más resiliente, innovadora y sustentable.
Palabras clave: manufactura inteligente, inteligencial artificial, digitalización, tecnologias emergentes
1 Autor principal
Correspondencia: pedro.jo@orizaba.tecnm.edu.mx
pág. 9335
Digital transformation as a comprehensive perspective for manufacturing,
within the frame of artificial intelligence
ABSTRACT
The objective of this paper is to analyze the digital transformation in the Mexican manufacturing
industry from a comprehensive perspective, with an emphasis on the strategic role of artificial
intelligence (AI) in modernizing processes, increasing efficiency, and strengthening the sector's
competitiveness. The objective is to identify how technological integration can be effectively applied,
considering Mexico's socioeconomic and industrial context. The methodology was based on a
qualitative-descriptive approach, through a documentary review of national case studies, public policies,
industrial reports, and specialized literature on Industry 4.0. It also incorporated exploratory interviews
with key players in the manufacturing sector, including small and medium-sized enterprises (SMEs),
innovation centers, and academics. This triangulation allowed for the identification of common patterns,
specific challenges, and emerging opportunities for the application of AI in industrial processes. Among
the main findings, it is worth highlighting that, although many Mexican companies have already initiated
automation processes, a significant digital divide persists, especially in SMEs. The adoption of AI has
demonstrated positive impacts on fault prediction, product traceability, quality control, and data-driven
decision-making. This paper concludes that digital transformation, when understood as a comprehensive
and contextualized strategy, can be a key driver for more resilient, innovative, and sustainable Mexican
manufacturing.
Keywords: smart manufacturing, artificial intelligence, digitalization, emerging technologies
Artículo recibido 20 julio 2025
Aceptado para publicación: 20 agosto 2025
Digital transformation as a comprehensive perspective for manufacturing,
within the frame of artificial intelligence
ABSTRACT
The objective of this paper is to analyze the digital transformation in the Mexican manufacturing
industry from a comprehensive perspective, with an emphasis on the strategic role of artificial
intelligence (AI) in modernizing processes, increasing efficiency, and strengthening the sector's
competitiveness. The objective is to identify how technological integration can be effectively applied,
considering Mexico's socioeconomic and industrial context. The methodology was based on a
qualitative-descriptive approach, through a documentary review of national case studies, public policies,
industrial reports, and specialized literature on Industry 4.0. It also incorporated exploratory interviews
with key players in the manufacturing sector, including small and medium-sized enterprises (SMEs),
innovation centers, and academics. This triangulation allowed for the identification of common patterns,
specific challenges, and emerging opportunities for the application of AI in industrial processes. Among
the main findings, it is worth highlighting that, although many Mexican companies have already initiated
automation processes, a significant digital divide persists, especially in SMEs. The adoption of AI has
demonstrated positive impacts on fault prediction, product traceability, quality control, and data-driven
decision-making. This paper concludes that digital transformation, when understood as a comprehensive
and contextualized strategy, can be a key driver for more resilient, innovative, and sustainable Mexican
manufacturing.
Keywords: smart manufacturing, artificial intelligence, digitalization, emerging technologies
Artículo recibido 20 julio 2025
Aceptado para publicación: 20 agosto 2025
pág. 9336
INTRODUCCIÓN
El presente artículo aborda el tema de la transformación digital como una perspectiva integral en la
manufactura, enmarcada en el uso estratégico de la inteligencia artificial (IA). Esta investigación se
enfoca particularmente en el contexto de la industria manufacturera en México, reconociendo su
importancia como motor económico nacional y su necesidad urgente de adaptarse a los paradigmas
tecnológicos de la Industria 4.0. El problema de investigación parte de un vacío relevante en el
conocimiento: si bien existe un creciente interés por implementar tecnologías digitales en los procesos
industriales, la integración efectiva de la inteligencia artificial dentro de una estrategia organizacional
integral sigue siendo limitada en muchas empresas manufactureras mexicanas, sobre todo en las
pequeñas y medianas empresas (pymes). Esta situación genera un rezago tecnológico y competitivo
frente a economías más avanzadas. La relevancia del tema radica en su potencial transformador para el
sector industrial: abordar este fenómeno permite explorar rutas hacia la modernización, la eficiencia
productiva, la sostenibilidad y la competitividad internacional. Además, responde a desafíos
estructurales como la automatización inteligente, la gestión eficiente de recursos y la formación de
talento digital. El marco teórico se sustenta en la teoría de la Transformación Digital Organizacional
(Abdessadak et al., 2025), complementada por el enfoque de Sistemas Sociotécnicos, que interpreta el
cambio tecnológico como un fenómeno que involucra simultáneamente a personas, procesos y
tecnologías. Las variables clave analizadas incluyen: adopción tecnológica, capacidades digitales,
eficiencia operativa y cultura organizacional. Estudios previos relevantes incluyen investigaciones sobre
la Industria 4.0 en Latinoamérica, el impacto de la IA en cadenas de suministro, y diagnósticos
realizados por el INEGI y el Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT)
sobre el nivel de digitalización industrial en México. Este trabajo aporta una visión integrada, con
enfoque práctico y contextualizado, al reunir tanto análisis documental como evidencia empírica del
ecosistema industrial mexicano. El contexto de esta investigación en México, país con una tradición
manufacturera robusta, particularmente en sectores como el automotriz, electrónico y aeroespacial. Sin
embargo, este desarrollo convive con desigualdades tecnológicas, estructuras organizativas rígidas y
barreras de acceso a la innovación digital, especialmente en regiones con menor infraestructura o
inversión pública. En un escenario global postpandemia, donde la resiliencia y adaptabilidad son claves,
INTRODUCCIÓN
El presente artículo aborda el tema de la transformación digital como una perspectiva integral en la
manufactura, enmarcada en el uso estratégico de la inteligencia artificial (IA). Esta investigación se
enfoca particularmente en el contexto de la industria manufacturera en México, reconociendo su
importancia como motor económico nacional y su necesidad urgente de adaptarse a los paradigmas
tecnológicos de la Industria 4.0. El problema de investigación parte de un vacío relevante en el
conocimiento: si bien existe un creciente interés por implementar tecnologías digitales en los procesos
industriales, la integración efectiva de la inteligencia artificial dentro de una estrategia organizacional
integral sigue siendo limitada en muchas empresas manufactureras mexicanas, sobre todo en las
pequeñas y medianas empresas (pymes). Esta situación genera un rezago tecnológico y competitivo
frente a economías más avanzadas. La relevancia del tema radica en su potencial transformador para el
sector industrial: abordar este fenómeno permite explorar rutas hacia la modernización, la eficiencia
productiva, la sostenibilidad y la competitividad internacional. Además, responde a desafíos
estructurales como la automatización inteligente, la gestión eficiente de recursos y la formación de
talento digital. El marco teórico se sustenta en la teoría de la Transformación Digital Organizacional
(Abdessadak et al., 2025), complementada por el enfoque de Sistemas Sociotécnicos, que interpreta el
cambio tecnológico como un fenómeno que involucra simultáneamente a personas, procesos y
tecnologías. Las variables clave analizadas incluyen: adopción tecnológica, capacidades digitales,
eficiencia operativa y cultura organizacional. Estudios previos relevantes incluyen investigaciones sobre
la Industria 4.0 en Latinoamérica, el impacto de la IA en cadenas de suministro, y diagnósticos
realizados por el INEGI y el Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT)
sobre el nivel de digitalización industrial en México. Este trabajo aporta una visión integrada, con
enfoque práctico y contextualizado, al reunir tanto análisis documental como evidencia empírica del
ecosistema industrial mexicano. El contexto de esta investigación en México, país con una tradición
manufacturera robusta, particularmente en sectores como el automotriz, electrónico y aeroespacial. Sin
embargo, este desarrollo convive con desigualdades tecnológicas, estructuras organizativas rígidas y
barreras de acceso a la innovación digital, especialmente en regiones con menor infraestructura o
inversión pública. En un escenario global postpandemia, donde la resiliencia y adaptabilidad son claves,
pág. 9337
este análisis resulta oportuno y necesario. Finalmente, este trabajo tiene como objetivo general
identificar y analizar las condiciones necesarias para implementar una transformación digital integral en
la manufactura mexicana mediante inteligencia artificial, proponiendo rutas estratégicas adaptadas al
contexto nacional. Como hipótesis central, se plantea que la falta de integración entre tecnología,
personas y procesos limita el impacto real de la digitalización en la industria, especialmente en pymes,
y que una visión sistémica puede generar cambios significativos y sostenibles.
¿Qué es la transformación digital?
La transformación digital es la integración de tecnología digital en todas las áreas de una empresa,
cambiando fundamentalmente la forma en que opera y brinda valor a sus clientes. O bien, también puede
ser. La transformación digital puede implicar la reelaboración de los productos, procesos y estrategias
dentro de la organización mediante el aprovechamiento de la tecnología digital. (Medina Chicaiza et al.,
2022).
Industria 5.0: La colaboración entre humanos y máquinas inteligentes
La Industria 5.0 se centra en la colaboración entre humanos y máquinas inteligentes, utilizando la
tecnología para potenciar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. Se caracteriza por la
integración de tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas, la robótica y la
computación en la nube para optimizar procesos y mejorar la eficiencia.
Figura 1. Colaboración entre maquinas y Humanos con apoyo de la IA
(Fuente: Red Mundial).
Características principales de la Industria 5.0:
• Colaboración humano-máquina:
• Personalización y flexibilidad:
este análisis resulta oportuno y necesario. Finalmente, este trabajo tiene como objetivo general
identificar y analizar las condiciones necesarias para implementar una transformación digital integral en
la manufactura mexicana mediante inteligencia artificial, proponiendo rutas estratégicas adaptadas al
contexto nacional. Como hipótesis central, se plantea que la falta de integración entre tecnología,
personas y procesos limita el impacto real de la digitalización en la industria, especialmente en pymes,
y que una visión sistémica puede generar cambios significativos y sostenibles.
¿Qué es la transformación digital?
La transformación digital es la integración de tecnología digital en todas las áreas de una empresa,
cambiando fundamentalmente la forma en que opera y brinda valor a sus clientes. O bien, también puede
ser. La transformación digital puede implicar la reelaboración de los productos, procesos y estrategias
dentro de la organización mediante el aprovechamiento de la tecnología digital. (Medina Chicaiza et al.,
2022).
Industria 5.0: La colaboración entre humanos y máquinas inteligentes
La Industria 5.0 se centra en la colaboración entre humanos y máquinas inteligentes, utilizando la
tecnología para potenciar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. Se caracteriza por la
integración de tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las Cosas, la robótica y la
computación en la nube para optimizar procesos y mejorar la eficiencia.
Figura 1. Colaboración entre maquinas y Humanos con apoyo de la IA
(Fuente: Red Mundial).
Características principales de la Industria 5.0:
• Colaboración humano-máquina:
• Personalización y flexibilidad:
pág. 9338
• Sostenibilidad:
• Centrado en el ser humano:
• Mejora de la calidad de vida laboral:
• Innovación constante:
METODOLOGÍA
El enfoque metodológico de esta investigación es mixto, ya que combina elementos cuantitativos y
cualitativos con el propósito de obtener una visión amplia, profunda y contextualizada sobre la
transformación digital en la industria manufacturera mexicana. Esta combinación permite no solo medir
el nivel de adopción tecnológica, sino también comprender las percepciones, obstáculos y estrategias
desde la experiencia directa de los actores involucrados. El tipo de investigación es descriptivo y
exploratorio. Es descriptivo porque busca detallar las características actuales del proceso de
digitalización en el sector manufacturero; y es exploratorio porque analiza un fenómeno relativamente
reciente en el contexto nacional, con el objetivo de identificar variables clave, patrones comunes y áreas
de oportunidad que no han sido suficientemente estudiadas. El diseño de investigación utilizado es de
tipo no experimental, observacional y transversal. No se manipulan variables, sino que se observa el
fenómeno tal como ocurre en su contexto natural. Es transversal porque la información se recolecta en
un solo momento temporal, permitiendo una fotografía del estado actual del proceso de transformación
digital. La población de estudio está compuesta por empresas manufactureras en México, principalmente
pequeñas y medianas empresas (pymes) de sectores estratégicos como el automotriz, electrónico y
metalmecánico. La muestra se conformó mediante un muestreo intencional o de casos clave,
seleccionando organizaciones con algún grado de implementación de tecnologías digitales, así como
expertos académicos e industriales en temas de digitalización, automatización e inteligencia artificial.
Los informantes clave incluyen directores de operaciones, ingenieros de planta, responsables de
transformación digital, consultores tecnológicos y académicos especializados. Para la recolección de
datos se utilizaron técnicas como entrevistas semiestructuradas, revisión documental de informes
industriales (INEGI, CANACINTRA, CONAHCYT), y análisis de estudios de caso relevantes. En el
componente cuantitativo, se aplicaron cuestionarios para evaluar el nivel de adopción tecnológica, las
barreras percibidas y los impactos organizacionales. Esta metodología permite construir una base sólida
• Sostenibilidad:
• Centrado en el ser humano:
• Mejora de la calidad de vida laboral:
• Innovación constante:
METODOLOGÍA
El enfoque metodológico de esta investigación es mixto, ya que combina elementos cuantitativos y
cualitativos con el propósito de obtener una visión amplia, profunda y contextualizada sobre la
transformación digital en la industria manufacturera mexicana. Esta combinación permite no solo medir
el nivel de adopción tecnológica, sino también comprender las percepciones, obstáculos y estrategias
desde la experiencia directa de los actores involucrados. El tipo de investigación es descriptivo y
exploratorio. Es descriptivo porque busca detallar las características actuales del proceso de
digitalización en el sector manufacturero; y es exploratorio porque analiza un fenómeno relativamente
reciente en el contexto nacional, con el objetivo de identificar variables clave, patrones comunes y áreas
de oportunidad que no han sido suficientemente estudiadas. El diseño de investigación utilizado es de
tipo no experimental, observacional y transversal. No se manipulan variables, sino que se observa el
fenómeno tal como ocurre en su contexto natural. Es transversal porque la información se recolecta en
un solo momento temporal, permitiendo una fotografía del estado actual del proceso de transformación
digital. La población de estudio está compuesta por empresas manufactureras en México, principalmente
pequeñas y medianas empresas (pymes) de sectores estratégicos como el automotriz, electrónico y
metalmecánico. La muestra se conformó mediante un muestreo intencional o de casos clave,
seleccionando organizaciones con algún grado de implementación de tecnologías digitales, así como
expertos académicos e industriales en temas de digitalización, automatización e inteligencia artificial.
Los informantes clave incluyen directores de operaciones, ingenieros de planta, responsables de
transformación digital, consultores tecnológicos y académicos especializados. Para la recolección de
datos se utilizaron técnicas como entrevistas semiestructuradas, revisión documental de informes
industriales (INEGI, CANACINTRA, CONAHCYT), y análisis de estudios de caso relevantes. En el
componente cuantitativo, se aplicaron cuestionarios para evaluar el nivel de adopción tecnológica, las
barreras percibidas y los impactos organizacionales. Esta metodología permite construir una base sólida
pág. 9339
de conocimiento que relacione el nivel de transformación digital con variables como tamaño de empresa,
sector industrial, capacidades internas y entorno económico, contribuyendo así a generar propuestas
aplicables a la realidad manufacturera mexicana.
Descripción de afectación de la transformación digital en Trabajadores de manufactura o
trabajadores de plataformas digitales
Este artículo aborda una importante brecha de investigación al examinar cómo la transformación digital
en los sectores manufacturero y de servicios afecta la calidad del empleo y la asignación de mano de
obra en diferentes industrias. (Ynzunza, C., Izar, J.M., Bocarando, J., Aguilar, F., Larios, 2017) la
manufactura inteligente son parte de una transformación, en la que las tecnologías de fabricación y de
la información se han integrado para crear innovadores sistemas de manufactura, gestión y formas de
hacer negocios, que permiten optimizar los procesos de fabricación, alcanzar una mayor flexibilidad,
eficiencia y generar una propuesta de valor para sus clientes, así como responder de forma oportuna a
las necesidades de su mercado.. (Liu et al., 2025). Nuestros resultados revelan que la transformación
digital en la manufactura, centrada en la automatización y el Internet Industrial de las Cosas (IIoT),
requiere una alta inversión, pero genera retornos lentos, lo que en última instancia no mejora la calidad
del empleo y contribuye a la disminución del empleo manufacturero y a la escasez de mano de obra. Por
el contrario, la transformación digital en el sector servicios, impulsada por las plataformas digitales y la
rápida modernización de los canales, genera retornos más rápidos, aumenta los salarios, mejora la
autonomía y la satisfacción laboral, y promueve la expansión del trabajo temporal en plataformas
digitales. Estos hallazgos son robustos en múltiples especificaciones y ofrecen nuevas perspectivas
empíricas sobre cómo las diferencias en las etapas de digitalización y los modelos operativos configuran
la dinámica laboral. (Vásconez Dávila & Quezada Condolo, 2024). Nuestro estudio contribuye a la
literatura al proporcionar un análisis comparativo de industrias que están en méxico, sin importar que
sean extranjeras, ya que son mexicanos el 80 % de los trabajadores, que utilizan datos tanto del lado de
los trabajadores como del lado de las empresas, destacando los mecanismos que subyacen a los cambios
laborales dentro de la empresa. Los resultados tienen importantes implicaciones para los responsables
políticos que buscan abordar la escasez de mano de obra en la industria manufacturera, mejorar la
calidad del empleo y diseñar estrategias de digitalización equilibradas. Palabras clave: Transformación
de conocimiento que relacione el nivel de transformación digital con variables como tamaño de empresa,
sector industrial, capacidades internas y entorno económico, contribuyendo así a generar propuestas
aplicables a la realidad manufacturera mexicana.
Descripción de afectación de la transformación digital en Trabajadores de manufactura o
trabajadores de plataformas digitales
Este artículo aborda una importante brecha de investigación al examinar cómo la transformación digital
en los sectores manufacturero y de servicios afecta la calidad del empleo y la asignación de mano de
obra en diferentes industrias. (Ynzunza, C., Izar, J.M., Bocarando, J., Aguilar, F., Larios, 2017) la
manufactura inteligente son parte de una transformación, en la que las tecnologías de fabricación y de
la información se han integrado para crear innovadores sistemas de manufactura, gestión y formas de
hacer negocios, que permiten optimizar los procesos de fabricación, alcanzar una mayor flexibilidad,
eficiencia y generar una propuesta de valor para sus clientes, así como responder de forma oportuna a
las necesidades de su mercado.. (Liu et al., 2025). Nuestros resultados revelan que la transformación
digital en la manufactura, centrada en la automatización y el Internet Industrial de las Cosas (IIoT),
requiere una alta inversión, pero genera retornos lentos, lo que en última instancia no mejora la calidad
del empleo y contribuye a la disminución del empleo manufacturero y a la escasez de mano de obra. Por
el contrario, la transformación digital en el sector servicios, impulsada por las plataformas digitales y la
rápida modernización de los canales, genera retornos más rápidos, aumenta los salarios, mejora la
autonomía y la satisfacción laboral, y promueve la expansión del trabajo temporal en plataformas
digitales. Estos hallazgos son robustos en múltiples especificaciones y ofrecen nuevas perspectivas
empíricas sobre cómo las diferencias en las etapas de digitalización y los modelos operativos configuran
la dinámica laboral. (Vásconez Dávila & Quezada Condolo, 2024). Nuestro estudio contribuye a la
literatura al proporcionar un análisis comparativo de industrias que están en méxico, sin importar que
sean extranjeras, ya que son mexicanos el 80 % de los trabajadores, que utilizan datos tanto del lado de
los trabajadores como del lado de las empresas, destacando los mecanismos que subyacen a los cambios
laborales dentro de la empresa. Los resultados tienen importantes implicaciones para los responsables
políticos que buscan abordar la escasez de mano de obra en la industria manufacturera, mejorar la
calidad del empleo y diseñar estrategias de digitalización equilibradas. Palabras clave: Transformación
pág. 9340
digital, calidad del empleo, asignación de mano de obra, trabajador manufacturero, trabajo por encargo.
(Liu et al., 2025).
Alnalisis de retos y oportunidades de la digitalización en empresas manufactureras en México
Los retos que hay en la digitalización comentadas por personal que trabajan en diferentes empresas
manufactureras de diferentes estados de la republica mexicana, son la falta de capacitación técnica,
resistencia cultural al cambio, inversión limitada en tecnología, débil vinculación con centros de
innovación o universidades. Y las oportunidades que emanan de la digitalización son los, financiamiento
público y privado para innovación, apoyo de clústeres y centros como CONAHCYT, CIATEQ, CIQA,
integración gradual mediante una hoja de ruta:
digitalización → conectividad → optimización → transformación organizacional.
Ruta de Integración de la transformación digital de las empresas manufactureras mexicanas
El desarrollo constante de tecnologías emergentes, la convergencia de la digitalizacióny la servitización
se ha convertido en un motor esencial para la transformación y el desarrollo de alta calidad en las
empresas manufactureras. Claro, La Cuarta Revolución Industrial se caracteriza por una gama de nuevas
tecnologías que fusionan los mundos físico, digital y biológico, impactando todos los sectores de la
economía y la sociedad. Para construir un modelo integrado de la orientación estratégica de la
servitización digital en las empresas manufactureras, se deben considerar perspectivas tecnológicas,
organizacionales y ambientales. Analizar el camino que siguen las empresas manufactureras mexicanas
para integrar la transformación digital en sus procesos, resaltando sus retos, oportunidades y casos de
éxito. La transformación digital en la industria manufacturera mexicana es un proceso en expansión que
busca integrar tecnologías como IoT, inteligencia artificial, robótica, gemelos digitales y análisis de
datos, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la calidad y la competitividad global. En un contexto
general, México es un país clave en manufactura global, especialmente por su participación en el T-
MEC y su cercanía estratégica con Estados Unidos. Sin embargo, muchas empresas especialmente
pymes presentan un bajo nivel de madurez digital.
Sectores Manufactureros clave en México
1. Automotriz
• Uso de robótica, sensores, digitalización de procesos de ensamblaje.
digital, calidad del empleo, asignación de mano de obra, trabajador manufacturero, trabajo por encargo.
(Liu et al., 2025).
Alnalisis de retos y oportunidades de la digitalización en empresas manufactureras en México
Los retos que hay en la digitalización comentadas por personal que trabajan en diferentes empresas
manufactureras de diferentes estados de la republica mexicana, son la falta de capacitación técnica,
resistencia cultural al cambio, inversión limitada en tecnología, débil vinculación con centros de
innovación o universidades. Y las oportunidades que emanan de la digitalización son los, financiamiento
público y privado para innovación, apoyo de clústeres y centros como CONAHCYT, CIATEQ, CIQA,
integración gradual mediante una hoja de ruta:
digitalización → conectividad → optimización → transformación organizacional.
Ruta de Integración de la transformación digital de las empresas manufactureras mexicanas
El desarrollo constante de tecnologías emergentes, la convergencia de la digitalizacióny la servitización
se ha convertido en un motor esencial para la transformación y el desarrollo de alta calidad en las
empresas manufactureras. Claro, La Cuarta Revolución Industrial se caracteriza por una gama de nuevas
tecnologías que fusionan los mundos físico, digital y biológico, impactando todos los sectores de la
economía y la sociedad. Para construir un modelo integrado de la orientación estratégica de la
servitización digital en las empresas manufactureras, se deben considerar perspectivas tecnológicas,
organizacionales y ambientales. Analizar el camino que siguen las empresas manufactureras mexicanas
para integrar la transformación digital en sus procesos, resaltando sus retos, oportunidades y casos de
éxito. La transformación digital en la industria manufacturera mexicana es un proceso en expansión que
busca integrar tecnologías como IoT, inteligencia artificial, robótica, gemelos digitales y análisis de
datos, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la calidad y la competitividad global. En un contexto
general, México es un país clave en manufactura global, especialmente por su participación en el T-
MEC y su cercanía estratégica con Estados Unidos. Sin embargo, muchas empresas especialmente
pymes presentan un bajo nivel de madurez digital.
Sectores Manufactureros clave en México
1. Automotriz
• Uso de robótica, sensores, digitalización de procesos de ensamblaje.
pág. 9341
• Empresas líderes: Bocar, Metalsa, Nemak. VW, KIA, y otros. En zonas de Toluca y Guanajuato.
2. Aeroespacial
• Diseño asistido por computadora, simulaciones y manufactura aditiva.
• Clústeres importantes: Querétaro, Chihuahua, Baja California.
3. Electrónica
• Integración de líneas inteligentes y pruebas automatizadas.
• Enfocado en zonas como Jalisco y Baja California.
4. Alimentos y bebidas
• Automatización en el envasado, trazabilidad y control de calidad.
• Digitalización orientada al cumplimiento normativo.
5. Textil y confección
• Adopción de diseño digital y corte automatizado.
• Lenta digitalización en procesos logísticos y de ventas.
6. Maquinaria y equipo industrial
• Uso de gemelos digitales y mantenimiento predictivo.
• Alta demanda de soluciones integradas personalizadas.
Adopción de tecnologías inteligentes en la manufactura mexicana
Este subtema aborda las tecnologías clave de la transformación digital como la inteligencia artificial, el
internet de las cosas (IoT), la automatización avanzada y la analítica de datos, enfocándose en cómo
están siendo implementadas en las empresas manufactureras en México. Se puede incluir una revisión
de casos prácticos, niveles de adopción tecnológica por tipo de empresa (grande vs pyme) y sectores
industriales.
Barreras y oportunidades en el proceso de digitalización
Aquí se analizan los principales obstáculos para una transformación digital efectiva en el contexto
mexicano: falta de infraestructura, carencias en formación técnica, resistencia al cambio, bajo acceso a
financiamiento, etc. A su vez, se exploran oportunidades como la formación de talento digital,
colaboración tecnológicos-industria y políticas públicas de innovación tecnológica.
• Empresas líderes: Bocar, Metalsa, Nemak. VW, KIA, y otros. En zonas de Toluca y Guanajuato.
2. Aeroespacial
• Diseño asistido por computadora, simulaciones y manufactura aditiva.
• Clústeres importantes: Querétaro, Chihuahua, Baja California.
3. Electrónica
• Integración de líneas inteligentes y pruebas automatizadas.
• Enfocado en zonas como Jalisco y Baja California.
4. Alimentos y bebidas
• Automatización en el envasado, trazabilidad y control de calidad.
• Digitalización orientada al cumplimiento normativo.
5. Textil y confección
• Adopción de diseño digital y corte automatizado.
• Lenta digitalización en procesos logísticos y de ventas.
6. Maquinaria y equipo industrial
• Uso de gemelos digitales y mantenimiento predictivo.
• Alta demanda de soluciones integradas personalizadas.
Adopción de tecnologías inteligentes en la manufactura mexicana
Este subtema aborda las tecnologías clave de la transformación digital como la inteligencia artificial, el
internet de las cosas (IoT), la automatización avanzada y la analítica de datos, enfocándose en cómo
están siendo implementadas en las empresas manufactureras en México. Se puede incluir una revisión
de casos prácticos, niveles de adopción tecnológica por tipo de empresa (grande vs pyme) y sectores
industriales.
Barreras y oportunidades en el proceso de digitalización
Aquí se analizan los principales obstáculos para una transformación digital efectiva en el contexto
mexicano: falta de infraestructura, carencias en formación técnica, resistencia al cambio, bajo acceso a
financiamiento, etc. A su vez, se exploran oportunidades como la formación de talento digital,
colaboración tecnológicos-industria y políticas públicas de innovación tecnológica.
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Desarrollo de entrevistas a empresas manufactureras en el bajío.
Percepción empresarial sobre la adopción de inteligencia artificial en la manufactura
Con el objetivo de conocer de manera directa las experiencias, retos y beneficios percibidos en torno a
la incorporación de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) en el sector manufacturero
mexicano, se realizaron entrevistas semiestructuradas a representantes de tres empresas del sector. Esta
estrategia cualitativa complementa el análisis documental y permite integrar la voz de los actores clave
involucrados en procesos de transformación digital, aportando así una visión más contextualizada y
realista del fenómeno estudiado.
Entrevistas a empresas: vivencias en la implementación de IA en procesos productivos
Con el fin de comprender de manera directa la percepción que existe en el sector productivo respecto a
la incorporación de la inteligencia artificial en los procesos industriales, se plantea la realización de
entrevistas a una, dos o tres empresas manufactureras que hayan iniciado, en distinto grado, su proceso
de transformación digital. La intención es explorar, desde la experiencia de los propios actores
organizacionales, cómo ha sido el proceso de aceptación y adopción de estas tecnologías, qué
resistencias o facilitadores han identificado y cuáles han sido los principales impactos observados en
sus operaciones. Las entrevistas se enfocarán en conocer las impresiones de directivos, responsables de
innovación o transformación digital, así como ingenieros de planta, para obtener una visión
multifactorial sobre los avances, limitaciones y perspectivas del uso de la inteligencia artificial en la
manufactura mexicana. La siguiente tabla está diseñada para organizar y analizar las respuestas
obtenidas en las entrevistas aplicadas a empresas manufactureras. Permite comparar percepciones,
identificar patrones comunes, y extraer hallazgos significativos en torno a la adopción de inteligencia
artificial y la transformación digital en el sector industrial mexicano.
Resumen de Entrevistas: Adopción de IA en Empresas Manufactureras
1. M.C. Rodolfo Martínez (Especialista en Empresas Queretanas). Rodolfo Martínez comentó que
el enfoque está en crear espacios que impulsen el desarrollo, ya sea en términos de seguridad, innovación
o sustentabilidad, observan un creciente interés por parte del equipo operativo, especialmente al
evidenciar mejoras en eficiencia y reducción de tiempos muertos. señaló que con la adopción de la IA,
respaldan el éxito de cada proyecto, garantizando confianza y resultados excepcionales.
Desarrollo de entrevistas a empresas manufactureras en el bajío.
Percepción empresarial sobre la adopción de inteligencia artificial en la manufactura
Con el objetivo de conocer de manera directa las experiencias, retos y beneficios percibidos en torno a
la incorporación de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) en el sector manufacturero
mexicano, se realizaron entrevistas semiestructuradas a representantes de tres empresas del sector. Esta
estrategia cualitativa complementa el análisis documental y permite integrar la voz de los actores clave
involucrados en procesos de transformación digital, aportando así una visión más contextualizada y
realista del fenómeno estudiado.
Entrevistas a empresas: vivencias en la implementación de IA en procesos productivos
Con el fin de comprender de manera directa la percepción que existe en el sector productivo respecto a
la incorporación de la inteligencia artificial en los procesos industriales, se plantea la realización de
entrevistas a una, dos o tres empresas manufactureras que hayan iniciado, en distinto grado, su proceso
de transformación digital. La intención es explorar, desde la experiencia de los propios actores
organizacionales, cómo ha sido el proceso de aceptación y adopción de estas tecnologías, qué
resistencias o facilitadores han identificado y cuáles han sido los principales impactos observados en
sus operaciones. Las entrevistas se enfocarán en conocer las impresiones de directivos, responsables de
innovación o transformación digital, así como ingenieros de planta, para obtener una visión
multifactorial sobre los avances, limitaciones y perspectivas del uso de la inteligencia artificial en la
manufactura mexicana. La siguiente tabla está diseñada para organizar y analizar las respuestas
obtenidas en las entrevistas aplicadas a empresas manufactureras. Permite comparar percepciones,
identificar patrones comunes, y extraer hallazgos significativos en torno a la adopción de inteligencia
artificial y la transformación digital en el sector industrial mexicano.
Resumen de Entrevistas: Adopción de IA en Empresas Manufactureras
1. M.C. Rodolfo Martínez (Especialista en Empresas Queretanas). Rodolfo Martínez comentó que
el enfoque está en crear espacios que impulsen el desarrollo, ya sea en términos de seguridad, innovación
o sustentabilidad, observan un creciente interés por parte del equipo operativo, especialmente al
evidenciar mejoras en eficiencia y reducción de tiempos muertos. señaló que con la adopción de la IA,
respaldan el éxito de cada proyecto, garantizando confianza y resultados excepcionales.
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2. Ing. Ramiro Herrera Guatemala (Especialista en empresas orientados a la inyección de
plástico). Ramiro Herrera explicó que en la empresa que representa dignamente, han implementado
soluciones de IA en sistemas de inspección y automatización de herramentales. Resaltó que la aceptación
del personal técnico ha sido positiva tras constatarse ahorros en costos y mejoras en precisión. Sin
embargo, reconoció que el reto está en escalar estas tecnologías de forma sostenida y alineada con la
infraestructura existente. Que la adopción de la IA, es otra forma de trabajar a orientar equipos de
trabajo, y se llega a la competitividad con altos rendimientos, expresa el Ing. Herrera Guatemala que la
IA es controlada por la Inteligencia humana, solo es un apoyo que tenemos para poder mejorar la
rentabilidad en el trabajo, pero en las actividades físicas también nos ayudan los equipos con tecnologías,
y el ser humano solo es presencia para controlar y planear.
Tabla 1. Empresas entrevistando a especialistas en el tema
Empresa / Informante Eje temático Respuesta
destacada
Análisis /
Interpretación
Observaciones
M.C. Rodolfo Martínez
Córdoba Especialista.
Adopción de
IA y
transformación
digital en el
sector
industrial.
Con el avance de
la tecnología, es
cada vez más
común
encontrarse con
genialidades que
fueron realizadas
con inteligencia
artificial, tareas
que
anteriormente
costaba
dedicarles horas
para ser
ejecutadas hoy se
pueden realizar
en cuestión de
segundos al
solicitarlo a
alguna
La empresa que se
apoya en la
Inteligencia
artificial obtiene
una mejor opción
en la cadena de
suministro al
mejorar la gestión
de los inventarios
y la planificación
de la demanda, lo
cual conlleva a
una mejora en la
logística de los
bienes y servicios.
Otra de las
áreas dentro de
la industria
donde puede
traer beneficios
la inteligencia
artificial es en
el área de
mantenimiento,
principalmente
el
mantenimiento
predictivo, al
darse un
procesamiento
eficaz de los
datos
recolectados es
consecuente
que se puedan
2. Ing. Ramiro Herrera Guatemala (Especialista en empresas orientados a la inyección de
plástico). Ramiro Herrera explicó que en la empresa que representa dignamente, han implementado
soluciones de IA en sistemas de inspección y automatización de herramentales. Resaltó que la aceptación
del personal técnico ha sido positiva tras constatarse ahorros en costos y mejoras en precisión. Sin
embargo, reconoció que el reto está en escalar estas tecnologías de forma sostenida y alineada con la
infraestructura existente. Que la adopción de la IA, es otra forma de trabajar a orientar equipos de
trabajo, y se llega a la competitividad con altos rendimientos, expresa el Ing. Herrera Guatemala que la
IA es controlada por la Inteligencia humana, solo es un apoyo que tenemos para poder mejorar la
rentabilidad en el trabajo, pero en las actividades físicas también nos ayudan los equipos con tecnologías,
y el ser humano solo es presencia para controlar y planear.
Tabla 1. Empresas entrevistando a especialistas en el tema
Empresa / Informante Eje temático Respuesta
destacada
Análisis /
Interpretación
Observaciones
M.C. Rodolfo Martínez
Córdoba Especialista.
Adopción de
IA y
transformación
digital en el
sector
industrial.
Con el avance de
la tecnología, es
cada vez más
común
encontrarse con
genialidades que
fueron realizadas
con inteligencia
artificial, tareas
que
anteriormente
costaba
dedicarles horas
para ser
ejecutadas hoy se
pueden realizar
en cuestión de
segundos al
solicitarlo a
alguna
La empresa que se
apoya en la
Inteligencia
artificial obtiene
una mejor opción
en la cadena de
suministro al
mejorar la gestión
de los inventarios
y la planificación
de la demanda, lo
cual conlleva a
una mejora en la
logística de los
bienes y servicios.
Otra de las
áreas dentro de
la industria
donde puede
traer beneficios
la inteligencia
artificial es en
el área de
mantenimiento,
principalmente
el
mantenimiento
predictivo, al
darse un
procesamiento
eficaz de los
datos
recolectados es
consecuente
que se puedan
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inteligencia
artificial.
generando así
una reducción
significativa de
costos, mayor
velocidad de
producción sin
comprometer la
calidad, reducir
el factor humano
al mitigar el
margen de error.
realizar
predicciones y
contemplar
hipótesis de
manera más
rápida y eficaz,
reduciendo así,
el tiempo de
inactividad de
la maquinaria y
reducir los
mantenimientos
correctivos
Ing. Ramiro Herrera
Guatemala/Especialista.
Adopción de
IA y
transformación
digital en el
sector
industrial.
Está acelerando
la transformación
digital,
optimizando
procesos
productivos y
reduciendo
costos
operativos. Esta
empresa integra
IA para mejorar
el control de
calidad, el
mantenimiento
predictivo y la
eficiencia
energética. La
aceptación de la
IA se percibe
como un paso
estratégico hacia
la industria 5.0.
Según la teoría de
la transformación
digital, la IA actúa
como catalizador
de innovación y
eficiencia
operativa. permite
aplicar modelos
de mantenimiento
predictivo y
análisis de datos
masivos,
alineados con la
teoría de sistemas
ciberfísicos.
Además, la
gestión del
cambio
organizacional
respalda la
aceptación
tecnológica.
Se recomienda
que las
empresas
industriales
desarrollen
planes de
capacitación
continua para
sus empleados,
fomentando la
adaptación a la
IA. También es
clave establecer
métricas claras
para evaluar el
impacto de la
tecnología en la
productividad.
Fuente: Empresas mencionadas
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
inteligencia
artificial.
generando así
una reducción
significativa de
costos, mayor
velocidad de
producción sin
comprometer la
calidad, reducir
el factor humano
al mitigar el
margen de error.
realizar
predicciones y
contemplar
hipótesis de
manera más
rápida y eficaz,
reduciendo así,
el tiempo de
inactividad de
la maquinaria y
reducir los
mantenimientos
correctivos
Ing. Ramiro Herrera
Guatemala/Especialista.
Adopción de
IA y
transformación
digital en el
sector
industrial.
Está acelerando
la transformación
digital,
optimizando
procesos
productivos y
reduciendo
costos
operativos. Esta
empresa integra
IA para mejorar
el control de
calidad, el
mantenimiento
predictivo y la
eficiencia
energética. La
aceptación de la
IA se percibe
como un paso
estratégico hacia
la industria 5.0.
Según la teoría de
la transformación
digital, la IA actúa
como catalizador
de innovación y
eficiencia
operativa. permite
aplicar modelos
de mantenimiento
predictivo y
análisis de datos
masivos,
alineados con la
teoría de sistemas
ciberfísicos.
Además, la
gestión del
cambio
organizacional
respalda la
aceptación
tecnológica.
Se recomienda
que las
empresas
industriales
desarrollen
planes de
capacitación
continua para
sus empleados,
fomentando la
adaptación a la
IA. También es
clave establecer
métricas claras
para evaluar el
impacto de la
tecnología en la
productividad.
Fuente: Empresas mencionadas
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
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Los resultados obtenidos a partir de la metodología mixta implementada que combinó revisión
documental, análisis de estudios de caso y entrevistas semiestructuradas a especialistas de empresas
manufactureras extranjeras posicionadas en México, evidencian que la transformación digital en el
sector manufacturero, enmarcada en la adopción de inteligencia artificial (IA), se encuentra en una etapa
de consolidación parcial, con avances importantes pero también con brechas significativas,
especialmente en pequeñas y medianas empresas (pymes). En la opinion de Rodolfo Martinez, por
diferentes empresas a cual ha pertenecido, refierió que el uso de IA se puede orientar principalmente
hacia el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro y el control de calidad,
logrando mejoras tangibles en reducción de tiempos muertos y en eficiencia logística. Sin embargo, hace
incapie que se deben contemplar ciertas limitantes para tener un avanzado analisis de datos en la
capacitación técnica especializada al personal y obtener altas soluciones digitales. Por su parte, el Ing.
Herrera Guatemala. ha implementado IA en inspección automatizada y mantenimiento predictivo, con
impactos positivos en precisión, reducción de costos y eficiencia energética. La aceptación del personal
técnico ha sido alta, en parte gracias a estrategias de gestión del cambio organizacional, aunque persiste
el reto de adaptar la infraestructura existente para ampliar la cobertura tecnológica.
En la discusión, se observa que los hallazgos se alinean con la teoría de la Transformación Digital
Organizacional y los Sistemas Sociotécnicos, confirmando que la adopción de IA no solo implica
inversión tecnológica, sino también cambios culturales, capacitación continua y rediseño de procesos.
La novedad científica de este estudio radica en integrar evidencia empírica del contexto manufacturero
mexicano con modelos teóricos globales, destacando que la IA puede actuar como catalizador de
competitividad y sostenibilidad industrial cuando se implementa bajo un enfoque integral. Asimismo,
se identifican perspectivas futuras relevantes: (1) creación de hojas de ruta sectoriales para la
digitalización, (2) desarrollo de programas nacionales de capacitación en IA industrial y (3)
fortalecimiento de vínculos entre empresas, universidades y centros de innovación. Estos puntos no solo
responden a las necesidades actuales del sector, sino que proyectan una industria manufacturera más
resiliente y adaptativa, coherente con las exigencias de la Industria 5.0.
Este apartado presenta los hallazgos de la investigación sobre la adopción de Inteligencia Artificial (IA)
en la manufactura mexicana, basados en revisión documental y entrevistas a especialistas de dos
Los resultados obtenidos a partir de la metodología mixta implementada que combinó revisión
documental, análisis de estudios de caso y entrevistas semiestructuradas a especialistas de empresas
manufactureras extranjeras posicionadas en México, evidencian que la transformación digital en el
sector manufacturero, enmarcada en la adopción de inteligencia artificial (IA), se encuentra en una etapa
de consolidación parcial, con avances importantes pero también con brechas significativas,
especialmente en pequeñas y medianas empresas (pymes). En la opinion de Rodolfo Martinez, por
diferentes empresas a cual ha pertenecido, refierió que el uso de IA se puede orientar principalmente
hacia el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro y el control de calidad,
logrando mejoras tangibles en reducción de tiempos muertos y en eficiencia logística. Sin embargo, hace
incapie que se deben contemplar ciertas limitantes para tener un avanzado analisis de datos en la
capacitación técnica especializada al personal y obtener altas soluciones digitales. Por su parte, el Ing.
Herrera Guatemala. ha implementado IA en inspección automatizada y mantenimiento predictivo, con
impactos positivos en precisión, reducción de costos y eficiencia energética. La aceptación del personal
técnico ha sido alta, en parte gracias a estrategias de gestión del cambio organizacional, aunque persiste
el reto de adaptar la infraestructura existente para ampliar la cobertura tecnológica.
En la discusión, se observa que los hallazgos se alinean con la teoría de la Transformación Digital
Organizacional y los Sistemas Sociotécnicos, confirmando que la adopción de IA no solo implica
inversión tecnológica, sino también cambios culturales, capacitación continua y rediseño de procesos.
La novedad científica de este estudio radica en integrar evidencia empírica del contexto manufacturero
mexicano con modelos teóricos globales, destacando que la IA puede actuar como catalizador de
competitividad y sostenibilidad industrial cuando se implementa bajo un enfoque integral. Asimismo,
se identifican perspectivas futuras relevantes: (1) creación de hojas de ruta sectoriales para la
digitalización, (2) desarrollo de programas nacionales de capacitación en IA industrial y (3)
fortalecimiento de vínculos entre empresas, universidades y centros de innovación. Estos puntos no solo
responden a las necesidades actuales del sector, sino que proyectan una industria manufacturera más
resiliente y adaptativa, coherente con las exigencias de la Industria 5.0.
Este apartado presenta los hallazgos de la investigación sobre la adopción de Inteligencia Artificial (IA)
en la manufactura mexicana, basados en revisión documental y entrevistas a especialistas de dos
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empresas. Se incluyen figuras que representan la ruta de adopción tecnológica y un comparativo visual
de beneficios y retos. En la siguiente gráfica se presenta el comportamiento de la ruta de adopción de la
IA en la manufactura empresarial en México.
Gráfica 1. Ruta de adopción de la IA en la manufactura
Fuente: Propia
En la siguiente gráfica 2, se representa el comparativo de beneficios y retos en las empresas que
dignamente representan los ingenieros que se entrevistaron y que proporcionaron su experiencia con la
adopción de la IA en los parques industriales de la industria de la manufactura de productos y procesos.
Gráfica 2. Comparativos de Bebeficios y Retos en empresas entrevistadas
Fuente: Propia
CONCLUSIONES
El presente estudio demuestra que la transformación digital, impulsada por la inteligencia artificial,
constituye un eje estratégico para el fortalecimiento de la competitividad y sostenibilidad de la industria
manufacturera en México. Los hallazgos revelan que, si bien existen avances significativos en la
adopción de tecnologías inteligentes especialmente en áreas como mantenimiento predictivo, control de
empresas. Se incluyen figuras que representan la ruta de adopción tecnológica y un comparativo visual
de beneficios y retos. En la siguiente gráfica se presenta el comportamiento de la ruta de adopción de la
IA en la manufactura empresarial en México.
Gráfica 1. Ruta de adopción de la IA en la manufactura
Fuente: Propia
En la siguiente gráfica 2, se representa el comparativo de beneficios y retos en las empresas que
dignamente representan los ingenieros que se entrevistaron y que proporcionaron su experiencia con la
adopción de la IA en los parques industriales de la industria de la manufactura de productos y procesos.
Gráfica 2. Comparativos de Bebeficios y Retos en empresas entrevistadas
Fuente: Propia
CONCLUSIONES
El presente estudio demuestra que la transformación digital, impulsada por la inteligencia artificial,
constituye un eje estratégico para el fortalecimiento de la competitividad y sostenibilidad de la industria
manufacturera en México. Los hallazgos revelan que, si bien existen avances significativos en la
adopción de tecnologías inteligentes especialmente en áreas como mantenimiento predictivo, control de
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calidad y optimización de procesos, persisten barreras importantes relacionadas con la capacitación
técnica, la infraestructura y la resistencia cultural al cambio, particularmente en las pequeñas y medianas
empresas. Las entrevistas realizadas a los especialistas en empresas manufactureras y de servicio,
evidencian que la implementación de IA genera mejoras tangibles en eficiencia, reducción de costos y
calidad del producto, aunque su escalabilidad depende de una estrategia integral que combine inversión
tecnológica con desarrollo de talento y adecuación de la infraestructura existente. Desde una perspectiva
teórica, los resultados respaldan los postulados de la Transformación Digital Organizacional y los
Sistemas Sociotécnicos, confirmando que la adopción tecnológica es un proceso multidimensional que
involucra tanto aspectos técnicos como humanos. La novedad de este trabajo radica en integrar un
análisis contextualizado del ecosistema manufacturero mexicano con referencias teóricas globales,
aportando rutas de acción concretas para el sector. En consecuencia, se recomienda avanzar hacia hojas
de ruta sectoriales, programas nacionales de capacitación en IA industrial y el fortalecimiento de alianzas
entre empresas, universidades y centros de innovación, con el fin de garantizar una manufactura más
resiliente, adaptativa y alineada con las exigencias de la Industria 5.0.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Abdessadak, A., Ghennioui, H., Thirion-Moreau, N., Elbhiri, B., Abraim, M., & Merzouk, S. (2025).
Digital twin technology and artificial intelligence in energy transition: A comprehensive
systematic review of applications. Energy Reports, 13(April), 5196–5218.
https://doi.org/10.1016/j.egyr.2025.04.060
Liu, X., Guo, Q., & Li, S. (2025). Manufacturing Workers or Platform Gig Workers? The Impact of
Digital Transformation in Manufacturing and Service Sectors on Job Quality and Labor
Allocation. Journal of Digital Economy. https://doi.org/10.1016/j.jdec.2025.06.003
Medina Chicaiza, P., Chango Guanoluisa, M., Corella Cobos, M., & Toscano, D. G. (2022).
Transformación digital en las empresas: una revisión conceptual. Journal of Science and
Research, 7(2), 756–769. https://doi.org/10.5281/zenodo.7726439
Vásconez Dávila, F. J., & Quezada Condolo, C. R. (2024). Impacto de la transformación digital en la
gestión empresarial, un análisis desde la perspectiva de la gerencia y el liderazgo en empresas
textiles del norte de Quito, sector Carcelén industrial. 1–22.
calidad y optimización de procesos, persisten barreras importantes relacionadas con la capacitación
técnica, la infraestructura y la resistencia cultural al cambio, particularmente en las pequeñas y medianas
empresas. Las entrevistas realizadas a los especialistas en empresas manufactureras y de servicio,
evidencian que la implementación de IA genera mejoras tangibles en eficiencia, reducción de costos y
calidad del producto, aunque su escalabilidad depende de una estrategia integral que combine inversión
tecnológica con desarrollo de talento y adecuación de la infraestructura existente. Desde una perspectiva
teórica, los resultados respaldan los postulados de la Transformación Digital Organizacional y los
Sistemas Sociotécnicos, confirmando que la adopción tecnológica es un proceso multidimensional que
involucra tanto aspectos técnicos como humanos. La novedad de este trabajo radica en integrar un
análisis contextualizado del ecosistema manufacturero mexicano con referencias teóricas globales,
aportando rutas de acción concretas para el sector. En consecuencia, se recomienda avanzar hacia hojas
de ruta sectoriales, programas nacionales de capacitación en IA industrial y el fortalecimiento de alianzas
entre empresas, universidades y centros de innovación, con el fin de garantizar una manufactura más
resiliente, adaptativa y alineada con las exigencias de la Industria 5.0.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Abdessadak, A., Ghennioui, H., Thirion-Moreau, N., Elbhiri, B., Abraim, M., & Merzouk, S. (2025).
Digital twin technology and artificial intelligence in energy transition: A comprehensive
systematic review of applications. Energy Reports, 13(April), 5196–5218.
https://doi.org/10.1016/j.egyr.2025.04.060
Liu, X., Guo, Q., & Li, S. (2025). Manufacturing Workers or Platform Gig Workers? The Impact of
Digital Transformation in Manufacturing and Service Sectors on Job Quality and Labor
Allocation. Journal of Digital Economy. https://doi.org/10.1016/j.jdec.2025.06.003
Medina Chicaiza, P., Chango Guanoluisa, M., Corella Cobos, M., & Toscano, D. G. (2022).
Transformación digital en las empresas: una revisión conceptual. Journal of Science and
Research, 7(2), 756–769. https://doi.org/10.5281/zenodo.7726439
Vásconez Dávila, F. J., & Quezada Condolo, C. R. (2024). Impacto de la transformación digital en la
gestión empresarial, un análisis desde la perspectiva de la gerencia y el liderazgo en empresas
textiles del norte de Quito, sector Carcelén industrial. 1–22.
pág. 9348
https://dspace.ups.edu.ec/bitstream/123456789/28770/1/TTQ1761.pdf
Ynzunza, C., Izar, J.M., Bocarando, J., Aguilar, F., Larios, O. (2017). El entorno de la industria 4.0:
implicaciones y perspectivas futuras. Conciencia Tecnológica, 54, 33–45.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6405835&info=resumen&idioma=ENG%0Aht
tps://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6405835&info=resumen&idioma=SPA%0Ahttps
://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6405835%0Ahttps://www.redalyc.o
https://dspace.ups.edu.ec/bitstream/123456789/28770/1/TTQ1761.pdf
Ynzunza, C., Izar, J.M., Bocarando, J., Aguilar, F., Larios, O. (2017). El entorno de la industria 4.0:
implicaciones y perspectivas futuras. Conciencia Tecnológica, 54, 33–45.
https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6405835&info=resumen&idioma=ENG%0Aht
tps://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6405835&info=resumen&idioma=SPA%0Ahttps
://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=6405835%0Ahttps://www.redalyc.o