¿Cómo demostrar el valor de la IA en las operaciones de fabricación?

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¿Por qué la mayoría de las inversiones en IA no generan rentabilidad financiera?

Una encuesta de Gartner realizada en octubre de 2025 a 1.229 participantes identificó la selección de casos de uso, la evaluación del valor y la estrategia de datos como las tres razones principales por las que las organizaciones no logran obtener valor financiero de la IA. Los participantes situaron en primer lugar la selección de casos de uso inadecuados, seguida de la evaluación del valor, la estrategia y el enfoque de datos, la alineación con las funciones empresariales, el rigor financiero, el horizonte temporal y la rapidez, mientras que los retos tecnológicos ocuparon el último lugar.

Para los responsables del sector manufacturero que evalúan el gasto en IA, esta clasificación indica en qué deben centrarse. Las tres causas más comunes de fracaso recaen en los equipos de negocio y de datos. Las decisiones de inversión en IA tienen éxito cuando parten de casos de negocio vinculados a resultados operativos específicos.

El marco de Gartner aplica un proceso de financiación en forma de embudo que guía las iniciativas de IA a través de cuatro etapas: ideas, evaluación, priorización y financiación, y cuyos resultados se supervisan al final. En cada etapa se aplica una prueba de fuego que relaciona los casos de uso propuestos con el impacto en los ingresos, la rentabilidad o la mitigación de riesgos antes de que se apruebe cualquier financiación.

¿Cómo deberían los fabricantes evaluar la viabilidad de los casos de uso de la IA?

Según se expuso en la sesión, el marco de evaluación de viabilidad de Gartner evalúa los casos de uso de la IA en función de seis criterios ponderados que suman un total de 100 puntos. Las categorías clave incluyen los datos preparados para la IA (higiene, calidad de los metadatos, acceso), la madurez tecnológica y el ecosistema de proveedores, la confianza y el nivel de seguridad, así como las competencias y la capacidad de implementación. Las organizaciones sitúan cada caso de uso potencial en una matriz que compara el valor empresarial con la viabilidad, con el fin de distinguir las inversiones que merecen prioridad de aquellas que requieren más trabajo preliminar.

En la evaluación genérica de casos de uso del marco, el mantenimiento predictivo de activos obtuvo una puntuación alta tanto en valor empresarial como en viabilidad, lo que lo sitúa en el cuadrante superior derecho, al que las organizaciones deberían destinar financiación en primer lugar. Otros casos de uso, como los procesos empresariales autónomos, obtuvieron una puntuación alta en valor potencial, pero más baja en preparación para la implementación.

Cualquier criterio que se sitúe por debajo de un umbral definido desencadena una revisión estructurada: se recogen los motivos, se informa a los responsables de proveedores, se revisa con el equipo interno y se facilitan las conclusiones a los equipos jurídicos y de negociación de contratos. El sistema pone de manifiesto los riesgos antes de que se lleve a cabo la inversión.

¿Qué indicadores clave de rendimiento (KPI) demuestran el valor de la IA en el sector manufacturero?

El valor de la IA en el sector manufacturero se divide en tres categorías presentadas en la cumbre: impacto en los ingresos (unidades vendidas, tasa de crecimiento, cuota de mercado), eficiencia en los costes (tiempo de ciclo, rendimiento, velocidad de la cadena de suministro, utilización de la planta) y mitigación de riesgos (índices de defectos, cumplimiento de la calidad, reclamaciones de garantía, métricas de seguridad). Cada una de ellas requiere indicadores clave de rendimiento (KPI) que relacionen los resultados de la IA con los resultados financieros. El marco también define tres niveles en los que las organizaciones pueden demostrar el valor financiero, desde el retorno de la inversión (ROI) directo y cuantificable en dólares hasta la visibilidad de las compensaciones estratégicas.

Los tres niveles de valor financiero demostrable determinan cómo deben los responsables del sector manufacturero elaborar sus argumentos de inversión. El nivel uno requiere una relación directa y unívoca de causa y efecto entre la inversión en IA y un resultado financiero medible. El nivel dos establece una correlación creíble entre las métricas operativas y los resultados empresariales basándose en la asociación estadística. El nivel tres aporta visibilidad sobre las posiciones de compensación empresarial mediante el análisis de escenarios estratégicos.

En el caso de las operaciones de fabricación, la demostración del nivel uno se consigue cuando la IA mejora directamente una métrica objeto de seguimiento, como la utilización de la planta o el tiempo de inactividad operativa. La demostración del nivel dos se aplica cuando la IA mejora la calidad de los datos en las fases iniciales, lo que se correlaciona con mejoras en la producción en las fases posteriores. La demostración del nivel tres abarca escenarios estratégicos en los que la IA proporciona inteligencia para la toma de decisiones que modifica la planificación de la capacidad o la asignación de capital.

¿Cómo es un retorno de la inversión (ROI) satisfactorio en IA en entornos de producción?

Un caso práctico presentado en la cumbre describía a un fabricante multinacional de productos para el hogar que se había fijado como objetivo un crecimiento anual de los ingresos del 10 %, al tiempo que mantenía unos niveles equilibrados de inventario y producción. El reto: los frecuentes lanzamientos de productos y las promociones provocaban una demanda volátil, fluctuaciones en la producción y picos en el inventario. Los ciclos de planificación trimestrales y las previsiones lineales no tenían en cuenta los bucles de retroalimentación, como el efecto látigo, lo que daba lugar a ineficiencias en la cadena de suministro. La dirección necesitaba una visión a largo plazo de cómo las decisiones estratégicas afectarían a la capacidad, el capital y los niveles de servicio.

Los resultados, tal y como los presentó Karamouzis: los niveles de servicio superaron el 95 %, lo que permitió un crecimiento anual de los ingresos del 9 %. La variación de inventario se redujo en un 40 %, liberando 120 millones de dólares en capital circulante. La utilización de la planta aumentó del 72 % al 85 %. El aplazamiento de las ampliaciones de la planta supuso un ahorro de 45 millones de dólares en gastos de capital.

Estos resultados representan un valor demostrable de primer nivel: rendimientos financieros directos y cuantificables vinculados a mejoras operativas específicas. Solo el aumento de la utilización de la planta justificó la inversión al aplazar una ampliación de 45 millones de dólares. Los 120 millones de dólares liberados gracias a la reducción de la variación de inventario se destinaron directamente al balance. Los niveles de servicio superiores al 95 % sostuvieron el objetivo de crecimiento de los ingresos, lo que demuestra que las mejoras en la producción y la cadena de suministro impulsadas por la IA pueden generar rendimientos en múltiples dimensiones financieras de forma simultánea.

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