Un nuevo estudio de TCS revela que la mayoría de los fabricantes ven un gran potencial en la IA física, pero pocos han construido las bases técnicas y organizativas necesarias para escalarla más allá de proyectos piloto aislados.
Robots que detectan defectos antes de que se propaguen en la línea de producción, vehículos que identifican a un trabajador en su trayectoria y cambian de rumbo: la IA física promete llevar la inteligencia artificial de la pantalla al mundo físico de la fábrica. Según un nuevo informe de Tata Consultancy Services (TCS), elaborado junto con Google Cloud, el sector manufacturero apenas está comenzando ese recorrido.
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El «TCS Physical AI Readiness Report 2026» se basa en una encuesta a 300 líderes de industrias como automoción, aeroespacial y defensa, electrónica y alta tecnología, equipos industriales y manufactura de procesos en Norteamérica y Europa. Su hallazgo central: el 68% de los fabricantes no despliega IA física en absoluto o permanece en fases experimentales. Solo el 32% ha avanzado más allá de la experimentación hacia pilotos o implementaciones activas.
La brecha se hace aún más evidente al observar los resultados de escalado. Apenas el 9% de los encuestados afirma haber logrado escalar proyectos piloto hacia despliegues operativos. Otro 24% describe sus pilotos como técnicamente exitosos, pero señala que los esfuerzos de escalado siguen en curso. Según la empresa, el obstáculo principal no reside tanto en la tecnología en sí como en su integración con las operaciones existentes.
Escasez de mano de obra y seguridad, los principales impulsores
Los directivos encuestados citan la mitigación de la escasez de mano de obra (60%) y la mejora de la seguridad laboral en entornos peligrosos (55%) como las principales oportunidades que aborda la IA física. La mejora de la consistencia de calidad y la detección de defectos ocupa el tercer lugar, con un 49%. Las expectativas son especialmente altas en las operaciones de almacén, donde el 77% de los fabricantes anticipa un impacto significativo o transformador, seguidas de las operaciones de ensamblaje y manufactura con un 75%.
Entre los fabricantes con despliegues activos, los robots móviles autónomos (AMR) y los vehículos guiados automatizados (AGV) con navegación basada en IA lideran la adopción con un 60%, igualados con los brazos robóticos habilitados con IA de visión o control adaptativo, también en un 60%. Los robots humanoides y cuadrúpedos, en cambio, permanecen en los márgenes experimentales, con tasas de adopción de apenas el 2% y el 4% respectivamente.
Los sistemas heredados, el mayor freno para escalar
Al preguntarles cuál es su principal barrera para escalar, el 32% de los encuestados señala la integración con sistemas heredados (legacy), seguida de las carencias de competencias en la plantilla (25%) y una infraestructura de datos inadecuada (19%). El estudio también constata que solo el 10% de los fabricantes cuenta con plataformas de datos de manufactura altamente integradas, mientras que el 69% opera en entornos de datos limitados, moderados o fragmentados.
Las brechas de gobernanza agravan el desafío: el 44% de los encuestados afirma que no existe una estructura de responsabilidad formal para los fallos de la IA física. En cuanto a la preparación regulatoria, el 40% reconoce no estar preparado para los requisitos de cumplimiento emergentes, mientras que solo el 12% se considera totalmente preparado.
La inversión se mantiene estable, los retornos tardan en llegar
A pesar de estos obstáculos estructurales, el apetito inversor se mantiene intacto. Ninguna de las empresas encuestadas planea reducir el gasto en IA física, mientras que el 26% planea aumentarlo. Al mismo tiempo, las expectativas de retorno de la inversión se extienden en el tiempo: el 68% espera que se necesiten al menos tres años para ver retornos financieros medibles, y el 46% estima que tardará más de cinco años.
«La IA física es un ciclo continuo de percepción, razonamiento, decisión y acción», se cita en el informe a Sreenivasa Chakravarti, vicepresidente y responsable global de Autonomía Industrial e Ingeniería en TCS. Según su valoración, las organizaciones que integran este ciclo en máquinas, sistemas y personas están convirtiendo la IA física en una ventaja operativa real.
Los autores del informe concluyen que escalar la IA física es, fundamentalmente, un desafío de transformación organizativa y no solo tecnológico. Los fabricantes que alineen la inversión tecnológica con la preparación estructural —en datos, gobernanza y capacidad de la plantilla— estarán mejor posicionados para liderar a medida que el mercado madure.
El Dr. Jakob Jung es redactor jefe de Security Storage y Channel Germany. Lleva más de 20 años trabajando en el periodismo especializado en TI. A lo largo de su carrera ha colaborado con Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (almacenamiento y centros de datos) y ChannelBiz. Además, colabora como freelance con numerosas publicaciones del sector de las TI, entre las que se incluyen Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider y ZDnet. Sus temas principales son el canal, el almacenamiento, la seguridad, los centros de datos, los sistemas ERP y CRM.
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