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Líderes de Zebra, AWS y ZEISS revelan cómo los sistemas que razonan y planifican sustituyen a la automatización reactiva en las fábricas regionales.
La manufactura está entrando en una nueva etapa de transformación. Durante la última década, las inversiones industriales se concentraron en digitalizar procesos, conectar activos y mejorar la visibilidad operacional. Sin embargo, la irrupción de la IA agéntica introduce un cambio más profundo: la posibilidad de que los sistemas no solo analicen información, sino que comiencen a coordinar acciones, optimizar procesos y ejecutar decisiones de manera autónoma.
La magnitud de este cambio ya aparece reflejada en las expectativas de los líderes industriales. Según Accenture, el 95% de los ejecutivos del sector considera que la convergencia entre inteligencia artificial, automatización y datos industriales transformará significativamente sus modelos operativos durante los próximos cinco años. La atención ya no está puesta únicamente en generar más información, sino en convertir esa información en capacidad de acción.
Las previsiones de los analistas apuntan en la misma dirección. Deloitte identifica a la IA agéntica como una de las tecnologías con mayor potencial disruptivo para industrias intensivas en operaciones, debido a su capacidad para coordinar flujos completos de trabajo y no solo automatizar tareas individuales. IDC, por su parte, prevé que más de la mitad de las organizaciones industriales integrará plataformas de inteligencia artificial conectadas directamente con entornos OT e IT antes de 2027, acelerando la convergencia entre los sistemas de producción y los sistemas corporativos.
En América Latina, esta evolución responde a desafíos muy concretos. La presión por mejorar la productividad, aumentar la resiliencia operacional, optimizar el consumo energético, fortalecer la trazabilidad y compensar la escasez de talento especializado está obligando a las organizaciones a buscar nuevos modelos de eficiencia. En ese escenario, la IA agéntica emerge como una herramienta capaz de ampliar la capacidad de decisión de las operaciones industriales y reducir la dependencia de procesos manuales o reactivos.
Con este contexto como punto de partida, en The Standard CIO reunimos a especialistas de Zebra Technologies, Escala 24/7 y ZEISS IQS para analizar cómo evoluciona la manufactura cuando la inteligencia deja de ser exclusivamente analítica y comienza a convertirse en un actor operativo dentro de las organizaciones.
El panel completo puede verse en nuestro canal de YouTube.
De la automatización reactiva a la IA agéntica
La diferencia entre automatización tradicional e IA agéntica no es simplemente tecnológica. Es una diferencia de capacidad de decisión.
Cristian Segovia, Arquitecto de Soluciones de Preventa en Escala 24/7, utilizó una analogía sencilla para explicarlo. Mientras la automatización tradicional se parece a un GPS antiguo que continúa indicando una ruta aunque exista un obstáculo inesperado, los agentes de IA funcionan como un conductor experimentado capaz de evaluar alternativas y modificar el plan sobre la marcha.
“Pasamos de sistemas que obedecían ciegamente a sistemas que razonan, planifican y ejecutan de forma autónoma”. Cristian Segovia, Arquitecto de Soluciones de Preventa en Escala 24/7.
Esta evolución es posible gracias a plataformas como AWS Bedrock Agent Core, que permiten desplegar agentes gobernados bajo políticas de seguridad y control empresarial.
La autonomía, sin embargo, no implica ausencia de supervisión.
“Darle autonomía a un agente de IA sin gobernanza es como darle una tarjeta corporativa sin límite de gasto a un adolescente. El criterio humano siempre debe seguir siendo el dueño del contexto”.
Casos de uso de la IA agéntica en manufactura
Uno de los aspectos más interesantes del panel fue la discusión sobre aplicaciones concretas ya disponibles para las organizaciones industriales.
Según José Carlos Dias, especialista en ventas y sectores verticales de Zebra Technologies, la IA agéntica está comenzando a transformar tres áreas especialmente críticas:
- trazabilidad de inventarios,
- control de calidad,
- gestión inteligente de la fuerza laboral.
En grandes operaciones manufactureras, la planificación de turnos, competencias, vacaciones y productividad suele requerir una enorme cantidad de trabajo manual.
La IA puede hacer todo ese trabajo manual y ejecutar de una forma mucho más autónoma”. José Carlos Dias, especialista en ventas y sectores verticales de Zebra Technologies.
La capacidad de conectar datos de recursos humanos, producción y desempeño permite optimizar la asignación de personal y reducir ineficiencias operativas.
IA agéntica y calidad industrial de precisión
La manufactura avanzada también está encontrando aplicaciones especialmente valiosas en procesos de inspección y metrología.
Muganes Musharrafie, Gerente de Ventas de Software de ZEISS IQS, explicó cómo los algoritmos ya son capaces de detectar defectos microscópicos que anteriormente requerían la intervención de especialistas altamente experimentados.
“Realmente el conocimiento que tenía el experto en estampado, inyección o fundición ya está dentro de los algoritmos; entonces es una revolución lo que se puede hacer ahora”. Muganes Musharrafie, Gerente de Ventas de Software de ZEISS IQS.
Los sistemas de tomografía industrial y rayos X utilizados por ZEISS permiten identificar porosidades, defectos estructurales y anomalías invisibles para el ojo humano en componentes electrónicos y automotrices.
“La inteligencia artificial ya es capaz de detectar porosidades en la soldadura de los procesadores y generar información en tiempo real para prevenir problemas posteriores”.
En sectores como automoción, esta capacidad permite anticipar defectos antes del ensamblaje final, reduciendo retrabajos y desperdicios.
El papel del Edge AI en las fábricas autónomas
La autonomía industrial depende también de la velocidad. No todas las decisiones pueden esperar a que los datos viajen a la nube y regresen a la planta.
Por esa razón, el panel destacó el creciente protagonismo del Edge AI y de las nuevas Unidades de Procesamiento Neural (NPU), capaces de ejecutar modelos de inteligencia artificial directamente en los dispositivos industriales.
Esta arquitectura reduce la latencia y permite actuar prácticamente en tiempo real sobre líneas de producción, sistemas de inspección o procesos logísticos.
La capacidad de procesar información donde se genera será uno de los pilares de la manufactura autónoma durante los próximos años.
El verdadero desafío: cultura y gobernanza
Aunque la tecnología avanza rápidamente, los expertos coincidieron en que la principal barrera para la adopción de IA agéntica sigue siendo organizacional.
Muchas empresas continúan dependiendo de hojas de cálculo, procesos manuales y silos de información que dificultan la creación de entornos inteligentes.
La transición hacia operaciones autónomas exige nuevas capacidades de gobierno del dato, nuevas estructuras organizativas y perfiles emergentes orientados a gestionar agentes de inteligencia artificial.
El reto no consiste únicamente en desplegar modelos. Consiste en construir organizaciones capaces de confiar en sistemas que empiezan a participar activamente en la toma de decisiones.
Para las fábricas latinoamericanas, la verdadera transformación no será incorporar más automatización. Será evolucionar hacia operaciones donde la inteligencia artificial deje de ser una herramienta y se convierta en un actor operativo dentro del negocio.
Mira el panel completo
Si deseas conocer los casos de uso, experiencias y recomendaciones compartidas por Zebra Technologies, Escala 24/7 y ZEISS IQS, puedes acceder al video completo aquí:
IA agéntica en manufactura: cómo las fábricas comienzan a operar en forma autónoma
