La manufactura que produce más y paga mejor: lo que revela la adopción de inteligencia artificial en México

México es el décimo exportador manufacturero del mundo, el primero en América Latina, y el principal socio manufacturero de Estados Unidos. Su sector manufactura genera cerca del 20% del PIB nacional y representa el 90% de las exportaciones del país. Es, por cualquier medida, el motor productivo de la economía mexicana. Y sin embargo, solo el 4.8% de sus empresas manufactureras con más de diez empleados utiliza inteligencia artificial — cifra que ubica al sector en la posición 12 de 19 sectores económicos en adopción de esta tecnología, por debajo del promedio nacional de 8.0% y muy lejos del 19.1% que registra en promedio la OCDE.

Esa distancia entre el peso económico del sector y su nivel de adopción tecnológica es el punto de partida de México Inteligente: La manufactura frente a la oportunidad que no espera, el primer estudio sectorial de la serie que publica Centro México Digital sobre adopción de inteligencia artificial en los sectores de la economía mexicana. El estudio analiza 33,316 unidades económicas manufactureras a partir de datos del Censo Económico 2024 del INEGI — el primero en la historia del país que incluyó preguntas directas sobre el uso de inteligencia artificial — y muestra qué retorno económico ya está generando la IA en las empresas que la usan, y qué significa eso para el resto del sector.

Por qué la inteligencia artificial importa en una planta de manufactura

¿Qué hace exactamente la inteligencia artificial dentro de una empresa manufacturera? La respuesta no requiere ciencia ficción. En una línea de producción, un sistema de visión computacional puede detectar defectos de calidad en tiempo real que generan desperdicio y reprocesos costosos si no se corrigen a tiempo. En el área de mantenimiento, un algoritmo puede anticipar cuándo una máquina va a fallar antes de que falle — con base en patrones de vibración, temperatura o consumo eléctrico — y permite programar intervenciones preventivas en lugar de reaccionar a paros inesperados. En la gestión de cadena de suministro, los modelos de predicción de demanda permiten ajustar inventarios y tiempos de entrega con una precisión que los métodos tradicionales no alcanzan. Lo que el Censo Económico 2024 permite medir por primera vez es cuántas empresas mexicanas están usando estas herramientas y qué diferencia observable generan en su producción, sus salarios y su empleo.

Más producción, mejores salarios: lo que muestran los datos

El hallazgo más directo del análisis de CMD es también el más relevante para quienes toman decisiones en el sector: cada incremento de diez puntos porcentuales en la proporción de empresas que adoptan IA dentro de una industria manufacturera se asocia con un aumento del 18.8% en la producción bruta por unidad económica — aproximadamente el doble del promedio observado para el conjunto de la economía mexicana. Dado el peso del sector en exportaciones, empleo formal y producción nacional, ese retorno tiene un efecto multiplicador sobre la economía que pocos sectores pueden replicar a la misma escala.

La manufactura muestra un alto retorno productivo de la adopción de IA
Cambio en producción bruta por unidad económica asociado a la adopción de IA, por sector económico (sectores con asociación positiva), México 2024 

El segundo hallazgo complementa al primero desde la perspectiva de los trabajadores: cada incremento de diez puntos porcentuales en la adopción de IA en una industria manufacturera se asocia con un aumento del 5.4% en las remuneraciones por trabajador, también por encima del promedio nacional. La asociación entre adopción de IA y mejores salarios existe de manera independiente al tamaño o la productividad de la empresa. Las que operan en entornos de mayor adopción de IA no solo producen más: también pagan mejor que empresas comparables que no la han adoptado. Las tecnologías avanzadas como la IA generan demanda por competencias especializadas — personas capaces de operar y mejorar sistemas inteligentes en funciones como mantenimiento predictivo, control de calidad automatizado o análisis de datos de proceso — y esa demanda se traduce en mejores salarios para quienes tienen esas capacidades.

El mito de la destrucción de empleo

Uno de los temores más arraigados en torno a la inteligencia artificial es el de la sustitución masiva del trabajo. El análisis de CMD, basado en los datos del Censo Económico 2024 del INEGI, apunta en otra dirección para el caso de México: a nivel del conjunto de la economía, la adopción de IA se asocia con un 3.3% más de empleo por unidad económica. En el contexto actual, la inteligencia artificial opera como tecnología complementaria al trabajo, no como sustituta. Conviene ser precisos: este efecto se observa a nivel de toda la economía, y dentro de la manufactura los resultados varían según el tipo de industria, el tamaño de la empresa y su nivel previo de digitalización — sin que sea posible resumirlos en una sola cifra para todo el sector. Lo que sí es claro es que la narrativa de la IA como amenaza inmediata al empleo manufacturero mexicano no corresponde a lo que muestran los datos. El riesgo real opera en otra dirección: las empresas y países que no adopten quedan fuera de los segmentos de mayor valor en las cadenas globales de producción.

El mapa del retorno: no todas las industrias responden igual

Uno de los aportes más valiosos del estudio de CMD es que desagrega el retorno económico de la IA por industria, en lugar de quedarse en un promedio que obscurece más de lo que revela. Las cinco industrias con mayor retorno productivo asociado a la IA son fabricación de equipo de transporte, productos metálicos, industria alimentaria, bebidas y tabaco, y aparatos y accesorios eléctricos. No son solo las más sensibles a la tecnología: también son algunas de las más importantes para las exportaciones y el empleo manufacturero formal del país. Más significativo aún: la industria alimentaria y de bebidas concentran el mayor número de unidades económicas dentro de la manufactura, lo que amplifica el potencial del retorno cuando la adopción se expande.

El retorno productivo de la IA varía entre industrias: cinco registran los niveles más altos
Clasificación de las 21 industrias manufactureras por nivel de retorno en producción bruta asociado a la adopción de IA, México 2024 

En el otro extremo, hay industrias — plástico y hule, impresión, textiles, minerales no metálicos — donde la asociación entre adopción de IA y producción es más débil en el rango de adopción actualmente observado. El análisis de CMD las llama industrias de retorno emergente, no porque la IA no sea relevante para ellas, sino porque pueden requerir mayor escala de adopción o aplicaciones más específicas para que los beneficios se materialicen. Una política de adopción que trate a todas las industrias manufactureras por igual perderá efectividad donde más se necesita diferenciación.

Hay también un matiz que el estudio señala con claridad. Algunas industrias con alto retorno productivo — equipo de transporte, electrónicos — muestran al mismo tiempo una prima salarial más baja. En modelos de manufactura de exportación basados en ensamble y procesos intermedios, las ganancias de productividad pueden capturarse en otros eslabones de la cadena, en los países de origen de las empresas matrices, en lugar de traducirse de forma proporcional en remuneraciones locales. Acelerar la adopción de IA en estas industrias requiere acompañarse de políticas activas de formación técnica, certificación de competencias y desarrollo de capacidades de diseño e ingeniería que fortalezcan el valor agregado local.

Lo que el promedio esconde

El 4.8% de adopción promedio puede dar la impresión de un punto de partida muy lejano. Dentro de ese número conviven realidades muy distintas. Las industrias líderes — equipo de cómputo y electrónicos (15.1%), productos derivados del petróleo (14.7%), equipo de transporte (13.4%) — ya operan en rangos que se acercan a los de economías más avanzadas. Dentro de industrias con adopción promedio baja hay segmentos que van mucho más rápido: en la industria textil, con una tasa promedio de apenas 3.3%, las empresas grandes ya alcanzan 20.9% de adopción; en la industria de bebidas, las empresas grandes llegan al 33.3%. Estas brechas dentro de cada industria son una señal importante: la IA ya demostró que funciona en casi todos los segmentos de la manufactura mexicana. El desafío es que lo que ya funciona en los segmentos más avanzados llegue al resto.

La ventana de oportunidad y lo que está en juego

México atraviesa un momento singular. La reconfiguración global de cadenas de suministro — el nearshoring — está dirigiendo flujos de inversión manufacturera hacia el país como no había ocurrido en décadas. Las tecnologías de IA han alcanzado un nivel de madurez donde sus aplicaciones en manufactura son rentables, probadas y escalables. La posición de México como principal socio manufacturero de Estados Unidos dentro del T-MEC ofrece una ventaja competitiva que pocas economías del mundo comparten en este momento.

Esa ventana no es permanente. Vietnam, Polonia, Turquía y los centros manufactureros de China están acelerando su transformación digital. Si México no avanza en la adopción de IA en manufactura en los próximos años, su base manufacturera corre el riesgo de concentrarse en los segmentos de menor valor agregado de las cadenas globales — los más vulnerables a la automatización y a la competencia internacional. La diferencia entre capturar o perder esa oportunidad no reside en la tecnología, que ya existe y ya genera retorno medible en las empresas mexicanas que la usan. Reside en las decisiones que tomen empresas, cámaras industriales, instituciones financieras y dependencias de gobierno en los próximos años. El estudio México Inteligente identifica las seis barreras estructurales que frenan esa adopción y propone diez acciones concretas para enfrentarlas — todo ello disponible en el estudio completo en centromexico.digital. Lo que esta primera lectura deja establecido es más elemental: la inteligencia artificial ya genera retorno en la manufactura mexicana, en producción y en salarios. El momento de actuar es ahora.

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Fuente: Centro México Digital (2026). México Inteligente: La manufactura frente a la oportunidad que no espera. Ciudad de México: CMD. Basado en datos del Censo Económico 2024, INEGI.