La inteligencia artificial ya está en la agenda de la industria de alimentos y bebidas. Su principal reto ya no es demostrar que aporta valor, sino pasar de los proyectos piloto a toda la operación. Así lo muestra el Informe sobre la situación de la fabricación inteligente de 2026 de Rockwell Automation, que encuentra una brecha importante entre el interés de las empresas y su capacidad para extender estas tecnologías.
Según el estudio, cerca de 90% de los fabricantes de alimentos y bebidas ya usa inteligencia artificial y aprendizaje automático, o planea hacerlo pronto. Sin embargo, las compañías solo aprovechan de verdad alrededor de 45% de los datos que generan. Hoy cerca de 37% de los procesos productivos tiene apoyo de inteligencia artificial, y los fabricantes esperan que esa proporción supere el 60% hacia 2030.
Greg Schmidt, vicepresidente de la industria global de bienes de consumo empaquetados de Rockwell Automation, señaló que muchos fabricantes ya dejaron de preguntarse si la inteligencia artificial aporta valor. Ahora el foco está en llevar los pilotos exitosos a toda la empresa.
No es un desafío menor en un sector con márgenes ajustados, materias primas muy variables, exigencias estrictas de inocuidad y portafolios cada vez más complejos. Las aplicaciones con más potencial incluyen el mantenimiento predictivo de equipos, la inspección de calidad con visión artificial, la optimización de recetas y parámetros de proceso, la planificación de la producción, la gestión energética y la reducción de mermas.
En muchas plantas, sin embargo, los datos están repartidos en sistemas que no se comunican entre sí. Los equipos de producción, los sistemas de ejecución de manufactura, las plataformas de calidad y las herramientas de planificación suelen funcionar por separado, y así es difícil convertir la información en decisiones.
El informe señala varios factores clave para escalar la inteligencia artificial:
- Conectar los sistemas de operación con los de negocio.
- Tener disponibles los datos relevantes, con su contexto.
- Integrar las tecnologías de la información con las tecnologías de operación.
- Dar a los equipos acceso a la información en el momento oportuno.
También recomienda fijar objetivos concretos de calidad, productividad, costos y gestión de riesgos, para que cada proyecto responda a una necesidad del negocio.
El factor humano también es central. El 93% de los fabricantes encuestados espera que la manufactura inteligente transforme el trabajo de sus colaboradores, pero solo 40% dice haber actualizado las habilidades de sus empleados en el último año. Esa brecha indica que la inversión en tecnología debe ir acompañada de capacitación y de cambios en los procesos, para que los equipos puedan aprovechar las nuevas herramientas.
Para la industria latinoamericana, el diagnóstico es especialmente relevante. Muchas empresas de la región tienen plantas de distintas épocas, niveles desiguales de automatización y presupuestos limitados para la transformación digital. En ese contexto, avanzar por etapas, priorizar los casos de uso con retorno medible y construir una base sólida de datos puede marcar la diferencia entre proyectos aislados y una transformación sostenible.
La presión por ser más eficientes, bajar los costos de energía, asegurar la trazabilidad y responder rápido a los cambios en la demanda convierte a la inteligencia artificial en una herramienta estratégica para la competitividad del sector. Las empresas que logren integrar sus datos y preparar a sus equipos estarán mejor posicionadas para aprovecharla a escala.