La transformación digital del sector industrial enfrenta obstáculos estructurales que están limitando su crecimiento y competitividad. Un nuevo estudio de GlobalLogic, empresa del Grupo Hitachi, en colaboración con HFS Research, advierte que la escasez de talento en inteligencia artificial, la dependencia de sistemas heredados y la desconexión entre estrategia y operación están ralentizando la adopción tecnológica y la transición hacia modelos industriales más sostenibles, eficientes y preparados para los desafíos del futuro inmediato.
El informe, basado en encuestas a más de cien ejecutivos y directivos de empresas industriales con valor superior a los mil millones de dólares, abarca sectores como el automotriz, aeronáutico, químico, energía, servicios públicos y construcción. Aunque los líderes reconocen la urgencia de adoptar inteligencia artificial, sostenibilidad y nuevos modelos de talento, la investigación evidencia una brecha crítica entre las ambiciones estratégicas y la capacidad real de ejecución, lo que termina frenando la innovación y el impacto de las iniciativas tecnológicas en el negocio.
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio señala que el 51 % de las organizaciones identifica la falta de habilidades como la principal razón por la cual los proyectos de inteligencia artificial y tecnología avanzada fracasan o no alcanzan los resultados esperados. A pesar de esta limitación, cerca de la mitad de las empresas carece de programas estructurados de mejora de habilidades, mientras que el 42 % reconoce dificultades para encontrar talento digital y especializado en IA, agravando el problema en un contexto de relevo generacional y jubilación de personal experimentado.
La investigación también revela que los sistemas heredados continúan siendo un freno significativo para la modernización industrial. Casi la mitad de los ejecutivos encuestados, el 49 %, identifica la integración de nuevas tecnologías con infraestructuras antiguas como el mayor obstáculo para avanzar en la digitalización. Esta dependencia genera deuda técnica, limita la escalabilidad de soluciones basadas en datos e inteligencia artificial y obliga a muchas organizaciones a operar con parches tecnológicos que no responden a las exigencias actuales del mercado.
En paralelo, las prioridades de los ejecutivos están experimentando un cambio progresivo. Actualmente, el 46 % sitúa la reducción de costos operativos entre sus tres principales objetivos; sin embargo, el estudio anticipa que en los próximos dos años la adopción de inteligencia artificial y la optimización operativa ocuparán el primer lugar en la agenda estratégica. Esta transición refleja una presión creciente por equilibrar eficiencia inmediata con inversiones estructurales que permitan competitividad y resiliencia a largo plazo.
Srini Shankar, director ejecutivo de GlobalLogic, advierte que muchas organizaciones intentan implementar tecnologías avanzadas sin contar con el talento adecuado, marcos claros de gobernanza en IA ni planes de transición que conecten las presiones actuales con los objetivos futuros. Esta falta de alineación, señala, impide que la inteligencia artificial y la innovación sostenible se conviertan en verdaderos habilitadores de transformación, y las reduce a iniciativas aisladas con impacto limitado en la operación industrial.
Desde HFS Research, Josh Matthews enfatiza que los ejecutivos deben integrar de manera inmediata las transiciones en sostenibilidad, talento y tecnología tanto en la estrategia corporativa como en las operaciones diarias. Mostrar a la fuerza laboral que la empresa forma parte de un futuro tecnológico y sostenible resulta clave para atraer y retener talento, así como para construir organizaciones capaces de innovar de forma consistente y no solo reaccionar ante los cambios del mercado global.
En el contexto colombiano, Sebastián Bainer, vicepresidente senior y head de Latinoamérica para GlobalLogic, señala que el desafío es especialmente relevante. Aunque el país se destaca regionalmente por su oferta académica de posgrado en inteligencia artificial, la industria aún enfrenta dificultades para integrar ese talento en modelos operativos que permitan escalar la IA y generar impacto medible. El informe concluye que solo aquellas empresas que conecten talento, tecnología y estrategia podrán avanzar simultáneamente en eficiencia operativa y transformación estructural.
