Por Carlos Zegarra, Líder de manufactura avanzada y movilidad para EY Latinoamérica

La revolución tecnológica está redefiniendo el sector automotriz, y el análisis Manufactura avanzada en la era de la inteligencia artificial¹ destaca cómo la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) está transformando el diseño y la producción de vehículos. Estos modelos generativos no solo permiten una personalización sin precedentes, sino que también optimizan procesos y reducen desperdicios, estableciendo una nueva base de competitividad en la manufactura automotriz.

Además, la transformación digital de las cadenas de suministro se ha vuelto esencial para enfrentar la volatilidad global. Según el informe How will GenAI prompt a step change toward autonomous supply chains?², las organizaciones que digitalizan sus cadenas logísticas se vuelven más ágiles, sostenibles y rentables. La implementación de gemelos digitales permite simular escenarios y prever disrupciones, mientras que tecnologías como blockchain garantizan trazabilidad y autenticidad. La IA, por su parte, habilita decisiones en tiempo real basadas en datos predictivos, lo que es crucial en un entorno de constante cambio.

La disrupción tecnológica ya no es una posibilidad futura, sino una realidad que redefine la competencia en el sector automotriz. Las empresas se enfrentan a la pregunta de cuán rápido pueden adaptarse. La IA y la analítica avanzada están remodelando toda la cadena de valor, desde el diseño de productos hasta la experiencia del cliente. Según nuestro reciente estudio Desafíos y tendencias para las empresas en Latinoamérica 2025 – Sector Automotor, el 87% de las compañías del sector considera que la IA será clave para su competitividad en los próximos años, seguida por Big Data y analítica (84%) y ciberseguridad avanzada (79%). Estas cifras confirman algo que desde hace tiempo observamos en la región: la tecnología, como habilitador, es el nuevo lenguaje de la eficiencia, la resiliencia y la innovación.

Sin embargo, muchas empresas aún enfrentan desafíos significativos en la adopción digital. El 45% de las organizaciones reconoce dificultades para implementar nuevas plataformas tecnológicas, y el 38% admite no tener una estrategia digital con objetivos medibles. Esto revela una brecha entre la intención y la ejecución, a pesar de que la automatización y la reducción de costos siguen siendo prioridades (50% y 55%).

El entorno externo también se vuelve más incierto. El 41% de los ejecutivos del sector identifica los cambios en la demanda y las preferencias de los clientes como su mayor amenaza, superando incluso el contexto económico local (33%) y la entrada de nuevos competidores (26%). Esto resalta la importancia de anticipar las expectativas del cliente, además de optimizar los procesos internos.

En este contexto, el verdadero diferenciador será la capacidad de convertir la innovación en una estrategia integral de negocio. El sector automotriz latinoamericano tiene la oportunidad de demostrar que la modernización va más allá de la digitalización de operaciones; requiere transformar su modelo de crecimiento para hacerlo más ágil, sostenible y centrado en el cliente.

La posición de México en esta transformación

México se encuentra en una posición privilegiada para liderar esta transformación. Su sólida experiencia manufacturera y el creciente interés en inversiones por el nearshoring lo colocan en una coyuntura estratégica.

Para aprovechar al máximo esta oportunidad, es crucial acelerar la adopción de tecnologías avanzadas, invertir en el desarrollo de talento especializado en IA y análisis de datos, fortalecer las políticas de innovación industrial, así como una permanente inversión en infraestructura y en políticas públicas que brinden certeza jurídica a las inversiones.

Un futuro eléctrico, digital y sostenible

Latinoamérica se dirige hacia un futuro más eléctrico, digital y sostenible en la industria automotriz. Las marcas que integren GenAI, gemelos digitales y automatización en su ADN operativo serán no solo más eficientes, sino también más resilientes ante los desafíos del mercado.

¹ Gómez, C., Ezar, R., (2024), Manufactura avanzada en la era de la inteligencia artificial: ¿qué relevancia tienen los datos para esta industria?, EY.

² Steinberg, G., Burton, M., Dutta, S., Guarrera, D., Hallum, J., Abielmona, A., (2024), How will GenAI prompt a step change toward autonomous supply chains?, EY.