A estas alturas, resulta fundamental que todo ingeniero tenga consciencia de las tendencias tecnológicas que están transformando nuestras organizaciones, considerando que estas pueden generar cambios significativos desde las tareas individuales hasta los procesos estratégicos de toda la compañía.

En este contexto, es relevante comprender qué significa desenvolverse en la denominada Industria 4.0 o, para algunos autores, incluso 5.0 (Nousala & Metcalf, 2024). Aunque no existe un consenso definitivo, se reconocen aproximadamente doce tecnologías clave que han impulsado transformaciones en distintos sectores económicos. Entre ellas destacan la Realidad Virtual y la Realidad Aumentada (agrupadas dentro del concepto de Realidad Extendida), Big Data, Digital Twins, Internet of Things (IoT) e Inteligencia Artificial, por mencionar algunas.

Un elemento transversal a estas tecnologías es la creciente relevancia de los datos como activo estratégico. Para muchas organizaciones, los datos sustentan la toma de decisiones, pero su utilización efectiva requiere infraestructura tecnológica adecuada y capital humano capaz de generar, interpretar y modelar indicadores con rigor.

El desarrollo acelerado de estas tecnologías ha impulsado mercados propios. Por ejemplo, la industria de la Realidad Virtual alcanzó los 16.320 millones de dólares en 2024 y se proyecta que crezca a una tasa anual compuesta de 28,9%, llegando a los 123.060 millones en 2032. La Realidad Aumentada, por su parte, registró un tamaño de mercado estimado de 83.650 millones de dólares en 2024 y podría llegar a los 599.590 millones en 2030, con un crecimiento proyectado del 37,9%. Estos dispositivos —como Apple Vision Pro o Ray-Ban Meta— representan solo una parte visible de un ecosistema más amplio, cuyo verdadero impacto se refleja en aplicaciones clínicas, industriales y formativas. Entre ellas se encuentran herramientas para mejorar la adherencia terapéutica en enfermedades neurodegenerativas o simulaciones inmersivas para capacitar trabajadores en entornos riesgosos, reduciendo la exposición al peligro y mejorando la retención de contenidos.

En paralelo, el desarrollo de soluciones de software especializadas ha crecido, aunque en países como Chile aún persisten brechas. Es menos común encontrar plataformas nacionales capaces de monitorear, por ejemplo, el progreso de un paciente en entornos virtuales, lo que revela oportunidades de innovación local en sectores salud, educación y manufactura.

La Inteligencia Artificial, por su parte, se ha consolidado como una de las tecnologías más disruptivas. Según Grand View Research, su mercado alcanzó en 2024 los 279 mil millones de dólares, con una proyección de crecimiento anual del 31,5% hacia 2033, lo que podría situarlo en torno a los 3,5 billones de dólares. Este crecimiento ha sido impulsado principalmente por países como Estados Unidos, China y el Reino Unido, que lideran tanto el desarrollo tecnológico como la inversión en soluciones de IA aplicadas a diversas industrias.

Las diferencias en inversión mundial en Inteligencia Artificial muestran una brecha significativa entre economías desarrolladas y países emergentes. De acuerdo con los datos publicados por la OCDE, Estados Unidos acumula cerca de 740 mil millones de dólares en inversiones de capital riesgo en IA durante los últimos doce años, cifra que supera ampliamente —en más de 500 veces— el monto invertido en Chile en el mismo periodo. En contraste, Chile registra aproximadamente 1.300 millones de dólares, lo que evidencia una distancia considerable en escalamiento de capacidades, investigación aplicada y desarrollo de soluciones avanzadas.

Esta asimetría también se refleja en los mercados financieros. La creciente atención global en torno a la Inteligencia Artificial ha impulsado que muchos instrumentos de inversión incorporen empresas vinculadas a esta tecnología dentro de su composición. Algunos ejemplos son el Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ), el iShares Future AI & Tech ETF (ARTY) y el Roundhill Generative AI & Technology ETF (CHAT). La presencia creciente de IA en estos fondos demuestra que el mercado la reconoce como un motor estructural de crecimiento para los próximos años, tanto por su capacidad de automatizar procesos como por su potencial para habilitar nuevos modelos de negocio.

Los avances recientes de la IA están permitiendo una adopción transversal en múltiples industrias, generando automatizaciones y apoyando procesos de toma de decisiones que antes dependían completamente del juicio de profesionales. Esto no implica la eliminación total de sesgos —lo cual sigue siendo un desafío activo—, pero sí habilita la posibilidad de trabajar con indicadores más robustos, modelos más consistentes y sistemas capaces de procesar grandes volúmenes de información con mayor precisión y consistencia. En sectores como manufactura, minería, salud o servicios financieros, estas tecnologías se están integrando de forma progresiva para mejorar eficiencia, reducir incertidumbre y aumentar la capacidad analítica de las organizaciones.

En conjunto, estos datos ponen en evidencia que la Inteligencia Artificial no solo es un fenómeno tecnológico, sino un eje estratégico de competitividad global. Para países como Chile, comprender estas brechas y promover la adopción responsable y sostenida de estas tecnologías será clave para fortalecer la productividad, impulsar la innovación y reducir la distancia respecto a las economías

En septiembre de 2025, OpenAI presentó GDPval (Open AI, 2025)un estudio que evalúa el desempeño de los modelos de inteligencia artificial en tareas económicas reales. Para ello, se utilizaron actividades desarrolladas por profesionales con un promedio de 14 años de experiencia, abarcando 44 ocupaciones pertenecientes a los sectores que más aportan al PIB de Estados Unidos. A diferencia de benchmarks tradicionales, GDPval analiza entregables completos, con la misma complejidad, formatos y criterios de calidad utilizados en el trabajo profesional.

Los resultados muestran que modelos de frontera como GPT-4, GPT-5 y Claude han alcanzado un rendimiento cercano al de expertos humanos, con mejoras lineales sostenidas en el tiempo. Además, cuando existe supervisión humana, estos modelos logran completar tareas más rápido y a menor costo que un profesional trabajando sin asistencia. Asimismo, el estudio evidencia que el rendimiento mejora significativamente cuando los modelos reciben más contexto, mayor estructuración del problema y andamiaje técnico. OpenAI liberó un subconjunto de 220 tareas y una plataforma pública para promover investigación sobre el impacto real de la IA en el trabajo.

Una conclusión general del estudio establece que: “El rendimiento de los modelos ha mejorado linealmente en el tiempo y algunos ya se acercan a los expertos humanos.”

Esto no implica reemplazo inmediato, pero sí una capacidad creciente de automatizar o acelerar tareas específicas, especialmente aquellas que son estructuradas, repetitivas o basadas en cálculos. En este sentido, un ingeniero industrial podría delegar en la IA actividades relacionadas con análisis preliminares, diseño de flujos, estimaciones iniciales, revisión de consistencia de datos o generación de reportes, liberando tiempo para concentrarse en la toma de decisiones estratégicas, la gestión del cambio y la resolución de problemas complejos que aún requieren juicio profesional.

El caso de la ocupación “Industrial Engineers”, incluida explícitamente en GDPval dentro del sector manufactura, confirma este punto. Las tareas evaluadas cubrieron aspectos como optimización de procesos, análisis costo-beneficio, mejoras en flujos de trabajo e implementación de herramientas de eficiencia en planta. Aunque OpenAI no publica resultados diferenciados por ocupación, los hallazgos globales sugieren que la IA ya puede desempeñar varias actividades típicas del área con un nivel cercano al humano, siempre que exista revisión experta y criterios de control adecuados.

Algunos sitios web han sugerido que cerca del 17% de las tareas modeladas podrían aproximarse al rendimiento humano en ingeniería industrial. Por ahora no es posible verificar esta cifra, dado que la base completa aún no está disponible públicamente, y tampoco existen estudios previos comparables que permitan observar la evolución histórica de este indicador. Pese a ello, el estudio confirma una tendencia clara: la IA se posiciona como un complemento poderoso para aumentar la productividad profesional.

A nivel latinoamericano, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025), liderado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), destaca que Chile es líder en investigación y regulación, pero enfrenta una brecha crítica en adopción privada. Esto se debe principalmente a falta de infraestructura tecnológica, brechas de competencias en profesionales y a que muchas empresas aún se encuentran en etapas tempranas de digitalización.

En este contexto, es fundamental que los ingenieros industriales comprendan el estado actual de la industria 4.0 y las tecnologías emergentes que la componen. Cada elemento disruptivo —desde IA generativa hasta gemelos digitales— no solo abre oportunidades, sino que también impulsa mejoras sustantivas en procesos productivos, operacionales y administrativos. La adopción tecnológica se convierte, por tanto, en un habilitador clave para aumentar la productividad y fortalecer la competitividad del país. La capacidad de interpretar estas tendencias, analizarlas y aplicarlas en la gestión de operaciones es hoy una competencia estratégica para el desarrollo de las organizaciones y del país.

Hugo Alberto Cañete León.
Presidente del Consejo de Especialidad Industrial.
Colegio de Ingenieros de Chile A. G.