Las empresas de ingeniería están fracasando rotundamente en lograr mejoras de productividad gracias a la inteligencia artificial (IA). A pesar de que el 93 % de los líderes espera que la IA incremente de productividad, y el 30 % anticipa ganancias muy elevadas, solo el 3 % afirma haber logrado ese nivel de impacto.
Esto se desprende del informe «Estado de la IA en Ingeniería 2025» de SimScale, que reveló que las organizaciones que utilizan herramientas de simulación nativas de la nube tienen el doble de confianza en alcanzar sus objetivos de IA en los próximos 12 meses.
Estas empresas tienen tres veces más probabilidades de contar con programas de IA maduros y seis veces más probabilidades de contar con datos limpios y centralizados.
El estudio concluyó que las mayores barreras para las ambiciones de las empresas en materia de IA son los datos aislados (55 %) y las herramientas heredadas de ingeniería asistida por computadora de escritorio (42 %).
Mientras tanto, el 42 % de los directores de tecnología se quejaron de la resistencia a la adopción de IA en los equipos técnicos. Sin embargo, los propios líderes de los equipos de ingeniería reportaron resistencia solo el 29 % de las veces.
Esto, señaló SimScale, sugiere que los equipos técnicos están más abiertos, preparados y motivados para adoptar la IA de lo que los líderes asumen.
La IA como motor de crecimiento en ingeniería
En cuanto a las expectativas, la IA se considera un motor de crecimiento, así como una herramienta para una mayor eficiencia.
Los líderes del sector esperan que la IA impulse una mayor innovación en diseño (54 %), productividad en ingeniería (51 %) y una comercialización más rápida (47 %). La reducción de costos ocupa el último lugar en la lista de beneficios esperados.
En cuanto al 3 % de las empresas de ingeniería que ha experimentado importantes aumentos de productividad con el uso de la IA, SimScale afirmó que todo se centra en la ejecución del proyecto, con varias características clave en común:
En primer lugar, han eliminado las cadenas de herramientas aisladas de la era de los escritorios en favor de plataformas nativas de la nube, y sus datos de ingeniería están centralizados, accesibles y estructurados, utilizando formatos y API abiertas.
Estas empresas también han integrado flujos de trabajo de agentes, creando e integrando agentes de IA directamente en flujos de trabajo en vivo, no como herramientas adicionales, sino como tomadores de decisiones integrados en las etapas de configuración, evaluación y optimización.
De igual manera, los implementadores exitosos realizan pruebas en entornos de bajo riesgo, pero avanzan rápidamente a la implementación en el mundo real, dentro del ciclo de vida. Esto, según el estudio, genera valor en semanas, no en años.
Información de ITPro, Redacción Tecno Flash
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