Los agentes inteligentes se convierten en un nuevo motor para impulsar la transformación de la industria manufacturera

Boletín de Referencia Económica  Periodista Li Baojin

A principios de 2026, el desarrollo de los agentes inteligentes industriales entra en una “época dorada” de resonancia entre políticas e industrias. El Ministerio de Industria y Tecnología de la Información y otros ocho departamentos publicaron conjuntamente las “Opiniones sobre la implementación de la acción especial ‘Inteligencia Artificial + Fabricación’”, estableciendo como objetivo central lanzar 1000 agentes inteligentes industriales de alto nivel antes de 2027, impulsando así un fuerte impulso al desarrollo industrial. En este contexto, líderes del sector manufacturero como Midea y Haier, junto con empresas de la cadena industrial, aceleran su despliegue, promoviendo la implementación de la fabricación inteligente centrada en matrices de agentes inteligentes en todos los escenarios.

La industria considera que la liberación continua de beneficios políticos y la profundización en la práctica empresarial generan una doble potenciación, impulsando a los agentes inteligentes industriales desde pilotos puntuales hacia una adopción a gran escala, convirtiéndose en el motor principal para transformar la manufactura de una “expansión de escala” a una “mejora de calidad” y cultivar nuevas capacidades productivas.

Refuerzo de políticas

A principios de 2026, el campo de los agentes inteligentes industriales recibe un refuerzo de políticas a nivel nacional, con diseño estratégico superior, regulaciones locales y decisiones de las dos sesiones.

En enero, el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información y otros ocho departamentos publicaron las “Opiniones sobre la implementación de la acción especial ‘Inteligencia Artificial + Fabricación’”, que propone, para 2027, promover la aplicación profunda de 3-5 modelos grandes universales en la manufactura, formar modelos industriales característicos y de cobertura total, lanzar 1000 agentes inteligentes industriales de alto nivel, crear 100 conjuntos de datos de alta calidad en el sector y promover 500 escenarios de aplicación típicos.

Al mismo tiempo, ciudades como Shenzhen y Chongqing también lanzaron rápidamente políticas complementarias centradas en financiamiento, apoyo computacional y apertura de escenarios, para garantizar la implementación de los agentes inteligentes industriales.

El 5 de marzo, el informe de trabajo gubernamental propuso: profundizar y expandir el “Inteligencia Artificial +”, promoviendo la rápida adopción de nuevas generaciones de terminales inteligentes y agentes.

El gerente senior de investigación de IDC China, Du Yanze, afirmó en una entrevista con el Diario de Referencia Económica: “Los agentes inteligentes industriales están convirtiéndose en el núcleo de ‘AI + fabricación’, ya que su papel ha pasado de ser una ‘herramienta pasiva’ a un ‘empleado digital autónomo’. Actualmente, cada vez más empresas se enfocan en la relación inversión-retorno de la IA, cambiando su enfoque de ‘¿deberíamos hacer IA?’ a ‘¿cómo puede la IA realmente ayudar a mejorar la calidad, reducir costos y aumentar la eficiencia?’”.

Según una investigación de IDC en 2025, la proporción de empresas chinas que ya aplican modelos grandes y agentes inteligentes pasó del 9.6% en 2024 al 47.5% en 2025; además, la proporción de empresas que aplican simultáneamente en investigación y desarrollo, fabricación y cadena de suministro aumentó del 1.7% al 35%. Esto indica que los agentes inteligentes industriales están pasando de pruebas puntuales a aplicaciones colaborativas en múltiples etapas.

Expertos consideran que el impulso político acelerará la penetración de los agentes en toda la cadena de valor, desde I+D hasta producción y cadena de suministro, promoviendo la transición de la manufactura de la “automatización” a la “autonomía”, generando nuevas formas de producción como fábricas sin luz y fabricación flexible, y redefiniendo las ventajas competitivas industriales.

Aceleración empresarial

IDC predice que para 2028, el gasto en IA en empresas industriales chinas alcanzará casi 90 mil millones de yuanes, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 37.7%, lo que indica que la IA ha pasado de la fase de “concepto” a la de “expansión escalable”. Con base en este crecimiento y el impulso político, en los próximos 3 a 5 años, el mercado chino de “AI + fabricación” mantendrá una tasa de crecimiento anual compuesta de aproximadamente el 35%, considerada razonable y sostenible.

Con la evolución continua de la cadena industrial de “AI + fabricación”, desde líderes del sector hasta empresas de la cadena, todos aceleran la implementación de la fabricación inteligente centrada en matrices de agentes en todos los escenarios.

En enero de 2026, Midea, a través de su filial Meiyun Zhishu, lanzó la plataforma AIGC 3.1 y soluciones de fábricas inteligentes, creando una matriz de agentes que cubre toda la cadena de valor, desde I+D, fabricación, cadena de suministro, marketing y gestión, con 158 escenarios clave implementados. Midea afirmó que en producción, mediante agentes en TPM y moldes, se puede predecir fallos en equipos y optimizar procesos, logrando un aumento del 30% en la eficiencia global del equipo (OEE) y duplicando la eficiencia de inspección; en la cadena de suministro, los agentes acortan en un 39% el ciclo de entrega de extremo a extremo y reducen en un 30% los días de rotación de inventario.

Haier Smart Home también anunció que, mediante el agente inteligente “ZhiXiaoNeng”, logra la digitalización total del personal, con mejoras en eficiencia de I+D del 90%, reducción de costos de compras en un 10%, aumento del 80% en eficiencia administrativa, promoviendo una nueva modalidad de trabajo colaborativo entre humanos y IA.

La empresa de tecnología de láser de Shenzhen, xTool, lanzó en enero el primer agente inteligente de creación con IA, AImake. Como el primer agente con “percepción del contexto de fabricación”, AImake permite transformar instantáneamente ideas en diseños listos para fabricar, reduciendo significativamente la barrera técnica para usuarios no especializados en el campo del láser.

En marzo, Huawei lanzó una plataforma de datos de IA para resolver los desafíos en la implementación de agentes inteligentes, fortaleciendo la base de datos para la transformación digital de las empresas.

Además, la empresa cotizada Weston anunció en una plataforma interactiva que su software de agentes de IA industrial puede satisfacer las necesidades de escenarios industriales, cambiando el modo de interacción humano-máquina y promoviendo la actualización tecnológica de sus productos, enriqueciendo su línea de productos.

Hantian Information también indicó que cuenta con su sistema propio “DeLing” de aplicaciones de IA para clientes empresariales, incluyendo la serie de agentes inteligentes “LingShou” para manufactura, marketing, finanzas, cadena de suministro, recursos humanos y operaciones, que ya se están implementando en escenarios reales con clientes destacados.

Obstáculos para la implementación a gran escala

La industria considera que, con el apoyo de políticas, los agentes inteligentes industriales aceleran su despliegue y promueven la transformación de la manufactura, pero aún enfrentan desafíos en la adaptación tecnológica, infraestructura de datos, relación costo-beneficio y colaboración ecológica, que se entrelazan y constituyen obstáculos clave para su transición de pilotos a adopción generalizada.

Expertos señalan que el desarrollo y despliegue de agentes industriales requiere múltiples inversiones en capacidad computacional, algoritmos y talento, enfrentando barreras técnicas, altos costos de inversión y riesgos de seguridad de datos, incluyendo los costos de entrenamiento de modelos grandes, desarrollo personalizado y mantenimiento especializado, lo que resulta especialmente oneroso para las pequeñas y medianas empresas.

Du Yanze afirmó que, en el corto y mediano plazo, los mayores desafíos para la actualización industrial con “AI + fabricación” provienen más del “lado del mercado” que del “lado técnico”. Por un lado, las empresas manufactureras chinas mantienen un alto interés y reconocimiento en la IA, con apoyo político, ecosistemas de código abierto y oferta de talento en mejora continua; por otro lado, enfrentan restricciones como márgenes de ganancia comprimidos y presupuestos ajustados, lo que hace que su disposición a pagar e invertir en IA sea más cautelosa.

En concreto, Du Yanze identifica que las principales limitaciones actuales son: la presión sobre el ROI de las empresas, que requiere que los proyectos de IA muestren valor comercial más rápido y claramente; una competencia de mercado demasiado intensa, con soluciones homogéneas y guerras de precios que limitan la inversión sostenible; y una insuficiente correspondencia entre oferta y demanda, con escasez de productos y servicios que realmente entiendan la inteligencia y el sector.

También hay voces que señalan que muchas empresas manufactureras, especialmente las pequeñas y medianas, enfrentan datos fragmentados, bajos niveles de estandarización y gestión de seguridad inadecuada, dificultando el entrenamiento y la aplicación de modelos de IA. Además, la falta de un sistema unificado de estándares y evaluaciones para IA industrial, junto con incompatibilidades en interfaces y formatos de datos entre diferentes sistemas, aumenta los costos de integración y los obstáculos para su implementación.