La Nota Económica en entrevista con Luisa Fernanda Gómez, directora para la Región Andina, Caribe y Centroamérica de Rockwell Automation

Rockwell Automation es una empresa estadounidense especializada en automatización industrial y transformación digital, con sede en Milwaukee, Wisconsin. Sus soluciones se usan para controlar, conectar y optimizar procesos de fabricación mediante hardware, software y servicios. La compañía ofrece sistemas de control, software industrial, dispositivos inteligentes y servicios para plantas y operaciones manufactureras.

Rockwell Automation emplea a alrededor de 26,000 solucionadores de problemas que se dedican a atender sus clientes en más de 100 países al cierre del ejercicio fiscal 2025.    

Luisa Fernanda Gómez: «La automatización industrial en Colombia ha alcanzado un grado importante de madurez. La discusión ya no se centra únicamente en digitalizar procesos, sino en desarrollar operaciones capaces de anticipar fallas, optimizar recursos y tomar decisiones de manera cada vez más autónoma»

¿Qué tan avanzada está hoy la industria colombiana en ese proceso frente a otros mercados de América Latina?

De acuerdo con nuestros análisis de 2026, Colombia registra un 34% de procesos automatizables, superando tanto el promedio latinoamericano como el promedio global. Este avance responde, en gran medida, a la relevancia que tienen sectores como manufactura, retail y servicios financieros dentro de la economía nacional, donde la inteligencia artificial y la analítica avanzada están generando resultados concretos en eficiencia y productividad. A ello se suma el papel estratégico que desempeña el país en la región. Colombia se ha consolidado como un centro de operaciones clave para múltiples mercados andinos, impulsando una adopción acelerada de nuevas tecnologías para enfrentar desafíos de competitividad, costos y sostenibilidad.

¿Qué impacto económico concreto están viendo las empresas al incorporar tecnologías como Inteligencia Artificial industrial, machine learning y analítica avanzada en sus operaciones?

El impacto económico es cada vez más evidente y medible. Las empresas que incorporan inteligencia artificial, machine learning y analítica avanzada están logrando reducir costos operativos, optimizar el consumo de recursos y mejorar significativamente la continuidad de sus procesos productivos.

Uno de los cambios más relevantes ha sido el paso desde modelos reactivos hacia esquemas predictivos. Hoy es posible detectar desviaciones o riesgos antes de que se conviertan en fallas, reduciendo interrupciones y aumentando la confiabilidad de las operaciones. Esto se traduce en menores pérdidas, mejor utilización de activos y decisiones más oportunas. Los resultados son concretos: algunas organizaciones han reducido hasta 30% sus costos operativos y desperdicios de materiales, mientras que otras han registrado ahorros sostenidos en consumo energético. Además, la implementación de estas tecnologías está contribuyendo a mejorar los márgenes de rentabilidad y acelerar los retornos de inversión, que en muchos casos comienzan a observarse durante los primeros meses de ejecución.

Sectores como manufactura, alimentos, cemento y agua están acelerando su transformación tecnológica. ¿Cuál de estas industrias está liderando realmente la adopción de automatización inteligente y por qué?

La manufactura continúa liderando la adopción de automatización inteligente en Colombia. Se trata de un sector donde las mejoras en eficiencia, calidad y productividad tienen un impacto directo en la competitividad, lo que ha impulsado una incorporación temprana de tecnologías avanzadas en las líneas de producción.

En segundo lugar, aparece la industria de alimentos y bebidas, que enfrenta crecientes exigencias en materia de sostenibilidad, trazabilidad y adaptación a las preferencias de los consumidores. Estas condiciones han acelerado la digitalización y la automatización de procesos que requieren altos niveles de flexibilidad y control. Por su parte, sectores como cemento y agua también muestran avances significativos. En el primero, la prioridad está en optimizar procesos intensivos en energía y mejorar la consistencia operacional. En el segundo, las inversiones se concentran en proyectos asociados a eficiencia, sostenibilidad y modernización de infraestructuras, aunque aún enfrenta desafíos derivados de la complejidad de sus sistemas de distribución.

Tradicionalmente las empresas reaccionaban ante fallas operativas. Hoy el enfoque está en anticiparlas. ¿Qué cambios técnicos y culturales requiere una organización para pasar de un modelo reactivo a uno predictivo?

La transformación comienza con un cambio de enfoque respecto de los datos. Hoy el desafío no es recolectar más información, sino convertirla en conocimiento útil para anticipar eventos y tomar mejores decisiones. Para ello, las organizaciones deben integrar sistemas, incorporar sensores inteligentes, fortalecer sus plataformas de análisis y asegurar la protección de sus infraestructuras digitales.

Sin embargo, el cambio más profundo suele ser cultural. La adopción de modelos predictivos exige romper silos organizacionales y fomentar una mayor colaboración entre áreas operativas, tecnológicas y de gestión. También requiere desarrollar capacidades analíticas y promover una toma de decisiones basada en evidencia. Más que reemplazar a las personas, la inteligencia artificial amplifica la capacidad de los equipos para identificar riesgos, responder con mayor rapidez y optimizar continuamente la operación.

En entornos de presión sobre costos, energía y productividad, ¿cómo se logra que la inversión en automatización y digitalización se traduzca en resultados tangibles para el negocio?

La clave está en vincular la tecnología con objetivos concretos del negocio. Las organizaciones que obtienen mejores resultados son aquellas que identifican primero sus principales brechas operativas y luego diseñan una hoja de ruta de transformación alineada con sus prioridades estratégicas.

Muchas veces el primer paso no consiste en implementar inteligencia artificial, sino en asegurar que la infraestructura tecnológica sea estable, segura y capaz de soportar futuras innovaciones. A partir de esa base, es posible avanzar de manera gradual, obteniendo resultados tempranos que permitan validar el impacto de las inversiones. Cuando existe una planificación adecuada, los proyectos de automatización suelen traducirse en reducciones relevantes de costos, mejoras de productividad y retornos de inversión que pueden materializarse en plazos relativamente breves.

¿Qué tan preparadas están las compañías de la región en materia de ciberseguridad industrial, considerando el crecimiento de plantas conectadas y sistemas cada vez más autónomos?

La creciente digitalización de la industria ha elevado significativamente la exposición a riesgos cibernéticos. A medida que más equipos, sensores y plataformas se conectan entre sí, la superficie de ataque se amplía y exige mayores niveles de protección.

Aunque las empresas han avanzado en materia de concientización y gestión del riesgo, todavía existen brechas importantes. Muchas organizaciones están acelerando sus procesos de automatización sin haber fortalecido completamente la seguridad de sus entornos operacionales. Por ello, la ciberseguridad ha dejado de ser un tema exclusivamente tecnológico para convertirse en un componente estratégico de la continuidad operacional. Proteger los activos críticos y asegurar la resiliencia de las operaciones es hoy una condición indispensable para avanzar hacia modelos industriales más conectados y autónomos.

Menciona que la evolución tecnológica está transformando el perfil del talento industrial. ¿Cuáles serán las competencias más demandadas en los próximos años dentro de la Industria 4.0.?

La industria está demandando profesionales capaces de integrar conocimientos operacionales con habilidades tecnológicas avanzadas. Ya no basta con comprender los procesos productivos; también será necesario manejar herramientas vinculadas a inteligencia artificial, analítica de datos, automatización, robótica, gemelos digitales e integración de sistemas industriales y corporativos.

Al mismo tiempo, la creciente digitalización está elevando la importancia de disciplinas como la ciberseguridad industrial y la gestión de datos, áreas que serán fundamentales para garantizar operaciones seguras y eficientes. Junto con las competencias técnicas, cobrarán cada vez más relevancia habilidades transversales como pensamiento crítico, resolución de problemas, gestión de proyectos y capacidad de adaptación. En definitiva, el talento más valorado será aquel capaz de transformar las nuevas tecnologías en mejoras concretas para la productividad y la competitividad de las organizaciones.