Digitalización industrial en Colombia y América Latina.
Datos, brechas y criterios para interpretar la transformación digital de la manufactura sin confundir conectividad básica con capacidad digital industrial.
Síntesis técnica de KERN IoP a partir de estadísticas oficiales, organismos multilaterales y literatura académica. Cada cifra se presenta con su población y alcance metodológico.
COLOMBIA · BASE DIGITAL
La conectividad empresarial ya es alta. Sin embargo, no se usa para saber qué ocurre dentro del proceso.
El módulo TIC de la Encuesta Anual Manufacturera investigó 5.973 empresas industriales manufactureras activas en Colombia durante 2024. El acceso a herramientas digitales básicas está ampliamente extendido, pero estos indicadores no miden integración de datos de producción, analítica industrial, trazabilidad, captura de variables de máquina o capacidad para actuar sobre información en tiempo real (DANE, 2026).
99,7 %
Usaba computador
Empresas manufactureras investigadas por DANE, 2024.
99,7 %
Usaba internet
La conectividad deja de ser un discriminante suficiente de madurez.
77,3 %
Tenía página web
Presencia digital no equivale a integración productiva.
Fuente: Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), información 2024, actualizada en 2026.
Colombia también muestra una base de política digital relativamente sólida.
En el SME Policy Index: Latin America and the Caribbean 2024, Colombia obtuvo 3,96 en la dimensión de digitalización. La subdimensión de estrategia nacional de digitalización alcanzó 4,80, mientras que la OECD/CAF/SELA señala debilidades relativas en el marco de competencias digitales. La existencia de estrategia y programas habilitantes, por tanto, no sustituye el desarrollo de capacidades dentro de cada empresa.
Puntuación de Colombia en la dimensión del índice de políticas para pymes.
Fortaleza relativa dentro de la dimensión de digitalización.
Escala del indicador: 1 a 5. Fuente: OECD/CAF/SELA (2024).
AMÉRICA LATINA Y EL CARIBE · MADUREZ
Las brechas más profundas aparecen cuando la empresa necesita organizar personas, datos y analítica.
El BID analizó resultados de la herramienta Chequeo Digital en trece países de América Latina y el Caribe. La evidencia no representa a todas las mipymes de la región, pero ayuda a identificar dónde se concentran las brechas entre adopción tecnológica y capacidad organizacional.
63 %
Personas y organización
Empresas usuarias de Chequeo Digital ubicadas en la etapa “principiante” para esta dimensión.
72 %
Datos y analítica
Empresas usuarias de Chequeo Digital ubicadas en la etapa “principiante” para esta dimensión.
Fuente: Cathles, Suaznábar y Vargas (2022), BID. Base: empresas que utilizaron la herramienta Chequeo Digital; no es una muestra representativa de todas las mipymes latinoamericanas.
La producción inteligente avanzada sigue siendo poco común en las muestras disponibles.
El mismo informe del BID, citando una encuesta de ONUDI, señala que poco más del 1 % de las empresas manufactureras encuestadas en América Latina utilizaba tecnologías clasificadas como “producción inteligente 4.0”. En conjunto, casi el 30 % utilizaba tecnologías digitales integradas (3.0) o tecnologías digitales asociadas con producción lean (2.0). El informe advierte expresamente que las muestras nacionales eran pequeñas; por eso el dato sirve para mostrar la distancia entre conectividad y producción inteligente, no para estimar una tasa regional exacta.
¿Por qué este dato no se presenta como una tasa de adopción para toda América Latina?
La política pública regional está creciendo, pero permanece fragmentada.
CEPAL identificó 65 instrumentos de apoyo a la transformación digital productiva en Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México y Uruguay. El estudio destaca avances en habilidades digitales, formación técnica, Industria 4.0 e integración de tecnologías emergentes, pero también desafíos de gobernanza, fragmentación institucional y baja articulación entre política digital y política productiva (Patiño et al., 2025).
MADUREZ INDUSTRIAL · MÁS ALLÁ DE LA TECNOLOGÍA
Una empresa no madura digitalmente por instalar software. Madura cuando desarrolla capacidades.
Los modelos académicos de madurez coinciden en ampliar la evaluación más allá de la infraestructura tecnológica. Schumacher, Erol y Sihn (2016) propusieron nueve dimensiones y 62 ítems, incorporando estrategia, liderazgo, gobernanza, cultura y personas junto con operaciones y tecnología. El Industrie 4.0 Maturity Index de acatech utiliza seis etapas y analiza recursos, sistemas de información, cultura y estructura organizacional (Schuh et al., 2020).
Señales, estados, cantidades, energía y variables realmente disponibles.
Orden, referencia, lote, molde, turno y eventos que explican el dato.
Relación coherente entre máquinas, sensores, controladores y sistemas.
Capacidad de comparar, normalizar y explicar desviaciones.
Responsables y acciones que cambian a partir de la información.
Línea base y evidencia de que la mejora permanece en el tiempo.
Marco de síntesis KERN IoP. No pretende sustituir un modelo formal de madurez; organiza capacidades operativas relevantes para proyectos de planta.
IMPACTO EN PLANTA
El valor aparece cuando el dato cambia una decisión y el resultado puede comprobarse.
En Colombia, Fábricas de Productividad y Sostenibilidad reportó en 2025 resultados de 5.081 empresas y unidades productivas intervenidas, con una mejora promedio del 33 % en los indicadores trabajados. El programa informó mejoras de 45,3 % en transformación digital, 23,1 % en eficiencia energética y 33,3 % en productividad operacional. Son resultados de empresas participantes en asistencia técnica; no constituyen un benchmark nacional ni una promesa de desempeño para proyectos individuales.
45,3 %
Transformación digital
Mejora reportada por el programa en esta línea de intervención.
23,1 %
Eficiencia energética
Resultado reportado para empresas intervenidas en esta línea.
33,3 %
Productividad operacional
Resultado reportado para la línea correspondiente.
Fuente: Ministerio de Comercio, Industria y Turismo (2025). Resultados de empresas y unidades productivas atendidas por el programa.
TRANSFORMACIÓN DE PLÁSTICOS · LECTURA SECTORIAL
En procesos de manufactura, el dato adquiere valor cuando conserva el contexto de fabricación.
En moldeo por inyección, una señal aislada rara vez explica por sí sola una desviación. Para interpretar productividad, energía o calidad es necesario relacionar el registro con la máquina, el molde, la referencia, el material, el ciclo, las cavidades, los auxiliares y los eventos operativos que correspondan. Por eso la digitalización industrial del sector debe evaluarse por la calidad de las relaciones entre datos, no únicamente por el número de dispositivos conectados.
Máquina y celda
Potencia, energía, circuitos, ciclo y producción para interpretar consumo específico y periodos de espera.
Ciclos, paradas y OEE
Estados, cantidades y tiempos coherentes con la referencia producida para separar disponibilidad, rendimiento y calidad.
Proceso e inspección
Condiciones registradas vinculadas con resultados de calidad y con la identificación del producto.
Reconstruir una producción
Orden, referencia, lote, equipo y tiempo como claves para localizar los registros pertinentes.
SMARTPRO
Señales automáticas y contexto aportado por el personal de planta dentro de una misma instalación.
MONITOR
Históricos, comparación por periodos, equipos y variables, según la arquitectura de datos disponible.
Preguntas para interpretar la digitalización industrial.
¿Tener ERP, internet y máquinas automatizadas significa que una planta ya tiene Industria 4.0?
¿Qué diferencia hay entre digitalización básica y digitalización industrial?
¿Qué datos debería capturar primero una planta?
¿Por qué el contexto es tan importante?
¿Cómo se comprueba que un proyecto de digitalización generó una mejora?
¿Por qué la transformación de plásticos necesita una lectura específica?
Alcance y límites de los datos
Los indicadores provienen de poblaciones, periodos y métodos diferentes. Por eso se presentan de forma separada y no se combinan en un índice propio. Su valor está en aportar contexto sobre tres dimensiones distintas: acceso tecnológico, capacidades organizacionales y uso efectivo de datos industriales.
La interpretación depende de si el dato describe manufactura, mipymes usuarias de una herramienta o empresas participantes en un programa.
La infraestructura y la adopción cambian con rapidez. Cada cifra conserva el año de observación o publicación.
Los resultados de asistencia técnica no equivalen a un benchmark nacional, y una muestra pequeña no debe extrapolarse al conjunto de la región.
REFERENCIAS
Fuentes consultadas.
Cathles, A., Suaznábar, C., & Vargas, F. (2022). Radiografía de la transformación digital en las firmas de América Latina y el Caribe. Banco Interamericano de Desarrollo. https://doi.org/10.18235/0004635
Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2026). Indicadores básicos de TIC en empresas: Información 2024. DANE. https://www.dane.gov.co/…/indicadores-basicos-de-tic-en-empresas
Ministerio de Comercio, Industria y Turismo. (2025). El Gobierno del Cambio ha impulsado la productividad, sostenibilidad y rentabilidad de más de 5.000 mipymes y unidades productivas. https://www.mincit.gov.co/…/gobierno-ha-impulsado-productividad-de-mipymes
OECD, CAF Development Bank of Latin America, & Latin American and Caribbean Economic System. (2024). SME Policy Index: Latin America and the Caribbean 2024: Towards an inclusive, resilient, and sustainable recovery. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/ba028c1d-en
Patiño, A., Cabello, S. M., Ros Rooney, D., & Urtasun, M. (2025). Transformación digital productiva: análisis de políticas, estrategias e instrumentos para impulsarla en América Latina (Documentos de Proyectos, LC/TS.2025/97). Comisión Económica para América Latina y el Caribe. https://repositorio.cepal.org/…/85f09c62-aada-41e0-ab69-4d5e5a6aee19
Schuh, G., Anderl, R., Dumitrescu, R., Krüger, A., & ten Hompel, M. (Eds.). (2020). Industrie 4.0 Maturity Index: Managing the digital transformation of companies—Update 2020. acatech—National Academy of Science and Engineering. https://en.acatech.de/publication/industrie-4-0-maturity-index-update-2020/
Schumacher, A., Erol, S., & Sihn, W. (2016). A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises. Procedia CIRP, 52, 161–166. https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.040
Cada referencia conserva la fuente original y permite consultar el contexto metodológico de los datos presentados. Las cifras solo se actualizan cuando existe una fuente posterior comparable y suficientemente documentada.
REVISIÓN TÉCNICA
Dr.-Ing. Miguel Garzón · Dirección técnica, KERN IoP
Síntesis preparada por PM Tec Engineering, a través de su división para industria 4.0, KERN IoP. Última revisión: octubre de 2026. Perfil técnico y publicaciones →
Ingeniería
PM Tec Engineering, a través de su división para industria 4.0, KERN IoP.
Cota, Cundinamarca · Colombia.
© 2026 PM Tec Servicios de Ingeniería SAS · Sitio actualizado en 2026.
Debe estar conectado para enviar un comentario.