Para la mayoría de las personas, la IA generativa todavía es sinónimo de texto: preguntas, respuestas, resúmenes, correos. Pero los modelos están aprendiendo a manejar imagen, video, audio y datos de sensores — y, junto con los datos sintéticos en la industria, es ese cambio el que lleva la tecnología fuera de la oficina, a líneas de producción, almacenes y operaciones de campo.
De la pantalla al mundo físico
Gartner proyecta que el 40% de las soluciones de IA generativa serán multimodales hasta 2027, frente a apenas el 1% en 2023. Multimodal quiere decir capaz de combinar varios tipos de información: un modelo que analiza la foto de una pieza, lee el informe técnico y responde a la pregunta del operador, todo al mismo tiempo.
En el artículo sobre tendencias de adopción de junio de 2026, la consultora va un paso más allá. Al hacer posibles soluciones de visión computacional, la IA generativa impulsa avances en análisis de datos, imagen y video, que Gartner describe como la próxima ola de innovación. Manufactura y comercio minorista aparecen entre los sectores que ya usan esas capacidades.
Simulación y datos sintéticos en la industria
El segundo vector es menos visible, pero puede tener un efecto igualmente grande. Los datos sintéticos son datos generados artificialmente para reproducir las características estadísticas de datos reales. Sirven para entrenar y probar modelos cuando los datos verdaderos son escasos, caros o sensibles.
Un ejemplo típico es la detección de defectos. Las fallas graves son, por definición, raras, y eso significa pocos ejemplos reales para enseñar a un sistema a reconocerlas. Simular variaciones de esas fallas amplía el conjunto de entrenamiento sin esperar que ocurran — y es el caso de uso más directo de los datos sintéticos en la industria.
Según Gartner, la simulación con IA abre espacio para explorar escenarios, generar datos sintéticos, hacer investigación de mercado y mejorar previsiones. La consultora destaca que esas capacidades son particularmente valiosas en sectores regulados y en la manufactura, donde privacidad, eficiencia y costo son críticos. Incorporadas a productos, permiten crear, probar y optimizar escenarios que antes eran imposibles o demasiado caros.
El volumen de datos físicos debe crecer mucho. En sus previsiones de marzo de 2026, Gartner estimó que, hasta 2029, los agentes de IA generarán diez veces más datos a partir de ambientes físicos que todas las aplicaciones digitales de IA sumadas. Según la consultora, esos datos permiten que los llamados modelos de mundo aprendan patrones y hagan previsiones y simulaciones más precisas.
En Brasil, el sensor está en la planta y la IA está en la oficina
La PINTEC Semestral del IBGE, que cubre las industrias extractivas y de transformación con 100 o más personas ocupadas, muestra un contraste revelador para 2024:
- Internet de las Cosas: usada por el 50,3% de las empresas. Entre ellas, el 82% la aplica en Producción.
- Robótica: usada por el 30,5% de las empresas. Entre ellas, el 92,8% la aplica en Producción.
- Inteligencia artificial: usada por el 41,9% de las empresas. Entre ellas, las áreas de mayor uso son Administración (87,9%), Comercialización (75,2%) y Desarrollo de proyectos (73,1%). Producción no aparece entre las tres primeras.
- Análisis de big data: usado por el 27,8% de las empresas, concentrado en Administración (90,7%) y Comercialización (88,4%).
La lectura es que la infraestructura que genera datos físicos — sensores y robots — ya está instalada en la planta de buena parte de la industria mediana y grande. La inteligencia artificial y el análisis de datos a gran escala, en cambio, siguen concentrados en las áreas administrativas y comerciales. En otras palabras, la fábrica brasileña ya produce datos; lo que falta, en muchos casos, es transformarlos en decisión.
Es en ese vacío donde los datos sintéticos en la industria encuentran su aplicación más práctica: ayudan a extraer decisión de un acervo de señales que hoy solo se acumula.
Una salvedad: la encuesta mide uso, no intensidad ni resultado. No dice cuánto de los datos de sensores se analiza efectivamente, solo dónde está presente cada tecnología.
Dónde está la oportunidad
Para las deep techs de áreas como instrumentación, física, materiales y sensórica, ese desajuste es un mercado. Quien entiende la física del problema, sabe qué significa una señal de sensor y logra validar una simulación contra la realidad tiene exactamente lo que falta para llevar la IA, y los datos sintéticos en la industria, a la planta.
Para las empresas industriales, el camino más seguro es empezar por un problema físico medible, como inspección de calidad, mantenimiento o seguridad, en vez de un proyecto genérico de IA. Los datos muchas veces ya se están recolectando.
Tres cuidados con los datos sintéticos en la industria
- Validación contra la realidad. Un modelo entrenado solo con datos simulados puede fallar ante las imperfecciones del mundo real. Los datos sintéticos complementan los reales; no los sustituyen.
- Calidad de la simulación. Los datos sintéticos heredan los errores y los sesgos del modelo que los generó. Simular bien exige conocimiento de dominio.
- La privacidad no es automática. Los datos sintéticos derivados de datos personales aún necesitan una evaluación cuidadosa para garantizar que no permitan identificar personas.
Este es el cuarto artículo de la serie. En el anterior tratamos la IA agéntica y el agent washing. En el próximo, la serie mira un efecto que ya aparece en las mediciones: empresas que deciden construir su propio software con IA en vez de comprarlo.
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Fuentes
- Gartner · Gartner Predicts 40% of Generative AI Solutions Will Be Multimodal By 2027 · comunicado, 9 sep. 2024.
- Gartner · Top Emerging Adoption Trends for Generative AI, por Vibha Chitkara · 22 jun. 2026.
- Gartner · Gartner Announces Top Predictions for Data and Analytics in 2026 · comunicado, 11 mar. 2026.
- IBGE · De 2022 a 2024, el porcentaje de empresas industriales que usan inteligencia artificial subió de 16,9% a 41,9% · PINTEC Semestral, Agencia de Noticias IBGE, 24 sep. 2025.
