La IA y el nuevo cálculo energético de la industria manufacturera
7 SEPT, 2026
Por Sanaa Hakim de Robeco
Aunque la transición energética suele vincularse a las energías renovables y los vehículos autónomos, el sector industrial continúa siendo el mayor consumidor de energía del mundo: concentra casi el 40% de la demanda final global y cerca de dos tercios de su crecimiento (véase el Gráfico 1). Por ello, ofrece una de las mayores oportunidades para mejorar su eficiencia energética.1,2 La IA física, que combina sensores, conectividad y modelos capaces de inferir en tiempo real en entornos reales, se perfila como un motor clave para la electrificación, especialmente en la industria manufacturera.
Gráfico 1 – Participación de la industria en el crecimiento de la nueva demanda energética
Casos de uso de la IA: qué están desarrollando los líderes del sector
Entre las principales compañías de tecnología industrial, se ha desatado una carrera por controlar la infraestructura tecnológica de la IA física. El robot humanoide con ruedas de Siemens ya está operativo en fábricas y selecciona, transporta y manipula contenedores de forma autónoma.3 También utiliza agentes de IA y datos de ingeniería en tiempo real para simular y detectar eficiencias de procesos y costes antes de realizar modificaciones a escala de fábrica.4
El gigante industrial francés Schneider Electric utiliza gemelos digitales de sistemas eléctricos avanzados habilitados por IA para simular las necesidades de suministro eléctrico desde la red de servicios públicos hasta chips individuales.5 El conglomerado industrial japonés Hitachi despliega agentes de IA para diagnosticar problemas en equipos industriales con gran precisión y tiempos de respuesta breves.
Eficiencia energética: la clave del éxito de la robótica industrial
Los actuadores, que transforman la energía en movimiento, son una dimensión menos comentada pero de rápida aparición en la eficiencia energética de las fábricas. Los actuadores dentro de los robots pueden caracterizarse como «el músculo» de la IA física en la fabricación, donde el procesamiento de datos y la inferencia habilitados por IA aportan «el cerebro». Los robots —desde los brazos colaborativos actuales hasta los humanoides de próxima generación— son, en definitiva, un conjunto de sistemas de control de movimiento. Su elevada demanda energética los convierte en un foco clave para mejorar la eficiencia energética de su funcionamiento.
Los motores eléctricos de las articulaciones robóticas alcanzan aproximadamente un 80% de eficiencia de forma aislada, pero esa cifra cae hasta aproximadamente el 40% cuando se incluye el sistema de control del movimiento.6 Los humanoides, que pueden contener decenas de actuadores además de otros componentes consumidores de energía, plantean un reto energético integral. El Optimus de Tesla, el Digit de Agility Robotics y el Apollo de Apptronik en Mercedes-Benz tienen una autonomía de solo entre dos y cuatro horas por carga, limitado por la ineficiencia de los actuadores, la disipación de calor y las baterías con baja densidad energética.7 Con una base instalada global de unos 4,3 millones de robots industriales,8 las pérdidas energéticas totales serán considerables, lo que convierte la planificación del movimiento optimizada mediante IA en un ámbito clave para la eficiencia y la ventaja competitiva.
Gráfico 2 – Los actuadores representan hasta el 60% de los componentes de alto impacto de un humanoide9
La necesidad imperiosa de invertir
Dado que la industria representa el 40% de la demanda final mundial de energía, el auge de la IA física está creando una poderosa oportunidad de inversión tanto en los «cerebros» inteligentes como en el «músculo» intensivo en energía de los sistemas industriales. El éxito no dependerá solo de adoptar la IA, sino de desplegarla de manera eficiente mediante semiconductores avanzados, software, automatización, robótica, electrificación y optimización basada en datos. Más allá de la planta de fabricación, la IA también está transformando la distribución y la gestión de la energía mediante redes inteligentes, almacenamiento y electrónica de potencia. Gracias a su dilatada experiencia en toda la cadena de valor del sector energético, la estrategia Smart Energy se encuentra en una posición privilegiada para identificar las compañías mejor preparadas para integrar la IA, optimizar los flujos de energía y aprovechar las oportunidades de crecimiento futuras.
Notas al pie
2. AIE, Informe sobre el mercado de la eficiencia energética, noviembre de 2025. El consumo final total en 2024 superó los 450 EJ y ha aumentado en unos 25 EJ desde 2019. El sector industrial representa la mayor parte de esta demanda, con casi un 40%. El sector industrial registró el mayor crecimiento desde 2019, aportando dos tercios del incremento total de la demanda energética global.
3. Análisis de la compañía Robeco; información facilitada por la dirección de Siemens en la Feria de Hannover de 2025. Un robot humanoide con ruedas realizó tareas de recogida, transporte y manipulación de forma autónoma en una fábrica real.
4. Análisis de la compañía Robeco; anuncio de Siemens sobre Digital Twin Composer, 2025. Su lanzamiento está previsto para mediados de 2026 a través de Siemens Marketplace y se ha desarrollado sobre la base de NVIDIA Omniverse.
5. Análisis de la compañía Robeco; información sobre Schneider Electric, AVEVA y NVIDIA. Gemelo digital «de la red al chip» modelado con el software ETAP.
6. Qviro, análisis técnico citado en Articsledge, «AI Humanoid Robots 2026», 2026.
7. GlobalSpec, «Humanoid Robots Are Tripping Over Their High Energy Demands», septiembre de 2025. Tiempos de ejecución actuales: 2–4 horas por carga.
8. Federación Internacional de Robótica, World Robotics 2024.
9. McKinsey & Company, «Turning humanoid supply chain constraints into billion-dollar wins», abril de 2026.
Las compañías mencionadas en este artículo se incluyen únicamente para ilustrar la estrategia de inversión en lafecha indicada. La estrategia no invierte necesariamente en ellas, sin que tenga por qué hacerlo en el futuro. No se formula recomendación de compra, venta o mantenimiento alguna, y no deben extraerse conclusiones sobre la evolución futura de esas compañías.
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