La escena la has visto: un brazo naranja moviéndose con la precisión de un violinista, cámaras que vigilan cada soldadura como halcones y dashboards que prometen tiempo real. El futuro parece instalado en la fábrica. Y sin embargo, demasiadas veces ese futuro se queda en piloto. O vuelve a la caja.
En 2025, la automatización industrial no es una promesa; es una criba. Un filtro que separa a quienes traducen powerpoints en productividad de quienes coleccionan Pruebas de Concepto como cromos. Más allá del “robot sí/robot no”, el patrón que explica quién gana no es (solo) técnico: es de negocio, de cadena de suministro y—cada vez más—de software.
![]() |
Interesting Engineering |
El dato incómodo: la “trampa del piloto”
Durante años, la estadística más repetida en el sector manufacturero ha sido brutal: más del 70% de las compañías que invierten en tecnologías de Industria 4.0—robots, analítica avanzada, IA o impresión 3D—no pasan de la fase piloto. El dato no es leyenda urbana; lo recoge IndustryWeek citando al World Economic Forum, y lo encuadra en un reto estructural: escalar lo que funciona en un área de pruebas a toda la planta (o a toda la red de plantas) sigue siendo la prueba de la verdad donde mueren muchas demos. Y es pasar de los vídeos y pruebas de laboratorio al mundo real, no es fácil.
España no es inmune. El Barómetro de la Digitalización Industrial 2025 retrata un paisaje donde un 13% de las empresas aún no ha automatizado nada y otro 22,5% se queda en pilotos—(traducción: alrededor de un tercio del tejido industrial no logra capturar beneficios reales** de la automatización.)
Y no hablamos solo de “probar y aprender”. Según un artículo de Cinco Días un tanto antiguo (2017), un 36% de empresas españolas ha cancelado proyectos de transformación digital (muchos vinculados a automatización) por costes y falta de retorno—dato veterano, sí, pero dolorosamente vigente como síntoma.
¿Quién manda en la cadena de suministro… y en los robots?
Para entender por qué en unas empresas la robotización funciona de maravilla y en otras se vuelve un dolor de cabeza, hay que mirar a la posición que ocupan en la cadena de suministro.
Imagina la fabricación de un coche:
Tier 1 son las empresas que entregan directamente al fabricante del coche (el OEM). Hacen piezas grandes o sistemas completos: por ejemplo, un salpicadero ya montado, un asiento completo o un módulo de frenos.
Tier 2 suministra piezas más pequeñas o subconjuntos a los Tier 1. Por ejemplo, los plásticos inyectados que luego forman parte del salpicadero, o los componentes de una bomba de freno.
Tier 3 son los que están más al inicio: trabajan materias primas o componentes muy básicos, como perfiles metálicos, tornillos, piezas mecanizadas, o chapa cortada que después otros convierten en algo más complejo.
Ahora, ¿qué pasa con los robots en cada nivel?
En Tier 1, el volumen de producción es enorme y las piezas se repiten millones de veces. Eso es el paraíso de los robots: montar, soldar o pintar de forma rápida y siempre igual.
En Tier 2, ya hay más variedad. No todas las piezas son idénticas, pero hay “familias” que se repiten lo suficiente. Aquí los robots funcionan bien si se combinan con utillajes reconfigurables y software que les ayude a adaptarse.
En Tier 3, en cambio, la vida es caótica: pedidos pequeños, piezas diferentes cada semana, márgenes muy ajustados. Aquí un robot fijo se convierte en un lujo poco rentable. Lo que suele funcionar son robots colaborativos (cobots), visión 3D, herramientas rápidas de cambiar y sobre todo software que facilite reprogramarlos sin dolores de cabeza.
La conclusión es clara: cuanto más arriba estés en la cadena y más control tengas sobre el diseño y la repetición del producto, más fácil y rentable es robotizar. Cuanto más abajo, más necesitas flexibilidad para que el robot no acabe parado en una esquina.
He visto startups gastar el 60% de su presupuesto anual en un flamante cobot, solo para descubrir que necesitaban contratar a un ingeniero especializado (otros 45.000€/año) para mantenerlo operativo. Tres meses después, el cobot funcionaba a un 30% de su capacidad por incompatibilidades con el resto de su infraestructura tecnológica. Seis meses después, la startup cerraba. (Statups Españolas)
![]() |
Medium |
Imaginaos una calderería, o una pequeña empresa manufacturera que una semana trabaja para una gran empresa A, y al mes siguiente, para otra empresa B. Si nuestra calderería emplea robots, le cuesta mucho sacarles un buen rendimiento, ya que cada poco tiempo tiene que reprogramarlos para las nuevas tareas industriales, y hacer eso no es barato ni fácil de hacer. De hecho, se requiere de profesionales altamente cualificados. Y una vez escuché en un foro que alrededor del 85% de las empresas en España son Tier 1, Tier 2 o Tier 3. Es decir, que tenemos muy pocas empresas que dominen el producto final, que manejen la producción a su antojo, y que sean capaces de realizar grandes tiradas de producto. Es ahí precisamente donde más impacto positivo tiene la robotización.
Y parte de esto lo confirma las siguientes estadísticas: En 2024 se instalaron 5.160 robots industriales en España; casi la mitad fue a automoción (un 44%). Otro porcentaje se fue al sector metal 16,5%, alimentación/bebidas 12%.
Hace años ya conté la siguiente anécdota: conozco al responsable de mi región de una gran empresa japonesa de máquinas automáticas de corte y manipulación de chapa. Según me confesó mi colega, muchos clientes terminaban devolviendo estas máquinas más modernas y potentes. No sabían sacarles rendimiento, y tardaban más en programar los cambiantes trabajos. Robotizar no es fácil, pero puede que no hacerlo sea peor.
En España, solo el 7,8% de las empresas utiliza robots (alrededor de 1 de cada 13), aunque entre las grandes roza 1 de cada 5, según estadísticas nacionales.
Los datos son reveladores: mientras la tasa de adopción anual de cobots en Europa ronda el 30%, la realidad es que esta cifra está fuertemente sesgada hacia empresas consolidadas o startups con rondas de financiación considerables. Para la startup española promedio, con una vida media de 3,5 años y recursos perpetuamente estirados entre producto, talento y marketing, la inversión inicial de más de 50.000 euros por unidad de cobot (según McKinsey) representa un salto al vacío sin red. (Startups Españolas)
El futuro de la robótica no es hardware, es facilidad de uso
Entre los principales desafíos se encuentran los altos costos iniciales de adquisición y configuración de los robots, lo que supone una barrera considerable, especialmente para las pequeñas y medianas empresas. A esto se suma la falta de personal cualificado y experiencia interna para gestionar y mantener estas tecnologías, así como las dificultades para integrar los nuevos sistemas robóticos con los procesos de producción ya existentes.
Expertos en automatización industrial señalan que muchos proyectos fallan por una planificación deficiente, no involucrar a expertos desde las fases iniciales y una desconexión entre la tecnología implementada y los objetivos reales del negocio. La resistencia al cambio por parte de los empleados y la necesidad de una adecuada gestión de la transición son también factores cruciales para el éxito.
Todo esto me lleva a pensar que las empresas pequeñas están en riesgo de extinción, ya que son ellas las más vulnerables para poder dominar su propia tecnología, o tener el músculo financiero para acometer las inversiones que la robotización requiere.
Por eso, creo que la economía y las oportunidades de mercado no deberían de dejar que ese gran porcentaje de PIB desaparezca y sea absorbido por grandes empresas. Creo que el futuro pasa, entre otras tendencias, por tener robots industriales mucho más fáciles de reprogramar. Por ejemplo, poder enseñar a un robot qué tiene que hacer mediante las gafas META de realidad híbrida, o poder entrenar a un robot en su nueva tarea de una manera mucho más fácil gracias a los entornos de realidad virtual de NVIDIA, que han presentado recientemente.
¿Por dónde irá el futuro? Veremos.