La falla que frena a la industria latinoamericana y que la inteligencia artificial busca corregir

Para el 2025, el mercado global de software de gestión de mantenimiento se estimó en más de 12 mil millones de dólares y se proyecta en 23,58 mil millones. Un crecimiento significativo y mucho más grande si tomamos en cuenta que la adopción de IA en procesos industriales podría aportar 15.700 millones de dólares a la economía mundial para 2030. Sin embargo, en Latinoamérica pareciera que no se está aprovechando de esta oportunidad. No es sino ver el caso argentino donde la industria manufacturera opera hoy al 57,9% de su capacidad instalada. 

Durante más de una década, diversas empresas tecnológicas de la región han intentado responder a este desafío. Mientras sectores como el comercio electrónico y los servicios financieros aceleran su transformación digital, actividades como la manufactura y la minería avanzan a un ritmo significativamente más lento, según la CEPAL. Más del 70% de las pymes en América Latina operan con niveles bajos de madurez digital, enfrentando barreras como la escasez de talento calificado y el acceso restringido a financiamiento tecnológico. En el sector industrial específicamente, ese rezago se traduce en máquinas que fallan sin aviso, decisiones tomadas con registros en papel y ciclos de mantenimiento reactivo que cuestan más de lo que ahorran. 

Una de las empresas que llevan más de una década trabajando sobre ese problema es Fracttal, fundada en Chile en 2012 con la idea de digitalizar la gestión de activos industriales. El caso de Fracttal también refleja un cambio más amplio en el ecosistema tecnológico latinoamericano. Durante años, gran parte de las startups de la región se concentró en fintech, comercio electrónico o logística. La gestión industrial, pese a representar una porción significativa de la economía regional, recibió menos atención en el ámbito tecnológico. 

El crecimiento de empresas enfocadas en mantenimiento, operación de activos e inteligencia artificial industrial apunta a una nueva etapa en la que la innovación latinoamericana busca resolver problemas de infraestructura y productividad, no solo de servicios digitales. Lo que ocurrió en los últimos años en Fracttal funciona como un termómetro del momento que vive el sector: inversión que llega, conocimiento que se integra y el desarrollo de agentes de IA aplicados al mantenimiento industrial. 

35 millones para entrar donde ya hay demanda

A principios de 2026, Fracttal ya gestionaba más de 20 millones de activos en más de 60 países, con clientes como Coca-Cola, FedEx, Acciona y Veolia, y reportaba que su intervención en el manejo de equipos había aumentado la productividad de la maquinaria en un 50%, con un retorno de la inversión del 181%. El 21 de enero, Fracttal cerró una ronda de Serie B de 35 millones de dólares liderada por Riverwood Capital, con Endeavor Catalyst y GoHub Ventures. La operación busca acelerar la expansión en México, Brasil, España y Francia, mercados donde la digitalización de activos industriales muestra una creciente demanda. Christian Struve, CEO y cofundador, tiene una tesis sobre por qué la IA industrial gana cuando se especializa: «Los sistemas de IA generativa seguirán siendo competitivos cuando se centren en ámbitos específicos.» Fracttal lleva esa lógica al producto mediante modelos entrenados para anticipar fallas y optimizar los ciclos de vida de los activos físicos.

Conocimiento europeo dentro de una plataforma latinoamericana

En abril, Fracttal compró TCMAN, firma española fundada en 1997 con más de 250 clientes en infraestructura, salud e industria, entre ellos Eiffage y Sanitas. La dirección de la operación es lo que la hace notable. Una empresa nacida en América Latina que compra una firma europea con casi tres décadas de historia en un mercado más maduro. TCMAN tiene conocimiento sectorial en activos críticos de infraestructura, salud e industria. Fracttal va a tomar esta experiencia para integrarla y mejorarla con su capa de IA y datos en tiempo real. 

El producto: agentes que actúan, no solo datos que se acumulan

En paralelo, la compañía amplió sus capacidades de inteligencia artificial al incorporar agentes capaces de automatizar tareas de diagnóstico, análisis y recomendación en los procesos de mantenimiento. «Estamos desarrollando agentes que no solo gestionan datos, sino que también interactúan directamente con el entorno», dijo Struve. «En una encuesta a 2.000 empresas, solo el 2% usa inteligencia artificial. El potencial que queda por explorar es enorme.»

Lo que trece años de mantenimiento industrial enseñan es que el problema siempre fue de adopción, no de tecnología. El 98% de las empresas industriales todavía no usa inteligencia artificial para gestionar sus activos, no porque no exista la herramienta, sino porque no encajaba en su operación. 

Lo que el sector necesitaba era que la tecnología llegara a donde ya está la operación, no al revés. Escalar en mercados con demanda real, sumar décadas de conocimiento industrial y hacer que los datos de mantenimiento respondan preguntas clave son hitos que llevan poco más de una década en lograrse con éxito.