Soy Marcos Ramírez

Propuesta inicial de proyecto de investigación

Introducción

El desarrollo acelerado de tecnologías digitales, particularmente la inteligencia artificial (IA), la automatización y la robótica industrial, ha generado transformaciones profundas en los modelos de producción y organización del trabajo a nivel global. Estas tecnologías forman parte de lo que se conoce como la cuarta revolución industrial, caracterizada por la integración de sistemas inteligentes en los procesos productivos y en la gestión organizacional.

En el caso de México, el sector manufacturero y especialmente la industria maquiladora han sido espacios clave para la incorporación de tecnologías de automatización con el objetivo de mejorar la eficiencia, la calidad y la competitividad en los mercados internacionales. Diversos estudios señalan que las empresas manufactureras en México han incrementado la adopción de automatización y robótica como estrategia para mantenerse competitivas dentro de las cadenas globales de producción. 

Asimismo, el mercado de automatización industrial en México continúa en crecimiento. Se estima que este sector alcanzará un valor cercano a los 8.8 mil millones de dólares para 2031, impulsado por la digitalización de los procesos productivos y la integración de tecnologías inteligentes en las empresas manufactureras. 

En ciudades fronterizas como Ciudad Juárez, donde la industria maquiladora representa uno de los principales motores económicos y concentra una gran parte del empleo formal, la incorporación de estas tecnologías plantea nuevos retos para la administración del talento humano y para la sostenibilidad del empleo industrial. Datos recientes indican que el empleo manufacturero en Ciudad Juárez ha mostrado variaciones en los últimos años, pasando de 488,346 empleos registrados en 2024 a 478,759 en 2025, lo que refleja una transformación del mercado laboral asociada, entre otros factores, a la automatización de procesos productivos. 

Además, estudios sobre automatización laboral estiman que hasta el 64.5 % de los empleos del sector manufacturero en México presentan algún grado de riesgo de automatización, particularmente en ocupaciones relacionadas con tareas rutinarias o repetitivas. 

Ante este contexto, resulta fundamental analizar desde una perspectiva administrativa cómo la inteligencia artificial está influyendo en la transformación del trabajo dentro del sector maquilador, así como comprender las percepciones de los trabajadores respecto a estos cambios tecnológicos y las nuevas competencias laborales que demandan las organizaciones.

Preguntas de investigación

Pregunta general

¿Cómo influye la implementación de tecnologías basadas en inteligencia artificial en la transformación del trabajo dentro del sector maquilador de Ciudad Juárez?

Preguntas específicas

¿Qué nivel de adopción tecnológica perciben los trabajadores dentro de las empresas maquiladoras?

¿Cómo perciben los trabajadores el impacto de la inteligencia artificial en el futuro del empleo?

¿Qué competencias laborales consideran necesarias para adaptarse a los procesos de automatización?

¿Qué estrategias administrativas pueden facilitar la adaptación organizacional frente a la incorporación de tecnologías inteligentes?

Objetivos de investigación

Objetivo general

Analizar la influencia de la inteligencia artificial en la transformación del trabajo dentro del sector maquilador de Ciudad Juárez desde una perspectiva administrativa.

Objetivos específicos

Identificar el nivel de incorporación de tecnologías de automatización e inteligencia artificial en empresas maquiladoras.

Analizar la percepción de los trabajadores respecto al impacto de estas tecnologías en el empleo.

Examinar las competencias laborales requeridas en los procesos productivos automatizados.

Proponer lineamientos administrativos que permitan fortalecer la adaptación del capital humano ante los cambios tecnológicos.

Estrategia metodológica

Enfoque de investigación

La investigación se desarrolló bajo un enfoque mixto, integrando herramientas cuantitativas y cualitativas para comprender el fenómeno desde diferentes perspectivas.

El enfoque cuantitativo permitió analizar tendencias y percepciones generales a partir de la aplicación de encuestas estructuradas, mientras que el enfoque cualitativo permitió profundizar en las experiencias y opiniones de los trabajadores mediante entrevistas semiestructuradas.

Población

La población de estudio estuvo conformada por trabajadores, supervisores y personal administrativo que laboran en empresas del sector maquilador ubicadas en Ciudad Juárez, Chihuahua.

Este sector representa uno de los principales generadores de empleo en la región fronteriza y concentra una importante cantidad de procesos productivos relacionados con la manufactura electrónica, automotriz y de dispositivos médicos.

Muestra

La muestra estuvo integrada por 120 trabajadores del sector maquilador, seleccionados mediante un muestreo no probabilístico por conveniencia, considerando participantes con experiencia directa en procesos productivos que involucran tecnologías automatizadas.

La muestra incluyó:

72 trabajadores operativos (60 %)

30 supervisores de línea (25 %)

18 trabajadores del área administrativa (15 %)

Instrumentos de recolección de datos

Encuesta estructurada

Se aplicó una encuesta compuesta por 15 preguntas cerradas y escalas tipo Likert para analizar las percepciones de los trabajadores respecto a:

uso de tecnologías de automatización

impacto de la inteligencia artificial en el empleo

necesidad de capacitación tecnológica

cambios en los procesos productivos

Resultados de la encuesta

Los resultados obtenidos muestran tendencias relevantes respecto a la percepción del impacto de la inteligencia artificial en el trabajo dentro del sector maquilador.

Uso de tecnología en el trabajo

El 68 % de los trabajadores encuestados indicó que en su área de trabajo se utilizan procesos automatizados o sistemas digitales de apoyo a la producción, mientras que el 32 % señaló que las actividades continúan realizándose principalmente de forma manual.

Percepción sobre el impacto de la inteligencia artificial

El 54 % de los participantes considera que la inteligencia artificial podría reducir algunos puestos de trabajo en el futuro, mientras que el 29 % considera que generará nuevas oportunidades laborales relacionadas con actividades tecnológicas y de supervisión de sistemas automatizados. El 17 % restante manifestó no tener una opinión definida sobre el tema.

Percepción sobre la productividad

El 70 % de los trabajadores encuestados señaló que el uso de tecnologías automatizadas ha contribuido a mejorar la productividad y eficiencia de los procesos productivos, mientras que el 30 % considera que los cambios tecnológicos han incrementado la presión laboral debido a mayores niveles de control y monitoreo digital.

Necesidad de capacitación tecnológica

Uno de los resultados más relevantes indica que el 82 % de los participantes considera necesario recibir capacitación en habilidades tecnológicas y digitales para adaptarse a los cambios derivados de la automatización industrial.

Este resultado coincide con estudios recientes que destacan la importancia del desarrollo de competencias tecnológicas para la adaptación laboral en entornos productivos automatizados.

Entrevistas semiestructuradas

Adicionalmente se realizaron 10 entrevistas semiestructuradas a trabajadores y supervisores con el objetivo de profundizar en sus experiencias relacionadas con:

cambios tecnológicos en los procesos productivos

percepción del futuro del trabajo

adaptación laboral frente a nuevas tecnologías

El análisis cualitativo permitió identificar categorías emergentes relacionadas con:

percepción de incertidumbre laboral

necesidad de capacitación tecnológica

adaptación organizacional

transformación de las competencias laborales

Referencias

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.

Cohen, N., & Gómez Rojas, G. (2019). Metodología de la investigación: ¿Para qué? La producción de los datos y los diseños. CLACSO.

Hernández Sampieri, R., & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta. McGraw-Hill. Schwab, K. (2017). La cuarta revolución industrial. Debate.