Autor: Fernando Del Angel

Por Marco Cosío, VP de Smart Infrastructure en Siemens México, Centroamérica y el Caribe

México se encuentra en un momento decisivo de su evolución energética. La convergencia entre la transformación digital de la industria, la electrificación de la economía, el crecimiento del nearshoring y los compromisos de sostenibilidad está impulsando una demanda energética cada vez mayor.

Sin embargo, el desafío no está solo en generar más electricidad, sino en garantizar que ésta sea confiable, eficiente, resiliente y cada vez más limpia. De acuerdo con el más reciente análisis de Latinometrics y Siemens, la transición energética no estará definida por la expansión física de la infraestructura, sino por la capacidad de integrar datos, automatizar procesos y gestionar inteligentemente la energía.

La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que la demanda eléctrica en Latinoamérica podría crecer entre 90% y 180% hacia 2050, impulsada por la electrificación de la industria, el transporte y las ciudades. Al mismo tiempo, la región cuenta con una ventaja competitiva importante, ya que su intensidad de carbono ronda los 215 gramos de CO₂ por kWh, menos de la mitad del promedio mundial, lo que la coloca en una posición favorable dentro de la transición hacia economías bajas en carbono.

En este contexto, Latinometrics y Siemens subrayan que México destaca como uno de los mercados más sólidos de la región. Según el análisis, los niveles de interrupciones eléctricas reportados por empresas mexicanas son inferiores a los observados en gran parte de América Latina e incluso mejores que los registrados en algunos segmentos de Estados Unidos. Menos del 30% de las organizaciones nacionales en sectores como manufactura y comercio reportan problemas de intermitencia eléctrica, una condición que fortalece la atracción de inversión y mejora la competitividad del país frente a otras economías emergentes.

Esta ventaja adquiere especial relevancia en el contexto de la relocalización de las cadenas de suministro. Las empresas globales ya no evalúan únicamente costos laborales o ubicación geográfica; también consideran la disponibilidad energética, la estabilidad de la red y la capacidad de cumplir objetivos de reducción de emisiones. En ese sentido, la confiabilidad energética se ha convertido en un factor crítico para el desarrollo económico.

Tanto Siemens como el MIT Energy Initiative coinciden en que el modelo tradicional de “instalar y olvidar” ha quedado obsoleto. Hoy, la realidad es completamente distinta. La creciente incorporación de energías renovables, la adopción acelerada de vehículos eléctricos, el almacenamiento energético y la digitalización de los procesos productivos están aumentando la complejidad operativa de los sistemas eléctricos.

Por esta razón, la digitalización emerge como uno de los principales habilitadores de la transición energética. El Infrastructure Transition Monitor (ITM) 2025 revela que el 76% de las organizaciones del sector energético planea aumentar sus inversiones en integración de datos, mientras que el 72% de los ejecutivos considera que la inteligencia artificial transformará sus operaciones durante los próximos tres años.

Herramientas como los gemelos digitales, plataformas de electrificación inteligente y sistemas avanzados de gestión energética ya están demostrando beneficios tangibles. Asimismo, la digitalización puede reducir hasta 30% los ciclos de planeación y disminuir 25% los retrasos en proyectos, generando importantes eficiencias económicas.

Además, al mejorar la visibilidad y el control de los sistemas energéticos, las empresas pueden reducir pérdidas, optimizar el despacho de energía renovable y disminuir emisiones sin necesidad de realizar inversiones masivas en nueva infraestructura. Esto resulta especialmente relevante en México, donde los objetivos de sostenibilidad corporativa y las exigencias de las cadenas globales de suministro están acelerando la adopción de estrategias de eficiencia energética y electrificación.

La oportunidad para México es histórica. En un mundo donde la competitividad estará cada vez más ligada a la sostenibilidad y a la resiliencia operativa, la combinación de electrificación, digitalización y descarbonización puede convertirse en uno de los principales motores de crecimiento para el país. La verdadera soberanía energética no se medirá por la extensión de las redes, sino por la capacidad de transformar datos en decisiones inteligentes que garanticen energía limpia, confiable y disponible para impulsar el desarrollo económico del país

Ciudad de México a 09 de septiembre de 2026 — LG Electronics (LG) anunció hoy que está acelerando su colaboración con NVIDIA en el ámbito de la robótica. LG recibió a altos directivos de NVIDIA en su Data Factory, actualmente en construcción en el campus de investigación y desarrollo de la compañía en Yangjae, Seúl, para revisar el rumbo de la colaboración entre ambas empresas y analizar nuevas formas de generar sinergia.

LG Group y NVIDIA firmaron el 13 de agosto, un memorando de entendimiento (MOU) para colaborar estratégicamente en futuras iniciativas empresariales, durante un encuentro celebrado en la sede de NVIDIA en Santa Clara, California. El hecho de que las compañías volvieran a reunirse apenas cuatro días después en la Data Factory de LG demuestra su intención de avanzar con rapidez para consolidar esta cooperación estratégica y acelerar la comercialización del negocio de la robótica.

Representantes de ambas compañías también revisaron el estado actual de la Data Factory de LG, cuya entrada en pleno funcionamiento está prevista para finales de este año. LG ha desplegado a gran escala sus robots domésticos LG CLOiD™, desarrollados internamente y probados en condiciones reales, para generar y recopilar datos y aprender de ellos.

La Data Factory de LG cuenta con espacios de entrenamiento en los que los robots practican diversas tareas, así como con áreas especializadas para validar y perfeccionar los conjuntos de datos obtenidos.

Entre sus instalaciones se encuentra una réplica de un entorno doméstico donde LG CLOiD aprende y repite tareas de limpieza, además de un espacio de manufactura simulado -basado en la planta de lavadoras de LG en Tennessee- en el que varias unidades LG CLOiD trasladan, apilan y ensamblan distintos tipos de piezas.

Los robots también se utilizan en las soluciones de automatización logística de LG CNS y en un espacio donde LG Innotek entrena manos robóticas. Los datos recopilados en estos entornos se conectarán con la plataforma robótica de NVIDIA, en la que se ampliarán y sintetizarán para convertirlos en datos de alta calidad destinados al aprendizaje de robots.Para LG, la principal ventaja competitiva de la inteligencia artificial física reside en su capacidad para crear un “ciclo virtuoso de datos”, en el que se obtienen continuamente datos de alta calidad que después se utilizan para entrenar y mejorar los robots de manera constante. Se espera que la integración de los datos detallados recopilados durante décadas en las operaciones de manufactura y logística de LG con la plataforma robótica de NVIDIA genere un ciclo de datos de primer nivel mundial que ayude a LG a diferenciarse de sus competidores.

La Data Factory funciona como un espacio donde los robots recopilan datos mediante el aprendizaje físico y como una base avanzada para ampliar, sintetizar y potenciar los datos de aprendizaje robótico obtenidos en las instalaciones de manufactura y logística de LG y a través de sus electrodomésticos en todo el mundo. Las tecnologías de inteligencia artificial física de NVIDIA —incluidas las bibliotecas NVIDIA Omniverse, los modelos de mundo abierto NVIDIA Cosmos y la plataforma abierta de desarrollo robótico NVIDIA Isaac— se utilizan durante todo el proceso, desde los datos hasta la implementación.

Las instalaciones de Yangjae ocupan cuatro niveles —un sótano y tres plantas sobre el nivel del suelo— y cuentan con una superficie total de 10,000 metros cuadrados. Para finales de este año albergarán varios cientos de robots. LG también prevé continuar mejorando sus sistemas de aprendizaje de datos.

Se espera que, para finales de este año, los datos de entrenamiento recopilados directamente en las instalaciones y los datos generados y ampliados de manera sintética mediante los modelos de mundo abierto NVIDIA Cosmos alcancen un total de 100,000 horas, lo que equivale aproximadamente a 12 años de datos.

LG planea utilizar estos datos para mejorar su Robot Foundation Model (RFM), el modelo base que sustenta el desempeño de los robots humanoides, mientras continúa reforzando su competitividad en el sector de la robótica.LG ha designado este año como el punto de partida de su estrategia de impulso al negocio de la robótica y avanza con rapidez para fortalecer sus capacidades.

El mes pasado, la compañía creó un Robotics Business Center. Este centro, que reporta directamente al director ejecutivo, supervisa el negocio de la robótica de LG en toda la empresa y tiene la misión de mejorar su capacidad de ejecución y eficiencia.La compañía ha consolidado una fuerte presencia en los mercados de robots industriales y comerciales y planea expandirse hacia la robótica doméstica. Gracias a su experiencia comprobada en manufactura y en el desarrollo de componentes robóticos esenciales, incluidos los actuadores, LG ofrece una competitividad diferenciada que abarca desde los componentes hasta los productos terminados.

En combinación con su Data Factory, que recopila y gestiona los grandes volúmenes de datos necesarios para el aprendizaje y el funcionamiento de los robots, estas fortalezas acelerarán aún más la transformación de LG en un proveedor integral de soluciones robóticas con capacidades tanto de hardware como de software.

“Mediante las sinergias creadas en torno a ‘One LG’ -que reúne las capacidades esenciales de todo el Grupo- y la colaboración estratégica con socios globales, consolidaremos nuestra competitividad en inteligencia artificial física y nos convertiremos en un proveedor integral de soluciones robóticas”, afirmó Lyu Jae-cheol, director ejecutivo de LG Electronics.