La gestión de activos empresariales (EAM) está pasando rápidamente de ser una herramienta de apoyo al mantenimiento a un imperativo empresarial estratégico.
A medida que las organizaciones se enfrentan al envejecimiento de las infraestructuras, al aumento de los costes operativos y a la necesidad imperiosa de un mantenimiento predictivo, la adopción de EAM aumenta en los sectores de la fabricación, la energía, los servicios públicos y el transporte.
Las más de 20 estadísticas siguientes, extraídas de estudios del sector para 2025-2026, informes de mercado y estudios de casos empresariales, revelan el enorme impacto financiero y operativo de EAM.
Estos datos demuestran cómo EAM ofrece una rentabilidad de la inversión de dos dígitos, reduce drásticamente los tiempos de inactividad no planificados, optimiza el inventario y amplía los ciclos de vida de los activos, lo que repercute directamente en la rentabilidad y la capacidad de recuperación.
Crecimiento del mercado, tendencias tecnológicas y oportunidades estratégicas
El tamaño del mercado mundial de la gestión de activos empresariales se estimó en 2.000 millones de euros. Se prevé que alcance los 19.680 millones de dólares en 2030, con una sólida tasa de crecimiento interanual anual del 17,2% entre 2025 y 2030.según Investigación de Grand View Este aumento se debe a un mayor énfasis en la mejora de la disponibilidad de los activos y la reducción de las averías que perjudican a las operaciones de la empresa.
Mientras que algunas estimaciones conservadoras sitúan el mercado en una senda más estable -por ejemplo, Global Growth Insights prevé un CAGR de 5,3%, alcanzando ~8.300 millones de dólares en 2034-, otras estiman que el mercado de la tecnología de la información seguirá creciendo a un ritmo más rápido. Perspectivas de crecimiento mundial-el sentimiento predominante en la industria refleja la adopción agresiva de tecnologías de "Industria 4.0" que apoyan la narrativa de mayor crecimiento.
El mercado mundial de gestión de activos empresariales (EAM) está experimentando un período de crecimiento explosivo, impulsado por un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones ven su infraestructura física. La gestión de activos ha dejado de ser un mero centro de costes para convertirse en una palanca estratégica de rentabilidad y resistencia.
Comprender la gestión de activos empresariales
Según IBMEAM es la combinación de software, sistemas y servicios utilizados para mantener y controlar los activos y equipos operativos de una organización. El objetivo es optimizar la calidad y la utilización de los activos a lo largo de su ciclo de vida, aumentar el tiempo productivo y reducir los costes operativos.
A diferencia de un sistema informatizado de gestión del mantenimiento (CMMS), que se centra principalmente en la ejecución del mantenimiento, EAM adopta una visión holística. Integra el mantenimiento con la cadena de suministro, el inventario, las finanzas y los protocolos de salud, seguridad y medio ambiente (HSE) para optimizar el rendimiento de los activos y reducir el coste total de propiedad (TCO).
Componentes básicos de EAM:
- Gestión del ciclo de vida de los activos: seguimiento del estado de los activos, depreciación y planificación de sustituciones.
- Gestión de órdenes de trabajo: automatización de las solicitudes de mantenimiento y de la programación de los técnicos
- Cadena de suministro y MRO - Gestión del inventario de piezas de repuesto para evitar el desabastecimiento o el exceso de existencias
- Medio ambiente, salud y seguridad (EHS) - Garantizar el cumplimiento de las normas reglamentarias
- Análisis predictivo: aprovechar los datos para prever fallos antes de que se produzcan
- Habilitación móvil: acceso de los técnicos de campo a órdenes de trabajo, historiales de activos y orientación en tiempo real.
Crecimiento del mercado: Una oportunidad de $20.000 millones para 2030
- Según estimaciones más conservadoras 5.870 millones de dólares en 2025 creciendo hasta 9 020 millones de dólares en 2030 en un 9,0% TACClo que refleja la demanda sostenida de optimización de activos por parte de las empresas (Src: Mercadosymercados)
- Asia-Pacífico lidera el crecimiento 18,5% TCACimpulsado por la rápida industrialización, las infraestructuras inteligentes y la expansión manufacturera en China e India (Src: Precedenceresearch)
- Norteamérica tiene Cuota de mercado del 32-38% en 2024, impulsado por los servicios públicos, la industria manufacturera y la renovación de infraestructuras anticuadas [Fuente: Mordorintelligence]
- Según Fortune Business Insights (octubre de 2024)el mercado se valoró en 6.090 millones de dólares en 2024se prevé que crezca de 6 650 millones de dólares en 2025 a 13.690 millones de dólares en 2032 exposición 10,9% CAGR. América del Norte dominó con una cuota de 36,95% en 2024.
- Verified Market Research (Sep 2025) proyectos 9.500 millones de dólares en 2024 ampliando a 27 020 millones de dólares en 2032 en 15.40% CAGR. El rápido crecimiento subraya la importancia estratégica de EAM en todos los sectores.
- Investigador Nester (Sep 2025) valoró el mercado en USion en 2025estimación 7.730 millones de dólaresD 6,94 facturamillones de euros en 2026 y alcanzando 22.740 millones de dólares en 2035 con 12,6% TACC. La industria manufacturera impulsa la mayor parte de la adopción.
Tendencias de implantación y adopción
- Según MarketsandMarkets, Fabricación comandos ~29% de cuota de mercado mientras que Activos lineales (oleoductos, ferrocarriles) representan la clase de activos de más rápido crecimiento. La gestión de operaciones domina las aplicaciones EAM gracias a la optimización del flujo de trabajo en tiempo real.
Investigación y mercados (dic 2024) confirma Grandes empresas mantenga Cuota de mercado de 60% debido a carteras de activos complejas y con múltiples emplazamientos que requieren soluciones de nivel empresarial.
Según Perspectivas del mercado mundial (Dic 2024), Norteamérica mantiene ~36% de cuota de mercado mundial hasta 2026, impulsado por el liderazgo de los servicios públicos y la industria manufacturera.
IA y análisis predictivo en la gestión de activos empresariales
La integración de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático en EAM representa un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones gestionan los activos. Los sistemas basados en IA permiten:
Predicción de fallos: Los modelos de aprendizaje automático analizan los datos históricos, la información de los sensores y los patrones operativos para predecir los fallos de los componentes con semanas o meses de antelación, lo que permite una intervención proactiva.
Recomendaciones prescriptivas: Los sistemas avanzados recomiendan acciones de mantenimiento específicas, requisitos de piezas, asignaciones de técnicos y ventanas de mantenimiento óptimas en función de los programas de producción y la disponibilidad de recursos.
Optimización de la planificación: Los algoritmos de IA equilibran las necesidades de mantenimiento con los programas de producción para minimizar las interrupciones, a menudo identificando ventanas de mantenimiento óptimas que los planificadores humanos pasarían por alto.
Interfaces de lenguaje natural: La IA generativa permite a los técnicos consultar manuales, historiales de activos y bases de datos de diagnóstico utilizando un lenguaje conversacional, lo que reduce drásticamente los requisitos de formación y el tiempo de obtención de información.
Según Investigación Verdantis, la limpieza de los datos maestros de piezas de recambio reduce los tiempos de inactividad imprevistos en 50% mediante la optimización del inventario y el seguimiento de piezas. Las herramientas automatizadas de enriquecimiento de datos aumentan la precisión del nombre del fabricante mediante 36% y la precisión del número de pieza mediante 16%reduciendo directamente los costes operativos y la redundancia.
Según Siemens (2024), El mantenimiento predictivo basado en IA evita $1,4 billones en pérdidas anuales de tiempo de inactividad en todo el mundo para las 500 mayores empresas. En concreto, el sector del automóvil evita $2,3 millones por hora en pérdidas de producción mediante la previsión proactiva de fallos.
Estudios Verdantis revelar 20% de componentes son sustituidos u obsoletos antes de la intervención de limpieza de datos. Los datos de piezas de repuesto limpios y estandarizados eliminan el inventario duplicado y evitan costosos pedidos redundantes en todas las operaciones de MRO.
Según MarketsandMarkets (diciembre de 2025), 82% de organizaciones ahora requieren capacidades de mantenimiento predictivo como estándar en las evaluaciones de EAM. La integración IA/ML impulsa el cambio de estrategias de gestión de activos reactivas a prescriptivas.
Boston Consulting Group (2016) encontrado las piezas OEM patentadas comprenden 40-70% de sustitución de máquinas con alternativas limitadas. El análisis de especificaciones de IA identifica 5-20% oportunidades de reducción de costes mediante recomendaciones de abastecimiento alternativo.
Según McKinsey, La gestión digital de órdenes de trabajo optimizada mediante IA reduce los costes de los tiempos de inactividad planificados 15-30%. Los algoritmos de aprendizaje automático equilibran las ventanas de mantenimiento con los calendarios de producción, identificando el momento óptimo de intervención que los planificadores humanos pasan por alto.
Ingeniería de instalaciones (2025) informa 40% de fabricantes aplicar ahora análisis predictivo de EAM junto con el mantenimiento preventivo tradicional. Los enfoques híbridos IA-humano ofrecen una mayor precisión en la previsión de fallos que las estrategias independientes.
Según Investigación Subex AI/ML EAM (2024), el análisis predictivo reduce los costes de mantenimiento reactivo programando intervenciones basadas en patrones reales de degradación de los activos. Los modelos ML procesan los datos de los sensores, los fallos históricos y el contexto operativo para avisos con semanas/meses de antelación.
Verdantis confirma el mercado del mantenimiento predictivo crece un 26,5% CAGR de 10.930 millones de dólares (2024) a 70.730 millones de dólares en 2032. Este crecimiento explosivo valida la transformación de la IA en la economía de la gestión de activos empresariales.
Según Documentación de IBM Maximo, IA generativa interfaces de lenguaje natural permitir a los técnicos consultar historiales de activos, manuales y diagnósticos conversacionales. Esto reduce drásticamente los requisitos de formación y time-to-insight para reparaciones complejas.
Impacto financiero y optimización del MRR
Boston Consulting Group (2016) encontrado robusto Gestión de inventarios MRO produce Mejora 15% en los inventarios de piezas de recambio, evitando al mismo tiempo el exceso de existencias. El estudio documenta cómo un fabricante de acero redujo el gasto en MRO 10% y el volumen de transacciones 25% mediante una planificación optimizada.
El mismo Estudio BCG revela Gasto en MRR gamas 0,5-4,5% de ingresos en todas las industrias, con una mala gestión que provoca altos costes de mantenimiento y exceso de inventario. La industria pesada es la que más gasta en MRR como porcentaje de los ingresos.
BCG (2016) identificado piezas patentadas que incluye 40-70% de sustituciones de máquinas procedentes de un único OEM. Una mejor gestión de las especificaciones permite 5-20% reducción de costes.
Según Siemens (2024), las 500 mayores empresas pierden $1,4 billones anuales a los tiempos de inactividad imprevistos en todos los sectores. En concreto, los tiempos de inactividad en el sector del automóvil cuestan $2,3 millones por horase ha duplicado desde 2019.
Mejoras operativas y de productividad
McKinsey demuestra digital gestión de órdenes de trabajo reduce los costes de las paradas programadas 15-30% mediante una planificación optimizada de las paradas. Las tareas de mantenimiento constituyen 20-60% de gastos operativospor lo que la optimización de EAM es fundamental.
IBM hace hincapié en que EAM reduce Coste total de propiedad (TCO) mediante una gestión integral del ciclo de vida que va más allá del mantenimiento reactivo. La solución integra el rendimiento de los activos con los sistemas financieros para la toma de decisiones estratégicas.
Según Ingeniería de instalaciones (2025), 88% de fabricantes utilizar el mantenimiento preventivo mientras 40% también aplican análisis predictivos de EAM. Este enfoque híbrido se convierte en la nueva norma del sector.
Cadena de suministro y métricas de inventario
Boston Consulting Group (2016) descubierto 20% Gasto MRO dispersos entre Más de 1.600 proveedores frente a 80% concentradas en 250 proveedores. Las compras a largo plazo impulsan 45% de volumen de transacciones a pesar del gasto mínimo.
El mismo Análisis BCG documentos los fabricantes farmacéuticos logran una mejora del rendimiento de 15% mediante una gestión agresiva del inventario de piezas de repuesto. La mayor disponibilidad eliminó los cuellos de botella en la producción.
Impacto empresarial estratégico
Technavio (marzo de 2025) prevé un crecimiento del mercado EAM de 2 460 millones de dólares de 2024 a 2029 en 8.1% CAGR. Las asociaciones y adquisiciones de proveedores aceleran la innovación y la consolidación del mercado.
Según Perspectivas futuras del mercado (nov. 2025)EAM alcanza 9 900 millones de dólares con 7,0% CAGR hasta 2035, impulsado por la migración a la nube y la integración del IoT.
Investigación del mercado cognitivo (2024) valorado EAM en 3.731,79 millones de dólares en 2022proyectando 9.1% CAGR hasta 2030, ya que las empresas dan prioridad a la visibilidad de los activos.
Liderazgo regional y vertical
Fortune Business Insights (2024) confirma América del Norte dominó la cuota de mercado de 36,95% en 2024 debido a la madurez de la base industrial y a los requisitos normativos.
Investigación de precedencias (agosto de 2025) identifica Asia-Pacífico creciendo más rápido en 14,3% TACC impulsado por la expansión manufacturera y las inversiones en infraestructuras.
Las plataformas genéricas "de talla única" están perdiendo terreno frente a las herramientas especializadas adaptadas a sectores específicos. Las soluciones EAM específicas para cada sector crecen a un ritmo anual de 12,8%, superando significativamente a las plataformas generalizadas (8,6%). Visión empresarial del mercadoreflejando la necesidad crítica de una funcionalidad específica para cada ámbito.
Ejemplos de especialización vertical:
- Fabricación: Módulos especializados para el seguimiento de OEE (Overall Equipment Effectiveness), integración de líneas de producción, flujos de trabajo de gestión de la calidad y análisis predictivo para operaciones multihusillo.
- Energía y servicios públicos: Herramientas para gestionar miles de kilómetros de oleoductos, redes eléctricas, activos distribuidos y gestionar el cumplimiento de la normativa (requisitos NERC, FERC).
- Sanidad: Cumplimiento y flujos de trabajo normativos adaptados a la gestión de dispositivos médicos, trazabilidad de la FDA, flujos de trabajo de ingeniería biomédica y protocolos de seguridad del paciente.
- Transporte y ferrocarril: gestión de flotas, programación del mantenimiento preventivo de vehículos e infraestructuras, seguimiento en tiempo real y cumplimiento de las normas de seguridad.
- Petróleo y gas: módulos especializados para la gestión de activos en fases anteriores, intermedias y posteriores, el mantenimiento basado en riesgos y la integración de HSE.
Análisis regional y por segmentos
Región | Cuota de mercado (2024) | Factores de crecimiento | Características principales |
Norteamérica | 36% | Servicios públicos, fabricación, normativa (OSHA/FDA) | 77% adopción de la nube; 64% integración financiera bidireccional [Market Business Insights]. |
Europa | 27% | Modernización industrial, cumplimiento de la UE, sostenibilidad | Renovación del legado |
Asia-Pacífico | 25% | 18,5% CAGR - crecimiento más rápido; industrialización de China/India [Market Business Insights]. | Infraestructuras inteligentes, Industria 4.0 |
Oriente Medio y África | 12% | Digitalización de la energía en el CCG | Fiabilidad en petróleo y gas |
- Por tamaño de la organización
Segmento | Cuota de mercado | Gama de inversión | Características principales |
Grandes empresas | 60% | $500K-$5M+ | Complejidad multisede, integración ERP (SAP/Oracle), ROI de 11-18 meses, enfoque AI/IoT. |
Mercado medio | Creciendo | $100K-$500K | Cloud-first, implantaciones escalonadas, capacidades predictivas |
Pequeñas empresas | Emergentes | $20K-$50K/year | Democratización de SaaS, simplicidad ante todo móvil |
- Por vertical industrial
Vertical | Cuota de mercado | Enfoque estratégico | Requisitos clave de EAM |
Fabricación | 19% | Optimización OEE | 20-30% reducción de costes, integración ERP/MES, mantenimiento predictivo |
Energía/servicios públicos | Mayor | Activos lineales (tuberías, rejillas) | Cumplimiento de las normas NERC/FERC, apoyo a las energías renovables |
Sanidad | Creciendo | Equipamiento médico | Cumplimiento de la FDA/HIPAA, tolerancia cero al tiempo de inactividad |
Transporte | Significativo | Gestión de flotas | GPS en tiempo real, mantenimiento justo a tiempo |
El mercado EAM equilibra plataformas integrales de IBM, SAP, Oracle, Hexagon e IFS (~45% de cuota combinada) con especialistas en IA como Verdantis, que ofrece superagentes MRO autónomos.
Panorama de los líderes del mercado
Vendedor | Fuerza del núcleo | Industrias objetivo | Diferenciador clave |
IBM Maximo | Análisis de IA/IoT | Aviación, servicios públicos | Flujos de trabajo de IA generativa |
SAP EAM | Integración ERP | Fabricación | SAP S/4HANA nativo |
Oracle EAM | Escalabilidad de la nube | Empresas | Rendimiento OCI-nativo |
Hexágono HxGN | APM/ciclo de vida | Energía, transporte | Programación predictiva |
Nube IFS | Servicio de campo | Petróleo y gas | Sectores verticales |
Calendario de retorno de la inversión y plazo de amortización
El plazo medio de ROI para implementaciones integrales de EAM ha disminuido de 18 meses a 11 meses desde 2022, impulsado por la madurez de la solución, metodologías de implementación refinadas y un despliegue en la nube más rápido Visión empresarial del mercado.
Beneficios financieros clave:
- Reducción de los costes de mantenimiento: 15-28% de reducción media del gasto total de mantenimiento
- Reducción del tiempo de inactividad imprevisto: reducción media de 23-37% en interrupciones inesperadas.
- Prolongación de la vida útil de los activos: 20-40% mayor vida útil gracias a un cuidado preventivo constante
- Optimización de inventarios: Reducción de 10-20% de los costes de almacenamiento de MRO
- Productividad laboral: mejora de 15-25% en el tiempo de llave inglesa de los técnicos (tiempo dedicado al trabajo real frente a la administración).
Marco de cálculo del ROI
Un ROI de implantación típico puede calcularse como:
ROI = (Tiempo de inactividad evitado + Ahorro en mantenimiento + Ahorro en inventario + Aumento de la productividad) ÷ Coste del sistema
Para una fábrica de tamaño medio:
- Tiempo de inactividad evitado: 2-3 millones de dólares anuales (reducción de 24% en interrupciones no planificadas)
- Ahorro en mantenimiento: 500.000-800.000 USD anuales (reducción de costes de 20%)
- Optimización del inventario: 200-300.000 USD anuales (reducción de 15%)
- Ganancias de productividad: 300.000-500.000 USD anuales (20% de aumento del tiempo de llave inglesa)
- Beneficio anual total: 3-5 millones de USD
- Coste del sistema (año 1): 300-500.000 DÓLARES
- Retorno de la inversión en el primer año: 600-1.600% (rendimiento de 6-16x)
Enfoque Verdantis de EAM
Los sistemas de gestión de activos empresariales son tan eficaces como los datos que los alimentan. Verdantis refuerza las iniciativas de EAM proporcionando datos maestros de activos y MRO limpios, estandarizados, enriquecidos y gobernados, garantizando que las organizaciones obtengan el máximo valor de sus inversiones en EAM.
Verdantis introduce la IA Agentic en la gestión de activos empresariales, yendo más allá de los sistemas estáticos para convertirse en agentes autónomos de autoaprendizaje que optimizan continuamente el rendimiento de los activos, la ejecución del mantenimiento y las decisiones sobre piezas de repuesto.
Verdantis aprovecha la IA para permitir el mantenimiento predictivo, automatizar las órdenes de trabajo y la asignación de recursos, extraer listas de materiales de documentos no estructurados y normalizar y enriquecer los datos de activos y piezas de repuesto, lo que se traduce en 2 - 50% menos paradas imprevistas, hasta 80% flujos de trabajo de mantenimiento más rápidos, 36% mayor precisión de los datos y hasta 30% de ahorro en costes de inventario. mediante una integración perfecta de ERP y EAM.
Cómo funciona:
- Extracción en función del contexto:
Los agentes de IA analizan de forma inteligente fuentes de datos no estructuradas, como manuales de equipos, facturas, hojas de especificaciones, planos y documentos de fabricantes de equipos originales (OEM), eliminando así la necesidad de introducir datos manualmente y reduciendo el riesgo de errores.
- Enriquecimiento del autoaprendizaje:
Los datos extraídos se clasifican y enriquecen automáticamente utilizando fuentes verificadas, taxonomías del sector y normas como UNSPSC, lo que mejora la precisión de forma continua a lo largo del tiempo. - Ejecución autónoma:
Agentes autónomos:
- crear y priorizar órdenes de trabajo
- asignar técnicos en función de las competencias y la disponibilidad;
- activar la adquisición y reposición de piezas de repuesto.
- Optimización continua:
Aprenden en tiempo real del rendimiento de los activos, las limitaciones de producción, los patrones de fallos y el historial de mantenimiento, lo que permite una optimización continua sin intervención manual.
Integración de plataformas e inteligencia de piezas de repuesto:
Verdantis se integra perfectamente con las principales plataformas EAM y ERP, como SAP EAM, IBM Maximo, Oracle, Infor y Hexagon, garantizando un flujo de datos fluido entre los sistemas de mantenimiento, inventario y aprovisionamiento.
Más allá de la integración, Verdantis ofrece inteligencia avanzada en piezas de repuesto, incluyendo:
Detección de obsolescencia de piezas de recambio para identificar proactivamente los riesgos y evitar tiempos de inactividad.
Evaluación de la criticidad para priorizar los activos y repuestos de alto impacto
Estrategias de almacenamiento optimizadas en función de la criticidad de los activos y la demanda de mantenimiento
Mediante la combinación de la IA Agentic, los datos maestros gobernados y la integración profunda de EAM, Verdantis transforma EAM de un sistema reactivo en una plataforma de gestión de activos inteligente y autónoma, que impulsa una mayor fiabilidad, menores costes y una toma de decisiones más rápida.
Casos de éxito de EAM
Reducción 80% en papeleo/gastos administrativos
Mejora 50% visibilidad de los activos en tiempo real
Incorporación de contratistas: 10 días → 2-3 días
Productividad del inspector 40% aumentar
Los flujos de trabajo automatizados eliminan errores y tiempos muertos.
- Implantado con éxito para gestionar la red ferroviaria de Mälartåg
- Garantiza un servicio ininterrumpido a los pasajeros y mejora la eficacia del mantenimiento.
- Seguimiento ininterrumpido de activos en flotas ferroviarias y de autobuses
- Plataforma preparada para el futuro que apoya la adopción de autobuses eléctricos y los objetivos de sostenibilidad
