Índice de producción industrial
Producción industrial total de EE. UU., 2017 = 100. La lectura más amplia de si las plantas están más ocupadas.
vs. hace un año
ARMKU Pulse
Producción manufacturera, gasto en software, la construcción de la IA y la red eléctrica detrás. Se extraen automáticamente de fuentes públicas primarias y se refrescan a diario. Una vez al mes escribimos qué significa para un operador mediano.
Resumen mensual · 2026-08
Fijate que las fábricas siguen creciendo, pero la plata se está moviendo hacia software e inteligencia artificial, no hacia planta nueva. Los nuevos pedidos de manufactura subieron 9.9% contra el año pasado, pero el gasto en construcción de manufactura cayó 21.2% en el mismo periodo. Si vos manejás operaciones, esa es la noticia del mes: la demanda es real, pero nadie quiere meterse a construir capacidad nueva.
El índice de producción industrial subió a 103.0 en julio, de 102.8 el mes anterior, y 1.1% arriba comparado con hace un año. El índice de producción manufacturera llegó a 99.3, 1.3% más que el año pasado, y la utilización de capacidad se mantuvo en 76.0%, casi sin cambio. Los nuevos pedidos llegaron a $664 mil millones, subiendo de $658 mil millones y 9.9% arriba del año pasado. El empleo en manufactura casi no se movió, solo 0.2% arriba, a 12,638,000 empleos. O sea: las plantas están trabajando más lleno y recibiendo más pedidos, pero nadie está contratando más gente ni construyendo planta nueva. El gasto en construcción de manufactura bajó 21.2% comparado con el año pasado, a $170 mil millones.
La inversión empresarial en software llegó a $817 mil millones al año, 9.5% arriba del año pasado. Los grandes proveedores lo confirman: los ingresos de Microsoft subieron 17.8% en su año fiscal, los de Oracle 17.4%, y los de ServiceNow 20.9%. Pero el empleo en servicios de programación a la medida en realidad bajó 1.3% comparado con el año pasado, a 2,363,000. Las empresas están gastando más en software y contratando menos programadores a la medida, están comprando plataforma en vez de construir algo desde cero. Del lado de ERP de código abierto, Odoo va adelante con 54,176 estrellas en GitHub, seguido de ERPNext con 38,909 y Dolibarr con 7,574.
El gasto de capital en infraestructura de IA sigue subiendo rápido. El capex de Oracle subió 162.4% comparado con el año pasado, el de Meta 87.1%, el de Microsoft 79.6%, el de Alphabet 74.1%, y el de Amazon 58.8%. Epoch AI contó 106 modelos de IA notables lanzados el año pasado, arriba de 98 el año anterior. Del lado de las herramientas para construir agentes, LangChain va primero entre los frameworks de código abierto con 145,696 estrellas en GitHub, seguido de AutoGen con 60,815, CrewAI con 58,110, y el OpenAI Agents SDK con 29,205. Las herramientas para construir agentes están madurando rápido, mientras las grandes tecnológicas siguen gastando fuerte en el hardware que está atrás de todo esto.
La generación de electricidad saltó a un índice de 124.3 en julio, de 110.8 el mes anterior, aunque solo sube 1.3% comparado con el año pasado. La producción de servicios públicos subió a 110.7, 0.7% arriba del año pasado. La demanda de energía se está moviendo, y no es casualidad viendo los números de capex de arriba.
¿De verdad hay más movimiento en planta? Producción, utilización, pedidos, empleo y el dinero que entra a fábricas nuevas.
Producción industrial total de EE. UU., 2017 = 100. La lectura más amplia de si las plantas están más ocupadas.
vs. hace un año
Solo manufactura, 2017 = 100. Excluye minería y servicios públicos.
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Porcentaje de la capacidad manufacturera en uso. Arriba de 80% las plantas están al límite; abajo de 75% tienen holgura.
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Personas empleadas en manufactura en EE. UU., en miles, desestacionalizado.
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Valor de los nuevos pedidos que reciben los fabricantes de EE. UU. cada mes, en miles de millones de dólares.
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Dinero que entra a fábricas nuevas, miles de millones de dólares a tasa anual. El boom del reshoring en una sola línea.
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A dónde va el dinero del software: inversión empresarial en software, empleos de programación, los ingresos de los referentes SaaS y el tirón del ERP de código abierto.
Inversión fija privada en software en EE. UU., miles de millones de dólares a tasa anual. Trimestral.
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Empleo en servicios de programación a medida en EE. UU., en miles. Un indicador indirecto del trabajo de implementación e integración.
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Ingresos anuales según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares.
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Ingresos anuales según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares.
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Ingresos anuales según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares.
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Ingresos anuales según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares.
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Ingresos anuales según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares.
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Estrellas en el repositorio odoo/odoo. Atención de desarrolladores al ERP de código abierto, no participación de mercado.
Estrellas en el repositorio frappe/erpnext. Atención de desarrolladores al ERP de código abierto, no participación de mercado.
Estrellas en el repositorio Dolibarr/dolibarr. Atención de desarrolladores al ERP de código abierto, no participación de mercado.
Qué tan rápido va de verdad la ola de IA: modelos notables por año, el capital que gastan los hyperscalers y la adopción de frameworks de agentes entre desarrolladores.
Modelos en la base de modelos notables de Epoch AI, por año de publicación, hasta el último año completo.
vs. hace un año
Pagos por propiedad, planta y equipo según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares. Hoy mayormente centros de datos, pero no solo eso.
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Pagos por propiedad, planta y equipo según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares. Hoy mayormente centros de datos, pero no solo eso.
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Pagos por propiedad, planta y equipo según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares. Incluye bodegas además de centros de datos.
vs. hace un año
Pagos por propiedad, planta y equipo según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares. Hoy mayormente centros de datos, pero no solo eso.
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Pagos por propiedad, planta y equipo según los reportes 10-K, en miles de millones de dólares. Hoy mayormente centros de datos, pero no solo eso.
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Estrellas en langchain-ai/langchain. Indicador indirecto de adopción de frameworks de agentes.
Estrellas en crewAIInc/crewAI. Indicador indirecto de adopción de frameworks multiagente.
Estrellas en microsoft/autogen. Indicador indirecto de adopción de frameworks multiagente.
Estrellas en openai/openai-agents-python. Indicador indirecto de adopción de herramientas para agentes.
Si la red eléctrica le está siguiendo el paso al cómputo que se está construyendo.
Generación eléctrica en EE. UU., 2017 = 100, mensual. Sin desestacionalizar, así que los picos de verano son reales.
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Producción de servicios de electricidad y gas en EE. UU., 2017 = 100, desestacionalizado. La tendencia de fondo sin el clima.
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Cada serie viene directo de una fuente pública primaria: el Banco de la Reserva Federal de St. Louis (FRED) para producción, pedidos, empleo, construcción y electricidad; los reportes de SEC EDGAR para ingresos y gasto de capital de las empresas; GitHub para la adopción de código abierto; Epoch AI para el conteo de modelos notables. Nada se estima a mano.
Algunas advertencias honestas. Las estrellas de GitHub miden atención de desarrolladores, no participación de mercado. El gasto de capital de los hyperscalers es el total, no solo centros de datos. Las cifras de empresas son por año fiscal, y no todos terminan en diciembre. El conteo de modelos de IA llega hasta el último año completo. Cuando una fuente se calla, la serie simplemente se detiene en su último dato real.
The monthly brief is drafted by an AI assistant from this exact data, then reviewed and published by Rodolfo Kong. Raw feed: /pulse/data.json.
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