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
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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 · 2026-10
Mira, la fábrica y el centro de datos van a velocidades distintas. La producción industrial y la producción manufacturera subieron en septiembre, pero poquito. Mientras tanto, Microsoft, Oracle, Meta, Amazon y Alphabet están metiendo decenas de miles de millones más en infraestructura de IA que hace un año. Si manejás una operación mediana, ahí está la decisión que te toca tomar este mes.
El índice de producción industrial llegó a 104.0 en septiembre, subiendo de 103.3 en agosto, un 2.2% más que hace un año. La producción manufacturera se movió parecido: 99.4 contra 99.2, un 1.4% más que el año pasado. La utilización de capacidad se quedó plana en 75.9%, casi igual al 75.8% de agosto. Fijate en este dato: el gasto en construcción manufacturera cayó a 171 mil millones de dólares al año, un 19.1% menos que hace un año. Las plantas están trabajando, pero nadie está construyendo capacidad nueva. El empleo manufacturero también está plano, 12,652 mil empleos, solo 0.3% arriba del año pasado.
La inversión empresarial en software subió a 831 mil millones de dólares al año, de 809 mil millones, un 9.0% más que hace un año. Los grandes proveedores están creciendo rápido: los ingresos de Microsoft llegaron a 331.8 mil millones, un 17.8% más, y los de Oracle a 67.4 mil millones, un 17.4% más. Pero el empleo en servicios de programación a medida bajó a 2,355 mil, un 1.4% menos que hace un año. Las empresas están gastando más en software y contratando menos programadores para hacerlo a medida. El ERP de código abierto sigue ganando atención despacio: Odoo llegó a 55,455 estrellas en GitHub, un 2.4% más que hace un año.
El gasto de capital de las grandes tecnológicas no se está frenando. El capex de Oracle llegó a 55.7 mil millones en su año fiscal, un 162.4% más que hace un año. El de Meta llegó a 69.7 mil millones, un 87.1% más. El de Microsoft, 115.9 mil millones, un 79.6% más. Alphabet y Amazon subieron 74.1% y 58.8%. Epoch AI contó 109 modelos de IA notables lanzados, de 99, un 10.1% más. Pero los frameworks de agentes que deberían aprovechar ese gasto, LangChain, CrewAI, AutoGen y el OpenAI Agents SDK, solo crecieron entre 1.4% y 4.2% en estrellas de GitHub. El dinero va muy adelante de la herramienta.
La generación eléctrica bajó a 114.9 desde 125.8 en agosto, pero sigue 9.2% arriba de hace un año. La producción de servicios públicos subió 8.7% respecto al año pasado, a 117.3. La demanda ligada a centros de datos ya se nota en los números de energía.
¿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.
vs. hace un año
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.
desde que empezamos a medir
Estrellas en el repositorio frappe/erpnext. Atención de desarrolladores al ERP de código abierto, no participación de mercado.
desde que empezamos a medir
Estrellas en el repositorio Dolibarr/dolibarr. Atención de desarrolladores al ERP de código abierto, no participación de mercado.
desde que empezamos a medir
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.
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. Incluye bodegas además de centros de datos.
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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. Hoy mayormente centros de datos, pero no solo eso.
vs. hace un año
Estrellas en langchain-ai/langchain. Indicador indirecto de adopción de frameworks de agentes.
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Estrellas en crewAIInc/crewAI. Indicador indirecto de adopción de frameworks multiagente.
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Estrellas en microsoft/autogen. Indicador indirecto de adopción de frameworks multiagente.
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Estrellas en openai/openai-agents-python. Indicador indirecto de adopción de herramientas para agentes.
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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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