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BofA: Fabricar el iPhone en EE.UU. podría aumentar costos más del 90%

Investing.com9 de abr de 2025 10:49
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Investing.com - Trasladar la producción del iPhone a Estados Unidos podría resultar en costos significativamente más altos para Apple (NASDAQ:AAPL), según indicaron analistas de Bank of America (NYSE:BAC) en una nota del miércoles.

Aunque ensamblar iPhones en el país es técnicamente posible, presenta importantes desafíos logísticos debido a la naturaleza global de la cadena de suministro actual.

Según la nota, mover solo el ensamblaje final de un iPhone 16 Pro Max a EE.UU. podría resultar en un aumento del 25% en costos debido a los mayores gastos laborales.

Además, si Apple enfrentara aranceles recíprocos por importar subensamblajes, el costo total podría aumentar más del 90%, según el analista de BofA, Wamsi Mohan.

"Si Apple traslada el ensamblaje final a EE.UU., necesitaría exenciones arancelarias para componentes y subensamblajes fabricados globalmente para que los cambios de fabricación sean viables", señaló Mohan.

El analista señala varias estrategias que Apple podría emprender para mitigar los riesgos asociados con mayores costos de producción.

Estas incluyen diversificar la producción del iPhone a países como India, ajustar precios de productos y servicios, negociar mejores términos con proveedores, lanzar nuevos productos a precios más altos y potencialmente alterar la frecuencia de lanzamientos.

"Apple podría pasar a un calendario de lanzamiento bienal para iPhones, lo que ejercería menos presión sobre la cadena de suministro para adaptarse a cambios de versión", sugirió Mohan.

A pesar del debate actual sobre trasladar operaciones de fabricación a EE.UU., BofA no anticipa cambios inmediatos en la estrategia de producción de Apple.

El banco espera que el gigante tecnológico continúe planificando a largo plazo y amplíe la diversificación de su cadena de suministro, incluyendo el aumento de producción de iPhone en India.

A largo plazo, la automatización y el uso de robots en la fabricación podrían ayudar a reducir los costos laborales, influyendo aún más en las decisiones de producción.

Este artículo fue traducido con la ayuda de inteligencia artificial. Para obtener más información, consulte nuestros Términos de Uso.

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