En la era del nearshoring y la reconfiguración de las cadenas globales de valor, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un proyecto de innovación departamental para convertirse en un imperativo de competitividad directiva; sin embargo, en el contexto corporativo de México, la brecha entre la expectativa tecnológica y el retorno de inversión sigue siendo considerable.

De acuerdo con el estudio Global AI Adoption Index de IBM, mientras que cerca del 70% de las grandes empresas en México ya exploran o prueban la IA, menos del 30% la ha desplegado a escala en sus operaciones de manera efectiva.

El desafío fundamental en el presente ya no es la disponibilidad de la tecnología, sino la arquitectura estratégica, la preparación de los datos y el cambio cultural necesarios para su adopción. En este contexto, platicamos con especialistas que detallaron la ruta crítica para transformar la ambición tecnológica en valor de negocio real y perfectamente medible.

1. Alineación estratégica: identificación de casos con alto impacto

Itzul Girón, CEO de Celestial Dynamics Technology Lab, detalla que el error más común en la alta dirección es la compra de soluciones en busca de resolver cualquier problema, toda vez que una estrategia efectiva de IA comienza mapeando los procesos clave donde la velocidad, la precisión o la analítica predictiva generan un diferencial financiero claro.

Así, para evitar el estancamiento en etapa piloto, las organizaciones deben evaluar las iniciativas bajo dos dimensiones: impacto financiero/operativo y factibilidad técnica. Revisar procesos de alta factibilidad e impacto moderado que demuestran el valor inicial, como pueden ser la automatización de lectura de comprobantes fiscales, procesamiento de facturas o chatbots de atención básica.

También hay que hacer apuestas estratégicas, como en proyectos de alto impacto que requieren mayor integración, como la optimización analítica de precios o planificación dinámica de inventarios, mientras que lo que sí debe ser evitado está relacionado con iniciativas complejas con bajo impacto medible que consumen recursos sin transformar el margen de la compañía.

2. Metodología para la ejecución

Harley Aranda, CEO de Insoftar —empresa de arquitectura de software inteligente—, explica que una implementación robusta exige abandonar los enfoques rígidos de desarrollo de   tradicionales a favor de marcos ágiles orientados a producto, con tres fases muy específicas.

Fase 1: diagnóstico de madurez de datos (primeros dos meses). Se trata de hacer un inventario de fuentes de información, como bases de datos de ERP, telemetría o CRM, así como una evaluación de la calidad, estructuración y limpieza del dato, y definición de métricas de éxito del negocio, como reducción de tiempos muertos, consumo de combustible o eficiencia operativa. 

Fase 2: producto mínimo viable (de tres a cinco meses). Aquí se busca el desarrollo de algoritmos o ajuste de modelos presentados en un entorno controlado, y también pruebas A/B comparando la toma de decisiones basada en el modelo de IA contra el proceso humano tradicional. Y en este punto resulta fundamental la medición de precisión y calibración del modelo.

Fase 3: integración operativa y escalabilidad (de seis a 12 meses). Ahora sí, se refiere al despliegue de las herramientas en los sistemas de producción, al establecimiento de monitoreo continuo del modelo y a la capacitación operativa para asegurar la adopción en la primera línea de trabajo.

3. Barreras específicas del mercado mexicano

De acuerdo con análisis de consultoras como McKinsey y Gartner, las empresas en México enfrentan retos particulares durante la adopción tecnológica. Por un lado, la falta de información o la falta de orden en la información, la escasez de talento, la resistencia al cambio o los riesgos de ciberseguridad. 

Sobre los diagnósticos, los especialistas consultados coinciden en los datos fragmentados en múltiples sistemas no conectados entre sí, la alta demanda de ingenieros de datos y científicos de datos a nivel global o temor en el personal operativo a ser reemplazado por la automatización.

Y en cuanto a las estrategias de mitigación, explican que se puede empezar con la recapacitación del personal actual, ya que la adopción de inteligencia artificial debe ser enfocada como un “copiloto” que elimina carga administrativa que puede ser perfectamente automatizada y no como reemplazo de las personas, además de la implementación de marcos de gobernanza de datos con cifrado estricto y políticas de privacidad desde el diseño.

4. Requisitos esenciales de gobernanza y ética corporativa

La adopción de inteligencia artificial a nivel directivo exige la creación de un Comité de Gobernanza de IA integrado por los responsables de Operaciones, Tecnologías de la Información, Jurídico, Recursos Humanos y Finanzas, por ejemplo. 

Este órgano debe velar por tres pilares fundamentales: transparencia, seguridad jurídica-cumplimiento y control humano. Aranda explica que el resguardo de datos personales y cumplimiento con la legislación vigente en materia de propiedad intelectual y protección de datos, debe ser fundamental en la implementación. 

Además de que es imperativo tener una definición clara de qué decisiones pueden automatizarse al 100% y cuáles requieren la validación final de un directivo o especialista, ya que la implementación exitosa de la inteligencia artificial no es un evento tecnológico aislado, sino una capacidad organizacional duradera. 

Las corporaciones que logran integrar la analítica de datos en su centro operativo no sólo optimizan sus costos de forma inmediata, sino que construyen la agilidad necesaria para dominar sus mercados en las próximas décadas.

Mitos y realidades de la IA

En el mundo corporativo, separar el ruido mediático del alcance real de la inteligencia artificial es el primer paso para evitar inversiones fallidas. Y es por eso que los expertos desglosan las principales falsas expectativas frente a la capacidad técnica y operativa comprobada de estas tecnologías en las empresas.

La IA SÍ puede procesar y estructurar volúmenes masivos de datos en tiempo real, a fin de analizar miles de lecturas de telemetría, facturas, comprobantes fiscales o registros de mantenimiento en segundos, identificando anomalías que al ojo humano le tomaría semanas detectar. 

También puede predecir tendencias con base en patrones históricos, para anticipar la probabilidad de fallas y estimar fluctuaciones en la demanda de trabajo. Igualmente, puede optimizar decisiones multivariables complejas y reducir la carga de trabajo administrativa repetitiva, como automatizar la atención de primer contacto a clientes, la clasificación de documentos, la generación de reportes y la traducción de manuales técnicos o normativos.

Te recomendamos: Inteligencia Artificial: entre la promesa tecnológica y la realidad operativa

Lo que la IA NO hace (ni debería pedírsele que haga) es arreglar procesos defectuosos, ya que, si se implementa un modelo predictivo sobre una base de datos desordenada, incompleta o sesgada, la inteligencia artificial sólo entregará “errores” de manera más rápida, es decir, sólo acelerará un mal resultado.

Los modelos de IA NO tienen sentido común, pensamiento crítico, ética ni comprensión del contexto político o social, ya que ésta calcula probabilidades estadísticas a partir del pasado, pero no puede evaluar el impacto cualitativo de una negociación sindical, la relación personal con un cliente clave o un cambio abrupto en la política gubernamental, y es por eso que nunca podrá sustituir las decisiones definitivas del negocio. Esto quiere decir que se requiere auditoría constante de un ser humano calificado. 

Te invitamos a escuchar el episodio más reciente de nuestro podcast Ruta TyT: