Nelson Rodríguez Mavarez, Business AI Advisor & Strategist en Oracle México; y Mercedes Bouzas, New Business Director de Opinno.
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una simple novedad tecnológica para convertirse en una capacidad estratégica y operativa de negocio en México. Sin embargo, el reto para las organizaciones ya no consiste únicamente en acceder a nuevas herramientas, sino en definir dónde concentrar los esfuerzos, cómo gobernar su uso y cómo llevar las soluciones de la mera prueba piloto a la producción real.
Así lo revela el estudio AI Top Business Leaders México, desarrollado por la consultora Opinno y patrocinado por Oracle, donde se entrevistó a 25 líderes, pertenecientes a nueve sectores clave que están impulsando la transformación digital en el país.
El informe analiza cómo las organizaciones con operaciones en México están incorporando la IA a su estrategia, operación y toma de decisiones. Los principales hallazgos del estudio establecen una hoja de ruta para pasar de la experimentación a la generación de valor:
La IA se vuelve estratégica cuando existe dirección y foco: El respaldo de la alta dirección impulsa la transformación, pero el verdadero avance depende de concentrar los recursos en unas pocas iniciativas vinculadas con objetivos concretos de negocio, evitando la dispersión.
Transformación de procesos, no solo aceleración de tareas: Las mejoras de eficiencia son el punto de entrada, pero el cambio más profundo aparece al replantear procesos, decisiones, modelos de negocio e incluso al reimaginar cómo operará la empresa en los próximos años.
Gobernar el uso y acceso a datos: La calidad de la información, la gobernanza del dato y la flexibilidad de la arquitectura tecnológica son condicionantes determinantes para aprovechar la IA a escala corporativa.
El criterio humano gana valor: En lugar de sustituir al personal, la IA eleva el potencial del factor humano, pero para lograrlo de manera eficiente, deben aprender a formular mejor los problemas, cuestionar las respuestas, analizar el contexto y verificar resultados son habilidades cada vez más críticas.
Convertir la solución en una capacidad operativa: Pasar de un piloto exitoso a la producción exige responsables definidos, monitoreo constante, integración con los sistemas existentes, control de costos y mecanismos de supervisión. Se debe conectar cada mejora operativa con un indicador de negocio que permita ver su ROI, más allá del tema financiero.
La innovación con IA ya no está confinada exclusivamente a los grandes corporativos de la Ciudad de México. “Realmente México tiene un potencial gigante para ser punta de lanza en innovación con Inteligencia Artificial. Vemos empresas fuera del centro del país que están haciendo proyectos realmente avanzados, como el Grupo Bafar en Chihuahua o Megacable en Guadalajara. En términos generales, todo el país está empezando a tomar ventaja de esta tecnología”, señaló Mercedes Bouzas, New Business Director de Opinno.
Asimismo, sectores como el retail, las telecomunicaciones y el entretenimiento están liderando desarrollos de IA avanzada. En el caso del entretenimiento, cadenas y productoras en México están aplicando IA en producción audiovisual, edición de voz y gestión de talentos a la par de mercados como Estados Unidos o China.
Frente a la tentación de implementar la IA en todos los departamentos de manera simultánea, los líderes de mayor rendimiento optan por un enfoque selectivo. "Los líderes que van más avanzados no se centran en decenas de iniciativas; ponen foco en algunas que sean de mayor valor e impacto, para después, comenzar a a expandir”, agregó Mercedes Bouzas.
Del "Human in the loop" a la IA gobernada
Para las áreas de tecnología e infraestructura, la aplicación de modelos generativos no puede darse de forma aislada, sin entender la arquitectura subyacente. “No hay IA sin 'I': no hay inteligencia artificial sin inteligencia, es así de simple. Antes nos preguntábamos cuál era el mejor modelo de IA; hoy las preguntas son: ¿qué queremos cambiar, qué queremos rediseñar o reimaginarnos? Hay que dejar de medir la IA por la cantidad de tokens o licencias y empezar a medir cuántos problemas de negocio somos capaces de resolver”, puntualizó Nelson Rodríguez Mavarez, Business AI Advisor & Strategist en Oracle México.
Respecto a la gobernanza y la arquitectura de datos, Rodríguez añadió: “Veníamos escuchando mucho el concepto de 'Human in the Loop', donde el humano intervenía para arreglar lo que el sistema pedía. Hoy debemos estar por encima y aplicar la 'IA in the loop' para gobernar el sistema. No se trata de usar IA solo subiendo un PDF, sino de entender dónde está el dato, la infraestructura y cómo transformar esa información dispersa en un contexto real de negocio”.
México ya cuenta con organizaciones pioneras que muestran capacidades avanzadas y casos reales de creación de valor con inteligencia artificial. El desafío para los próximos años consistirá en extender esta transformación hacia una base empresarial más amplia, mediante la formación de talento aplicado, marcos regulatorios claros y una colaboración estrecha entre empresas, academia, proveedores tecnológicos y el sector público.
