La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para consolidarse como una prioridad estratégica en el mundo empresarial. Sin embargo, el camino hacia su implementación exitosa en México enfrenta obstáculos significativos que van más allá de los sofisticados modelos generativos y las aplicaciones de vanguardia que acaparan la atención.
El Verdadero Cuello de Botella: Datos e Infraestructura
Juan Francisco Aguilar, director general de Dell Technologies México, y Carlos Rebellón, director de Gobierno y Políticas Públicas para Intel América Latina, coincidieron en una entrevista con El Financiero en que, si bien el interés por la IA en el país es palpable, la verdadera batalla se libra en la construcción de una base tecnológica robusta y en la calidad de los datos.
Rebellón detalló que un abrumador 97% de los ejecutivos mexicanos expresan un fuerte interés en adoptar soluciones de IA. No obstante, la realidad es que cerca del 56% de las empresas aún luchan con datos insuficientemente preparados, un requisito indispensable para que los algoritmos de IA generen resultados fiables y valiosos.
"Se necesitan datos limpios, coherentes, para que la inteligencia artificial arroje resultados coherentes", enfatizó Rebellón, subrayando que la falta de esta preparación es un freno considerable. La modernización de la infraestructura tecnológica, según el directivo, es otro pendiente crucial que debe abordarse para acelerar la adopción y el aprovechamiento de la IA.
El Enfoque Correcto: Del Negocio a la Tecnología
Aguilar, por su parte, ofreció una perspectiva pragmática: cualquier estrategia de IA verdaderamente efectiva debe arrancar identificando y resolviendo un problema de negocio específico, en lugar de centrarse únicamente en la tecnología per se.
"Lo más importante es comenzar por el caso de uso", afirmó. "Es muy importante empezar pequeño y de ahí ir creciendo". Esta metodología, que prioriza la identificación temprana del retorno de inversión, sienta las bases para el desarrollo de proyectos escalables y con una mayor probabilidad de alcanzar el éxito deseado.
Ambos especialistas desmitificaron la idea de que la IA es una responsabilidad exclusiva de los departamentos de TI. Rebellón explicó que las decisiones críticas sobre infraestructura, almacenamiento y procesamiento de datos deben involucrar activamente a los líderes de negocio. Estos son quienes poseen el conocimiento profundo de los procesos que se buscan optimizar y de los resultados esperados, lo que garantiza una alineación estratégica.
IA para Todos: Desmontando Mitos
Otro mito común que buscaron derribar es la creencia de que la implementación de IA está reservada únicamente para las grandes corporaciones. Aguilar señaló que las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) pueden comenzar con soluciones de menor escala y expandirse gradualmente conforme sus necesidades evolucionen.
"No necesitas empezar con una infraestructura tan grande; puedes empezar con algo pequeño y que tengas escalabilidad", comentó. Advirtió, además, que un alarmante 90% de los proyectos de IA fracasan cuando carecen del liderazgo directo de quienes definen la estrategia general del negocio, lo que resalta la importancia del compromiso directivo.
Hacia una IA Ética y Estratégica
En el ámbito de las políticas públicas, Carlos Rebellón hizo hincapié en que el desarrollo de la IA debe fundamentarse en principios sólidos de ética, gobernanza, privacidad y seguridad de los datos. Asimismo, destacó la necesidad de contar con una infraestructura que impulse la innovación local y garantice la soberanía tecnológica.
Juan Francisco Aguilar concluyó con un llamado a los líderes empresariales para que consideren la inteligencia artificial no solo como una herramienta, sino como una capacidad estratégica fundamental para fortalecer su competitividad en un mercado cada vez más dinámico.
"Hay que atreverse a meterse ahí... qué pasa si estos procesos los empezamos a cambiar con IA", instó. Rebellón reforzó esta idea al afirmar que la IA "no es una tecnología del departamento de TI, sino una capacidad que deben desarrollar todos los negocios", siempre respaldada por una infraestructura sólida y datos confiables que aseguren su efectividad y sostenibilidad a largo plazo.