La Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en un tema recurrente en el mundo empresarial mexicano. Sin embargo, la pregunta clave es: ¿estamos realmente integrando la IA en nuestros negocios, o solo estamos viendo un espejismo de innovación?
La fiebre de la IA vs. la adopción real
Según un artículo de Expansión Tecnología, a pesar del entusiasmo generalizado y de que un 68% de las empresas afirman estar probando la IA, la adopción e integración total es mucho menor. Los datos del INEGI revelan que solo el 0.5% de las empresas en México utilizan sistemas de IA, cifra que se reduce al 0.1% en las microempresas. El Informe de Madurez Digital 2025 confirma esta brecha, indicando que apenas el 1% de las empresas tiene la madurez tecnológica necesaria para implementar estos sistemas de manera efectiva.
El problema de los datos: la base de la IA
Javier Costa, director de desarrollo de negocios de X-Data, señala que el problema fundamental no es la falta de interés o inversión, sino la calidad de los datos. Para que la IA funcione correctamente, los datos deben ser consistentes, estar organizados, actualizados y vinculados a los objetivos del modelo. Costa afirma que solo el 3% de los datos generados por las organizaciones en México cumplen con estos estándares básicos.
Sin datos de calidad, las inversiones en algoritmos sofisticados son inútiles. Las empresas terminan tomando decisiones basadas en información incorrecta, lo que genera frustración y desconfianza en la tecnología.
Inversión sin transformación: el riesgo de la simulación
El estudio CIO Playbook de Lenovo e IDC proyecta un mercado de aplicaciones de IA de 450 millones de dólares en México para 2025. Además, se espera que el gasto en IA como porcentaje del presupuesto de TI se multiplique por 2.4 veces. Sin embargo, esta inversión podría ser en vano si no se acompaña de la madurez tecnológica, el talento y los datos adecuados.
La situación se complica aún más con el uso individual de herramientas como ChatGPT o Copilot por parte de los empleados. Aunque esto puede dar una apariencia de innovación, también conlleva riesgos de seguridad, como la filtración de información sensible de la empresa.
Conclusión: ¿Cómo superar el espejismo?
Para que la IA se convierta en una realidad tangible y transformadora en México, es crucial que las empresas se enfoquen en la calidad de los datos, desarrollen las capacidades organizacionales necesarias y establezcan políticas de seguridad claras para el uso de herramientas de IA. De lo contrario, corremos el riesgo de quedarnos en un espejismo tecnológico, donde la IA es solo una fachada y no un motor real de crecimiento e innovación.
Fuente: Expansión Tecnología
Leave a Comment