La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una prioridad dentro de las organizaciones. Sin embargo, más allá de los modelos generativos y las aplicaciones que hoy dominan la conversación, el verdadero reto para las empresas radica en construir una base tecnológica capaz de transformar los datos en valor de negocio.
Durante una conversación con El Financiero, Juan Francisco Aguilar, director general de Dell Technologies México, y Carlos Rebellón, director de Gobierno y Políticas Públicas para Intel América Latina, coincidieron en que México vive un momento de gran interés por adoptar inteligencia artificial, aunque todavía enfrenta desafíos importantes en materia de infraestructura y preparación de datos.
Carlos Rebellón destacó que más del 97% de los ejecutivos en México manifiestan interés por implementar inteligencia artificial en sus organizaciones. No obstante, explicó que cerca del 56% de las empresas aún no cuenta con datos suficientemente preparados para alimentar estos modelos.
"Se necesitan datos limpios, coherentes, para que la inteligencia artificial arroje resultados coherentes“, señaló el directivo, quien agregó que la modernización de la infraestructura tecnológica también representa un pendiente para acelerar la adopción de esta tecnología.
Por su parte, Juan Francisco Aguilar aseguró que cualquier estrategia exitosa de IA debe comenzar por resolver un problema específico del negocio y no por la tecnología en sí misma.
"Lo más importante es comenzar por el caso de uso“, afirmó. “Es muy importante empezar pequeño y de ahí ir creciendo”, explicó, al señalar que identificar el retorno de inversión desde las primeras implementaciones permite construir proyectos escalables con mayor probabilidad de éxito.
Ambos especialistas coincidieron en que uno de los errores más frecuentes consiste en considerar que la inteligencia artificial es únicamente responsabilidad de las áreas de tecnología.
Rebellón explicó que las decisiones sobre infraestructura, almacenamiento y procesamiento de datos deben involucrar directamente a los responsables del negocio, ya que son quienes conocen los procesos que buscan optimizar y los resultados esperados.
Otro de los mitos que buscaron derribar es la idea de que únicamente las grandes corporaciones pueden implementar inteligencia artificial. Aguilar explicó que las pequeñas y medianas empresas pueden iniciar con soluciones de menor escala y crecer conforme evolucionen sus necesidades.
"No necesitas empezar con una infraestructura tan grande; puedes empezar con algo pequeño y que tengas escalabilidad“, comentó. Además, advirtió que alrededor del 90% de los proyectos de inteligencia artificial fracasan cuando no cuentan con el liderazgo directo de quienes definen la estrategia del negocio.
En materia de políticas públicas, Carlos Rebellón subrayó que el desarrollo de inteligencia artificial debe sustentarse en principios de ética, gobernanza, privacidad y seguridad de los datos, así como en infraestructura que fortalezca la innovación local.
Finalmente, Juan Francisco Aguilar hizo un llamado a los líderes empresariales a incorporar la inteligencia artificial como una capacidad estratégica para fortalecer su competitividad.
"Hay que atreverse a meterse ahí... qué pasa si estos procesos los empezamos a cambiar con IA“, expresó. Rebellón concluyó que la inteligencia artificial “no es una tecnología del departamento de TI, sino una capacidad que deben desarrollar todos los negocios”, respaldada siempre por infraestructura sólida y datos confiables.
