El 21 de julio publiqué en Tecnoempresa.mx una nota que causó revuelo sobre el estado actual de la inteligencia artificial (IA) generativa en las empresas. Basada en un estudio de SoftServe, la investigación reveló que sólo 22% de las empresas que han implementado esta tecnología han logrado resultados efectivos.
Este dato, arrojado por un estudio realizado por Forrester Consulting, es alarmante y pone en tela de juicio la viabilidad de la IA generativa en el entorno corporativo. A pesar del auge y la popularidad que ha ganado esta tecnología, parece que no está cumpliendo con las expectativas de los ejecutivos, lo que plantea una pregunta crucial: ¿la IA generativa es realmente una revolución o solo un espejismo?
Ante este panorama sombrío, pregunté a Vincent Speranza, director general de Endeavor México, su opinión y su respuesta fue clara y optimista: "No". Para Speranza, aunque los avances en IA pueden parecer pequeños, cada paso en su implementación ha generado resultados significativos. Según él, la relación entre la inversión de tiempo y tecnología y los resultados obtenidos puede parecer desproporcionada, pero los beneficios a largo plazo son incuestionables.
Es posible que la decepción de algunos se deba a expectativas demasiado altas o, en muchos casos, a una mala implementación. Aquí radica la importancia de adoptar un enfoque estratégico y controlado al incorporar estas tecnologías en las empresas.
Durante la presentación del estudio "La era de la IA en México", realizado por Endeavor México y Santander México, Laura Cruz, directora general de Estrategia, Innovación y Experiencia del Cliente en Banco Santander México, compartió algunas de las dificultades que el banco ha encontrado en su camino hacia la digitalización. Uno de los principales retos, según Cruz, es la definición de objetivos claros. Ella enfatiza que es crucial tener bien definido qué problemas se desean resolver con la IA. La falta de claridad en los objetivos puede llevar a proyectos fallidos que generan frustración y, en última instancia, pérdidas de recursos.
Otro desafío importante es la dependencia de aliados tecnológicos. Para muchas empresas, buscar aliados que desarrollen las herramientas necesarias en lugar de construirlas internamente puede ser una misión complicada. No siempre se encuentran los socios adecuados, y esto puede retrasar o incluso frustrar el avance de los proyectos. A pesar de estos desafíos, México ha logrado posicionarse como un líder en la adopción de IA en América Latina.
El estudio de Endeavor y Santander destaca que México encabezó el crecimiento en empresas dedicadas a la inteligencia artificial, alcanzando un total de 362 empresas que generan más de 11 mil empleos. Este ecosistema ha captado más de 500 millones de dólares en inversión y ha generado ingresos promedio en conjunto de 1.3 millones de dólares durante 2024. Estos datos son alentadores y colocan a México en una posición envidiable dentro de la región, aunque aún está por detrás de Brasil, que cuenta con 728 empresas relacionadas con IA.
En México, los subsegmentos de IA más relevantes son Business Intelligence & Analytics (32%), Machine Learning (23%) y RPA y Robótica (13%). Estos números reflejan no solo el potencial del país en este ámbito, sino también la diversificación de las aplicaciones de IA en diferentes sectores. Pero, a pesar de este crecimiento, tanto Vincent Speranza como Laura Cruz coinciden en que es necesario un enfoque estratégico y controlado para implementar la IA de manera exitosa.
La ética en la implementación de IA también es un tema crucial. Las empresas deben ser cuidadosas con la información sensible y asegurar un uso responsable de la IA. La insistencia y el control son esenciales, adoptando una mentalidad de prueba y error para mejorar continuamente. Asimismo, ambos directivos advierten sobre la necesidad de evitar expectativas irreales. La IA no es una solución mágica que resolverá todos los problemas de inmediato, su efectividad depende de su uso estratégico y consciente.
