El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) identifica a México y Brasil como los principales nodos de capital humano en la región, al reunir 68% de los investigadores activos en la materia. No obstante, la transición de la investigación a la implementación operativa en el sector productivo presenta brechas estructurales en inversión e infraestructura.
De acuerdo con los datos de la base OpenaiEx, México forma parte del grupo de cinco países (junto a Brasil, Colombia, Chile y Argentina) que concentran 90% de las publicaciones científicas sobre IA en América Latina. A pesar de esta capacidad académica, el flujo de capital no tiene proporción con la producción teórica: la región solo recibe 1.12% de la inversión global en esta tecnología.
Aunque integrar la IA como motor de cambio real es un objetivo prioritario en el sector empresarial mexicano, muchas organizaciones enfrentan fallas en la implementación que obstaculizan el cumplimiento de sus metas de productividad.
«El reto principal consiste en integrar la agenda digital con las estrategias de desarrollo productivo. El objetivo es que la IA no solo impulse la productividad y la innovación regional, sino que también actúe como un motor de inclusión, sostenibilidad y solidez institucional», sostuvo Guillermo Garza, fundador de Ozaru y Púrpura AI, empresas especializadas en el uso de IA generativa para capacitación y consultoría estratégica respectivamente.
Los retos: Infraestructura, medioambientales y aplicación
El desarrollo de la IA en México se sustenta en una industria de centros de datos que lidera la región junto a Brasil, Chile y Colombia. Sin embargo, el reporte del ILIA señala que solo uno de cada cinco de estos centros cumple con normativas internacionales de sustentabilidad.
La integración de la IA en los procesos productivos enfrenta desafíos técnicos y estratégicos. El directivo de Ozaru y Púrpura AI identifica errores sistemáticos en las organizaciones que limitan los resultados reales, como:
- La adopción de herramientas sin estrategia.
- Considerar la inserción de IA como un proyecto exclusivamente tecnológico sin ser inclusivo.
- Falta de capacitación del equipo.
- No definir lineamientos de gobernanza claros.
- No medir resultados.
- Automatizar procesos defectuosos o mal diseñados.
- Subestimar la resistencia al cambio por parte del equipo.
- Implementaciones diversas realizadas a la par.
- Falta de datos de calidad al momento de alimentar la IA.
- Pensar que las implementaciones son finitas.
“La ventaja sostenible no está en adoptar primero, está en implementar mejor; las empresas que evitan esos errores reducen la fricción al momento de aplicarla, maximizan su ROI, construyen una cultura digital sostenible en el tiempo y se mantienen ágiles ante los constantes cambios. La IA no fracasa, fracasa la implementación”, afirmó Garza.
El ILIA, que evalúa el avance de la tecnología en 19 países, establece que la Inteligencia Artificial no es un proyecto exclusivamente tecnológico, sino un proceso que requiere medición de resultados y una visión de mejora continua, dado que las implementaciones no se consideran procesos finitos.
