Después del auge: el camino real de la Inteligencia Artificial

•Tras un periodo de auge y expectativas desbordadas, las empresas han comenzado a encarar los modelos de Inteligencia Artificial (IA) con pragmatismo, descubriendo que su implementación requiere estrategia, ajustes y un profundo entendimiento de sus capacidades reales.

Después del deslumbramiento inicial por los modelos de Inteligencia Artificial (IA), las empresas han comenzado a aterrizar sus expectativas, ubicando las capacidades de esta tecnología en una perspectiva más realista. La implementación de la IA, lejos de ser un proceso instantáneo, ha demostrado requerir un cuidadoso recorrido previo, un mapeo de necesidades y ajustes específicos para lograr un uso verdaderamente efectivo.
En el caso particular del canal de distribución, la identificación de puntos críticos dentro de las organizaciones y el diseño de estrategias adaptadas al despliegue de herramientas basadas en IA han resultado ser tareas tan complejas como desafiantes.
Aunque muchas de estas herramientas prometen simplificar procesos, la realidad ha dejado claro que integrarlas de manera adecuada implica mucho más que un simple clic. No basta con incorporar la tecnología; también se requiere atender aspectos clave como la seguridad, la escalabilidad y, sobre todo, evaluar el impacto real en el negocio.
Con ese aprendizaje, tras un periodo lleno de ensayos y errores, la industria ha comenzado a mostrar casos concretos que ilustran cómo la IA puede convertirse en un aliado estratégico para el desarrollo empresarial. Estas experiencias destacan que la IA no es un lujo futurista, sino un recurso esencial para que las empresas evolucionen al ritmo del mundo.
Sin embargo, aunque las proyecciones para esta tecnología son optimistas, persisten grandes desafíos. Entre ellos, uno destaca con claridad: la falta de talento especializado. La IA no solo necesita centros de datos potentes, sino también personas capacitadas que puedan entender su verdadero alcance y aplicarla de manera efectiva.
En México, menos del 30% de los egresados de carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas, por sus siglas en inglés) se especializan en áreas tecnológicas de alta demanda, según cifras recientes. Además, un informe del Banco Mundial indica que existe un déficit anual de más de 148,000 especialistas en estas disciplinas, lo que ilustra la urgencia de invertir en formación para cerrar esta brecha.
Además, esta formación no puede limitarse a un área específica. Es crucial que tanto las empresas como las instituciones educativas amplíen su visión, considerando qué otras competencias son necesarias para que la IA permeé en todas las capas de una organización, y no solo en los departamentos de tecnología. La implementación exitosa de la IA debe ser un esfuerzo transversal.

Casos que marcan la pauta

Un ejemplo destacado en este panorama es Edgenet Data Technologies, que ha establecido la primera red nacional de centros de datos administrados. Esta iniciativa no solo señala cómo llevar la tecnología a más empresas, sino también cómo fomentar la preparación y la innovación tecnológica dentro del país.
Otros casos de uso también están ganando relevancia. Por ejemplo, CompuSoluciones ha implementado una estrategia interna centrada en compartir información relevante sobre IA con sus colaboradores de manera cotidiana. Esta práctica no solo busca acelerar la adopción en el ámbito laboral, sino también familiarizar a las personas con la tecnología en su vida diaria. De esta manera, logran mejorar las soluciones que ofrecen a sus clientes mientras fortalecen la cultura tecnológica dentro de la empresa.
Hace menos de un año, Grupo Rica, en colaboración con Yalo, lanzó “MAGGY”, un asistente virtual con IA que opera directamente en WhatsApp. Este proyecto transformó el canal de mensajería en una plataforma de pedidos y recomendaciones hiperpersonalizadas. En cuestión de meses, MAGGY logró digitalizar una porción significativa de tiendas atendidas, elevó el ticket promedio y mejoró el Net Promoter Score (NPS) que se emplea para medir la satisfacción de los usuarios cuando usan un servicio o plataforma, gracias a una experiencia conversacional efectiva. Este ejemplo demuestra cómo una herramienta establecida puede convertirse en una vía estratégica para impulsar la adopción operativa de la IA en tiempo real.

Una visión hacia adelante

Así, a pesar del caos inicial y de las expectativas que en algún momento parecían irreales, el panorama actual de la IA muestra signos alentadores. La industria parece haber entendido que esta tecnología no es un “genio todopoderoso” que resolverá todos los problemas de un plumazo, sino una herramienta poderosa que, bien implementada, tiene el potencial de transformar la manera en que trabajamos y vivimos.
El reto ahora es ampliar el acceso a la IA de manera equitativa, superando las barreras de capacitación y recursos que aún persisten. Con una estrategia conjunta entre el sector público, privado y educativo, es posible que la IA deje de ser vista como una oportunidad para unos pocos y se convierta en un motor de cambio para todos.

*La autora es Reportera de eSemanal.