Del piloto al valor real: por qué las empresas mexicanas no logran escalar su IA

¿Recuerdas cuando Internet era «la próxima gran cosa» y todas las empresas querían presencia digital, pero pocas sabían realmente cómo monetizarla? La inteligencia artificial vive hoy un momento similar. Según el AI Survey de Bain & Company, solo el 6% de las empresas en México logró escalar más del 40% de sus iniciativas de IA generativa, mientras que el 67% mantiene menos del 20% en producción real.

El contraste es evidente: todos experimentan, pocos transforman. La brecha no es tecnológica sino de capacidades, infraestructura y enfoque estratégico.

Los tres frenos reales

Las organizaciones permanecen atrapadas en ciclos de pilotos perpetuos sin resultados medibles. Solo el 33% de las empresas mexicanas considera la IA generativa como prioridad estratégica, frente al 79% en Estados Unidos. Los obstáculos son claros:

Capacidades: El 67% señala falta de experiencia interna. No se trata solo de contratar científicos de datos, sino de equipos que rediseñen procesos con IA en el núcleo, líderes que identifiquen casos de alto valor y gestores que faciliten la adopción cultural.

Infraestructura: El 50% reporta tecnología no preparada. Las aplicaciones de IA son inherentemente distribuidas: datos en data centers, modelos en la nube, usuarios remotos y APIs de terceros. Una red tradicional MPLS no puede sostener estas cargas eficientemente. Los tiempos de respuesta se degradan y la experiencia colapsa.

Enfoque: El 33% carece de comprensión sobre casos de uso. Las organizaciones saben que «deben hacer algo con IA» pero no han definido qué procesos transformará, cómo medirán el éxito ni qué cambios organizacionales son prerrequisito.

“La tolerancia al error es importante. Estas tecnologías requieren un nivel de adaptación, no es lo mismo IA para aviación que para salud, o bien, hacer apps para canales de tele-atención. Esto es lo que hay que hacer en el día a día los próximos tres años”

Mario Chao de la Cruz, CEO de NTT Data México

Conectividad inteligente: el habilitador invisible

La red es el sistema nervioso de cualquier estrategia de IA distribuida. Consideremos una empresa retail que implementa IA para optimizar inventario en tiempo real: sensores IoT generan datos continuos, modelos procesan en la nube, dashboards ejecutivos consumen insights y apps móviles entregan experiencias personalizadas.

Cada flujo tiene requerimientos distintos de latencia y prioridad. SD-WAN prioriza dinámicamente según el contexto de negocio:

• Redirección automática de tráfico por enlaces más eficientes
• Priorización de aplicaciones de IA sobre correo o navegación
• Resiliencia automática ante fallos
• Visibilidad end-to-end que identifica cuellos de botella

El momento es ahora

El 31% de las empresas en México ya integra IA generativa en su presupuesto 2025. Los motivadores son claros: productividad (79%), experiencia del cliente (72%) y reducción del time-to-market (44%). El desafío es canalizar esa ambición hacia acciones que escalen con impacto.

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