Las empresas en México han comenzado a dar pasos concretos en la adopción de la inteligencia artificial (IA). Las pruebas piloto se multiplican, el tema se discute en las reuniones de los consejos de administración y un número creciente de organizaciones ya integra herramientas de IA en procesos operativos específicos. Sin embargo, la mayoría aún enfrenta retos estructurales que dificultan escalar estas iniciativas y convertirlas en valor sostenido. Desarrollar talento preparado para trabajar con estas tecnologías, establecer gobernanza clara sobre el uso de datos e IA y construir una cultura organizacional que integre innovación tecnológica en la opeación cotidiana son desafíos que definirán qué empresas logran capitalizar el potencial de la IA y cuáles se quedan en la experimentación.
Según los resultados de la Global CEO Survey 2026, capítulo México, el 44% de los CEO encuestados en México considera que tiene una hoja de ruta para implementar iniciativas de IA en su compañía.
Las organizaciones se encuentran en una fase crucial donde podránpueden sentar las bases para una adopción efectiva de la IA, aprovechando las lecciones aprendidas en otros mercados mientras desarrollan sus propias estrategias para posicionarse mejor ante los desafíos y oportunidades del futuro tecnológico.
La IA como una herramienta de valor
Más allá de transformaciones inmediatas, las empresas necesitan aprender a usar la inteligencia artificial como una herramienta estratégica. Esto les ayudará a alinear sus funciones con los objetivos del negocio, ya que la IA facilita la identificación y ejecución de mejoras graduales. Esto podría resultar en un aumento de ingresos y de eficiencia operativa. Además, promueven un avance más consistente hacia la sostenibilidad.
Métricas para medir el impacto de la IA
Fuente: PwC México.
Sin embargo, una progresión en el enfoque estratégico requerirá que las empresas eventualmente pasen de buscar casos de uso aislados a integrar la IA en el cumplimiento de su estrategia empresarial.
La capacidad de escalar y optimizar recursos mediante la IA necesita ir de la mano con la calidad. Las soluciones de esta tecnología requieren centrarse en ofrecer resultados medibles y concretos, lo que implica una evaluación continua de sus desempeños y un ajuste constante para mantener su relevancia y efectividad.
Equilibrar los proyectos de IA para la eficiencia
Una estrategia de IA eficaz, diseñada para ofrecer valor a escala necesita un enfoque que sea diversificado y equilibrado en sus proyectos. También es importante que sea adaptable, según los cambios en el entorno tecnológico o del mercado.
En el marco de esta estrategia, la gestión de proyectos busca la acumulación de resultados que, al generar valor, permiten avanzar y escalar hacia objetivos aún mayores.
Por ejemplo, los proyectos roofshot representan una categoría de iniciativas que están entre las mejoras incrementales y las innovaciones más profundas, ofreciendo oportunidades para avanzar significativamente mientras se gestionan los riesgos y recursos de manera más controlada.
Proyectos como estos son viables y alcanzables, y requieren una atención especial, así como la implementación de nuevas formas de trabajar, interactuar con los clientes o diseñar productos.
A diferencia de los proyectos roofshot, en los proyectos moonshot se desarrollan herramientas desde cero para abordar necesidades específicas. Estos proyectos representan una frontera avanzada de la inteligencia artificial, donde las soluciones personalizadas y altamente integradas podrían transformar industrias.
¿Cómo equilibrar los proyectos roofshot y moonshot de IA en la estrategia del negocio?
- Identificar recursos internos y necesidades de colaboración externa
- Priorizar según impacto, alineación estratégica y riesgo
- Promover un entorno que combine estabilidad y creatividad
- Implementar procesos para mitigas riesgos
Las empresas en México requieren desarrollar un análisis detallado para comprender plenamente el verdadero valor que las herramientas con IA integrada están aportando a la organización.
Asimismo, tienen la oportunidad de posicionarse estratégicamente para adoptar proyectos moonshot en el mediano plazo, a partir del desarrollo de sus capacidades y la profunda integración de la IA en sus procesos y sistemas de negocio.
Oportunidades para la IA en un contexto de cambios
El panorama regulatorio en los Estados Unidos de Norteamérica tiende a favorecer un enfoque flexible a nivel federal, permitiendo avances rápidos y continuos en la tecnología y el despliegue de la inteligencia artificial.
En octubre 2024, la mayoría de los ejecutivos encuestados en EE.UU. previó más inversiones en IA, sin importar el candidato presidencial ganador.
Las empresas en México pueden aprender de las extranjeras que operan bajo marcos más avanzados de inteligencia artificial. A pesar de que la regulación de la IA aún está pendiente a nivel nacional, existen oportunidades para explorar los beneficios de un enfoque proactivo hacia el futuro cumplimiento. Algunos de estos beneficios consisten en:
Ajustar prácticas y políticas internas para alinearse con estándares de mercados internacionales
Aumentar la transparencia en el manejo de datos personales y toma de decisiones automatizadas
Habilitar una integración más fluida de la IA en operaciones existentes
Una implementación proactiva de la inteligencia artificial requerirá conformar equipos interdisciplinarios que incluyan expertos en tecnología, derecho, uso responsable y gestión empresarial. Esta colaboración asegurará una alineación con las estrategias del negocio mientras se respetan consideraciones para un uso responsable.
Es importante que las empresas se preparen para incorporar el rol del Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) en sus estructuras organizacionales. Un CIAO lidera la estrategia de IA de la empresa, coordinando áreas para usarla de manera efectiva y ética, conforme a los objetivos corporativos.
¿Cuál es el rol del Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO)?
- Audita y asegura la calidad de los resultados de la inteligencia artificial generativa, cuidando la protección de datos y temas legales.
- Se mantiene al día con las tecnologías emergentes, el mercado de IA y movimientos estratégicos de gigantes tecnológicos.
- Comprende la arquitectura de soluciones de IA, principios de diseño y aspectos no funcionales.
- Conoce las soluciones de IA existentes para evitar duplicaciones y enfocarse en desarrollos únicos que sean una ventala competitiva.
Tres aspectos para incorporar la IA con estrategia
Al realizar una implementación estratégica de la IA, es importante que las organizaciones realicen un diseño cuidadoso que, entre otras cosas, considere el equilibrio entre innovación y seguridad, a partir de aspectos tecnológicos, de gobernanza y humanos.
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