Según datos de la Secretaría de Economía, en 2022 y 2023 se registraron inyecciones de capital por más de 5,000 millones de dólares en proyectos relacionados con software, Centros de Datos y desarrollo tecnológico. En suma, Salesforce se comprometió a aumentar 50% de su personal durante este año, con el fin de fortalecer su centro global que recién estrenó.
“En 2024 abrimos nuestro Global Delivery Center, que debo decir sólo hay dos en el mundo, pues el otro está en la India. La idea es que los clientes puedan tener un hub de atención más cercano a ellos y México tiene mucho talento especializado en TI”, indicó Sebok.
De acuerdo con un estudio de la consultora McKinsey & Company, el 45% de las empresas en México han implementado al menos una tecnología de inteligencia artificial en sus procesos, lo que refleja una tendencia creciente hacia la adopción de soluciones innovadoras en el mercado local, pero hay áreas que son menos avezadas.
Un estudio sobre adopción en IA de NTT Technologies señaló que las áreas de finanzas, logística y riesgos han mostrado menor adopción, posiblemente porque la IA tradicional ya cubre muchas de sus necesidades. Y esto en parte se debe a la falta de presupuesto, pues 50% de las empresas mexicanas asigna entre 1% y 10% de su presupuesto a IA generativa. Además hay otros retos, como el manejo de los datos.
“Un gran reto que tienen las empresas para desarrollar es que sus datos no están bien acomodados, o sea, no tienen bases limpias que permitan el uso de herramientas de IA generativa de manera tan sencilla y esto también es producto de una brecha digital persistente” apuntó Sebastián Silva, analista senior de NTT Technologies.
Para poder hacer software más sofisticado, las empresas en México deben empezar a hacer una labor previa encaminada a IA tradicional, lo que sentará las bases que se requieren para otro tipo de tecnologías.
Aunque muchas compañías han invertido en consultoría externa para iniciar proyectos de IA, el conocimiento profundo sobre cómo escalar estas soluciones sigue estando fuera de su alcance. No basta con implementar un modelo; se requiere un equipo capacitado para entrenarlo, mantenerlo y optimizarlo según las necesidades específicas de cada empresa, de acuerdo con Silva.
Adicional a esto, a diferencia de la IA tradicional, que ya ha demostrado su impacto en eficiencia operativa y reducción de costos, la IA generativa aún está en una fase de exploración en muchas industrias.
“A los líderes empresariales les preocupa apostar recursos en una tecnología cuyo beneficio tangible podría tardar en materializarse”, precisó Silva.
