Conforme las herramientas de inteligencia artificial se incorporan a los procesos del negocio, también crecen las necesidades de infraestructura, datos, capacitación y, sobre todo, seguridad para proteger la información y las tareas que ahora pueden ejecutar los sistemas.
Las empresas en México deben tomar una decisión: gastar en IA o defenderse de ciberataques
Entre las compañías mexicanas con partidas específicas para IA, representa 12% de su gasto tecnológico. En tres años esperan que sea 21% mientras que la ciberseguridad seguirá siendo una inversión importante.
Publicidad
Las empresas mexicanas que ya tienen un presupuesto específico para inteligencia artificial destinan 12% de su gasto tecnológico a esta tecnología y esperan elevar esa proporción a 21% en tres años, de acuerdo con datos Amazon Web Services (AWS). Al mismo tiempo, IDC estima que la ciberseguridad puede absorber entre 35% y 50% del presupuesto de tecnologías de la información (TI), dependiendo del sector.
La combinación plantea un reto para las empresas, pues no se trata solamente de cuánto cuesta adoptar IA, sino de cuánto tendrán que invertir para incorporarla de manera segura y conseguir que genere resultados.
“Ciberseguridad siempre está en el top uno o dos de la inversión cada año”, mencionó Claudia Medina, estratega de tecnología y negocios de IDC. Incluso durante la pandemia, cuando las compañías contrajeron o reconfiguraron otros gastos tecnológicos, seguridad fue una de las categorías que mantuvo la inversión.
Ahora la IA escala rápidamente dentro de la misma agenda, pues el gasto empresarial mexicano en software y servicios relacionados con esta tecnología llegará aproximadamente a 776 millones de dólares durante 2026 y crecerá un 52% anual, de acuerdo con estimaciones de IDC. Medina señala que, en escenarios habituales de tecnologías de la información, el presupuesto aumenta entre un 10 y 15% anual.
La IA no cuesta solamente lo que dice la licencia
Los 776 millones de dólares tampoco significa que las empresas esten destinando todo ese dinero a contratar chatbots, copilotos o modelos generativos, pues implementar IA requiere una cadena de inversiones. Medina estima que poco más del 40% del gasto asociado con estos proyectos se dirige a infraestructura; entre el 30% y 35 % corresponde a implementación y consultoría, y alrededor de 30% a software y plataformas, mientras que capacitación y soporte reciben una proporción menor.
Antes de implementar un modelo, las organizaciones necesitan determinar dónde se encuentra su información, qué calidad tiene, qué proceso pretenden automatizar y qué resultados quieren obtener. “Primero necesitan poner la casa en orden antes de pensar en un modelo de IA”, explicó la especialista.
Publicidad
Medina afirmó que hay empresas que adquieren herramientas simplemente para incorporar inteligencia artificial, sin antes definir el problema que buscan resolver. El riesgo es terminar con tecnología que no se utiliza suficientemente o cuyo impacto en el negocio resulta imposible de medir.
Los datos de AWS muestran una brecha similar, pues la adopción de IA en México pasó de 38% a 48% durante el último año, pero solo 24% de las organizaciones reporta contar con una estrategia formal y completa de IA mientras que 23% considera que su personal posee competencias digitales sólidas.
Por sector, información y comunicación encabeza la adopción de IA, con 68%, seguida de servicios financieros, con 61%, y servicios profesionales, con 56%. Por tamaño, las startups alcanzan una adopción de 52%, frente a 49% de las grandes empresas y 47% de las Pymes.
Medina señala que los servicios financieros se encuentran entre los primeros sectores en invertir en nuevas tecnologías, mientras que retail y manufactura también forman parte de los sectores relevantes para la inversión en IA durante 2026. También se observa actividad en transporte, turismo, energía, gobierno y salud.
¿De dónde sale el dinero para financiar la IA?
Cuando los presupuestos tecnológicos no crecen al mismo ritmo que las nuevas prioridades, las empresas deben decidir dónde colocar el dinero disponible. Antonio Oliveros Dávila, especialista en ciberseguridad y académico de la Universidad de Texas en Austin, mencionó a Expansión que las organizaciones pueden reducir el alcance de otros proyectos, postergar inversiones para ejercicios fiscales posteriores o contratar proveedores capaces de integrar diferentes servicios para obtener economías de escala. También señala que la inteligencia artificial y la ciberseguridad no compiten entre sí de forma directa.
Aun así, el especialista afirma que la seguridad se ha convertido en un gasto difícil de recortar por las consecuencias financieras y reputacionales que puede provocar una brecha. Por ello, las empresas necesitan invertir en IA para automatizar procesos y mantenerse competitivas.
Publicidad
Aunque 63% de las organizaciones mexicanas incrementó su inversión en IA durante el último año, solo 33% confía en poder medir con precisión el retorno de sus proyectos y 25% cuenta con criterios claros para determinar si una implementación fue exitosa, de acuerdo con información de AWS.
Claudia Medina sostiene que algunos de los impactos más visibles aparecen en la atención al cliente, pero las organizaciones necesitan establecer indicadores desde el inicio para determinar si esos cambios generan ahorros, mayores ventas o mejoras operativas.
La segunda factura: ciberseguridad
Oliveros Dávila, refirió que algunos proyectos son aprobados directamente por áreas como mercadotecnia, ventas u operaciones, sin involucrar de manera oportuna a los equipos de TI o ciberseguridad. En esos casos, la factura puede aparecer cuando el sistema ya está operando.
“Los gastos regularmente terminan siendo en respuestas reactivas de contención ante un incidente”, explicó Oliveros. Incorporar seguridad desde el principio requiere auditorías de vulnerabilidades en redes, servidores y aplicaciones; microsegmentación para aislar el entorno en el que operan los agentes de IA; monitoreo; actualización de procesos y responsabilidades, así como planes de continuidad del negocio y recuperación ante desastres.
Las compañías pueden realizar algunas tareas con personal propio o recurrir a consultores especializados, pero ambas alternativas implican recursos que deberían incorporarse desde el cálculo inicial del proyecto.
Esto adquiere mayor importancia conforme las organizaciones pasan de utilizar inteligencia artificial para generar texto o imágenes a emplear agentes capaces de acceder a información, utilizar herramientas y ejecutar acciones. Para el especialista, un agente no es peligroso por definición, pero el riesgo aumenta cuando se parametriza incorrectamente, llega a producción sin suficientes pruebas o sus decisiones y resultados no son monitoreados.
Por ello, los controles deberían desarrollarse al mismo tiempo que los sistemas. El especialista recomienda involucrar a las áreas de tecnología, seguridad, legal, auditoría, gestión de riesgos y dirección, así como a los equipos que utilizarán la aplicación. Su recomendación es “primero ordenar antes de transformar”.
Más acerca del autor:
Newsletter
Publicidad