En México, el 45% de las inversiones en IA ya muestran un ROI positivo

Código abierto y personalización

A nivel global, el uso de herramientas de IA de código abierto está correlacionado con una mayor viabilidad financiera, con 51 % de las empresas reportando un ROI positivo. El uso de herramientas de código abierto ha sido fundamental para IBM. Mauricio Torres mencionó que esto facilita la llegada de la IA a grandes y medianas empresas, permitiendo la hiperpersonalización de los procesos de venta y la optimización de recursos.

El director general de IBM México citó como ejemplo que la plataforma Watson X permite incorporar modelos de IA de código abierto, como Lama 3 y DeepSeek, adaptándose a las necesidades específicas de cada empresa. Asimismo, explicó que el código abierto permite a las empresas incorporar los modelos que necesitan sin incurrir en costos innecesarios. “Esto es especialmente útil para aplicaciones específicas, como [las orientadas a] ingeniería o construcción, donde no es necesario utilizar modelos que manejen temas irrelevantes”, dijo.

Inversiones en IA en México

En lo que respecta a México, el 69 % de los encuestados indicó que aumentará sus inversiones en IA para 2025, mientras que el 45 % planea aprovechar los ecosistemas de código abierto.

Las empresas mexicanas están enfocando sus inversiones en áreas como la gestión de la calidad de los datos (50 %), la innovación de productos/servicios (50 %) y las operaciones de TI (4 0%). Torres explicó que “la gestión de la calidad de los datos es crucial para la hiperpersonalización y la transparencia en las decisiones empresariales. Una buena arquitectura de datos y segmentación garantiza que la información utilizada sea precisa y relevante”.

El directivo de IBM también mencionó que es necesario automatizar la operación de TI. Las tareas rutinarias y manuales en el centro de datos pueden ser optimizadas con IA, lo que resulta en ahorros significativos. El fabricante, por ejemplo, está aplicando IA en la productividad de sus equipos con herramientas como IBM Consulting Advantage, logrando ahorros de entre 30 % y 50 % en actividades de desarrollo y pruebas.

Desafíos y gobernanza

Otro reto en la implementación de IA es la gobernanza, ya que las empresas deben asegurarse de que sus datos estén bien estructurados y gobernados para evitar riesgos regulatorios y proteger la propiedad intelectual. Torres explicó que “la gobernanza debe incluir transparencia, el origen de los datos, y la capacidad de controlar y gobernar la tecnología para evitar riesgos”.

De acuerdo con el ejecutivo, muchas empresas en México aún no han terminado de implementar la gobernanza de sus procesos de datos internos, lo que complica la salida de datos para alimentar la IA. “Nosotros ayudamos a las empresas a integrar sus datos en un data lake, curar la información y garantizar que los modelos de IA puedan acceder a ellos de manera eficiente. La gobernanza también incluye el uso prudente y controlado de los modelos de IA, asegurando que los datos utilizados sean propios y no expongan a la empresa a riesgos regulatorios”, subrayó.

Tendencias de IA para 2025

Durante la presentación, Renzo Molina, líder de la Unidad de Business Transformation Services de IBM, dio a conocer las cinco tendencias principales de IA que el gigante azul espera ver en 2025, las cuales incluyen:

• Capacitación del personal: El 64 % de los CEO considera que el éxito de la IA depende más de las personas que de la tecnología en sí misma. El 47% de los ejecutivos dice que su equipo carece de conocimientos y habilidades para implementar y escalar la IA.
• Resolución de la deuda técnica: El 55 % de los ejecutivos ve la deuda técnica como un obstáculo para lograr sus objetivos comerciales usando la tecnología.
• Uso de IA para mejorar la distribución y la huella de las empresas: Empresas industriales y de consumo masivo están utilizando IA para optimizar rutas y regionalizar la ubicación de datos.
• Financiación autónoma de la IA generativa: El 95 % de los CEO indica que la IA generativa se autofinanciará de aquí al 2026.
• Cambio en los modelos operativos y de gobernanza: Los modelos operativos deben adaptarse para gobernar los modelos de IA, combinando estrategias de procesos, accesos y gobierno.

Finalmente, Mauricio Torres mencionó que el “CFO de una empresa generalmente pregunta por el impacto financiero de la IA, pero es importante demostrar cómo la IA puede mejorar la experiencia del cliente, automatizar procesos y eficientar la cadena de suministro. Estas métricas pueden traducirse en un mejor retorno por mayores ventas y clientes que regresan. Nosotros nos dedicamos a demostrar estos beneficios a las empresas, mostrando cómo la IA puede generar ahorros específicos y finalmente un ROI positivo”, concluyó.