LA IA TRANSFORMA EMPRESAS; LOS LÍDERES DEFINEN EL RUMBO
MIENTRAS LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL REDEFINE LA OPERACIÓN DE LAS EMPRESAS, LOS LÍDERES CORPORATIVOS ENFRENTAN EL VERDADERO DESAFÍO: INTEGRAR LA TECNOLOGÍA SIN PERDER CULTURA, PROPÓSITO NI CRITERIO ESTRATÉGICO. ESPECIALISTAS COINCIDEN EN UNA IDEA CENTRAL: LA VENTAJA COMPETITIVA NO ESTÁ EN LA IA, SINO EN LA CAPACIDAD HUMANA PARA TOMAR MEJORES DECISIONES.
El 90% de las empresas mexicanas afirma usar inteligencia reales y medibles. Esa brecha entre el discurso y el valor es precisamente el reto que define la agenda corporativa de México en 2026. Ya no se trata de decidir si adoptar la IA, sino de cómo hacerlo sin sacrificar aquello que hace única a cada organización: su cultura, su propósito y la confianza de sus clientes.
Las cifras no dejan margen para la duda. A nivel global, el mercado de inteligencia artificial fue valorado en 193 mil 250 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance 1.7 billones de dólares para 2031, según The Insight Partners, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 37.8%, una de las más altas registradas en la historia de la economía digital.
En México, el panorama es igualmente contundente. De acuerdo con IDC Latinoamérica, el gasto empresarial en IA alcanzará los 32 mil 884 millones de pesos en 2025 y escalará hasta los 110 mil 535 millones en 2028: un crecimiento del 230% en menos de cuatro años. El gasto corporativo total en TI en el país superó los 8 mil 800 millones de dólares en 2024, con el sector financiero liderando la inversión tecnológica ( 5.7% de sus ventas), seguido por manufactura ( 2.9%) y comercio ( 2.1%).
La encuesta anual de McKinsey sobre el estado de la IA (2025) confirma que el 88% de las organizaciones globales ya utiliza esta tecnología en al menos una función de negocio, frente al 78% del año anterior. Sin embargo, solo el 39% reporta un impacto medible en el EBIT corporativo y cerca de dos tercios permanecen en fases de experimentación o piloto, sin escalar la tecnología a nivel empresarial.
El dato más revelador proviene de Endeavor México: aunque el 90% de las empresas mexicanas afirma usar IA, apenas el 30% reporta beneficios reales y medibles. Esta brecha entre retórica y resultados es, precisamente, el reto estratégico que definirá la agenda corporativa de los próximos años.
BAJO LAS ÓRDENES DE LA IA
Para Maribel Dos Santos, directora general de Oracle México y vicepresidenta senior de Oracle Latinoamérica, el punto de partida no es la IA, sino los datos. Sin una arquitectura de datos robusta, cualquier iniciativa de inteligencia artificial amplifica errores, sesgos y desconexiones. La nube, desde su perspectiva, es el cimiento que permite la consistencia, trazabilidad y escalabilidad estratégica necesarias para habilitar una IA responsable.
“Cuando la IA se democratiza, deja de ser ventaja y se convierte en punto de partida. A partir de ahí, la diferencia está en cómo cada compañía la integra con intención. La ventaja competitiva reside en la calidad y gobierno de los datos, en cómo la IA se conecta con el contexto real del negocio y en la capacidad de la organización para tomar decisiones con criterio”, comenta la directiva.
Para Dos Santos, el punto de inflexión -y también el momento más peligroso- ocurre cuando la empresa deja de usar IA para optimizar procesos y empieza a operar en función de lo que la IA dicta. En ese momento, el riesgo deja de ser tecnológico y se convierte en cultural. La solución, asegura, no es técnica: consiste en definir con claridad que las decisiones clave deben seguir siendo humanas y alineadas al propósito, los valores y el diferenciador de la compañía.
Sobre los errores más frecuentes, señala dos patrones recurrentes: impulsar iniciativas de IA sin contar con datos suficientemente integrados, confiables y gobernados, e implementar soluciones sin conexión directa con las prioridades del negocio. Ambos factores limitan el impacto y dificultan la generación de valor sostenible. Su recomendación para los CEO es priorizar la claridad antes que la velocidad.
En materia de gobernanza ética, Dos Santos es enfática: la línea entre lo que la IA puede hacer y lo que debe hacer se define antes de escalar, no después. “Esta no es una conversación técnica, es una conversación de negocio que debe darse en el nivel más alto de la organización, porque impacta directamente la confianza, la reputación y el valor a largo plazo”.
Para Mario Ulloa, director general de SAS en México, uno de los errores más recuentes es pensar que la IA se limita únicamente a la inteligencia artificial generativa, cuando en realidad incluye múltiples subconjuntos: analítica de datos, machine learning, deep learning, computer vision y procesamiento de lenguaje natural. Cuando la conversación se limita a la IA generativa, explica, comienzan las frustraciones.
“Un modelo genérico, como un LLM o una IA generativa, parte de un entrenamiento general. El valor real aparece cuando se construye alineado a los datos y procesos de cada organización, y sobre todo cuando está enfocado en las necesidades específicas de la industria”, refiere Ulloa.
Los datos que comparte el directivo son reveladores: según un estudio elaborado por SAS e IDC, el 65% de las organizaciones ya usa IA y el 32% planea adoptarla en los próximos 12 meses. La IA generativa ya supera a la IA tradicional en adopción ( 81% vs. 66%), lo que confirma que la conversación dejó de centrarse en si se necesita o no, para enfocarse en cómo implementarla y cómo generar valor real.
Para Ulloa, el consejo estratégico es construir desde la base: antes de pensar en herramientas, las organizaciones deben establecer fundamentos claros, procesos, identidad y objetivos de negocio. No se trata de adquirir licencias premium o adoptar tecnología por tendencia, sino de definir hacia dónde se quiere llegar y construir una hoja de ruta con pasos concretos.
Sobre la responsabilidad con el talento desplazado, Ulloa recurre a una analogía con la manufactura: muchas tareas se automatizan y los roles evolucionan hacia funciones más especializadas. Con la IA, el humano sigue presente, pero en un rol distinto. La estrategia de Human Centricity que practica SAS -diseñar, desarrollar y desplegar analítica e IA con un enfoque centrado en las personas- es, en su visión, el principio rector que diferencia a las organizacione que generan lealtad de aquellas que erosionan su cultura.
