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La diferencia entre crear valor o amplificar el caos corporativo.
La inteligencia artificial generativa se ha instalado con fuerza en la agenda de los consejos directivos. Se le atribuyen aumentos de productividad, reducciones de costos y una nueva relación con los clientes. Sin embargo, la evidencia muestra que, mal implementada, la IA no solo falla en generar valor: amplifica ineficiencias, eleva riesgos y compromete decisiones críticas del negocio.
En México, mientras algunas empresas ya capturan beneficios tangibles, otras acumulan pilotos inconclusos, costos crecientes y una peligrosa dependencia tecnológica. El dilema es claro: la IA generativa puede convertirse en una ventaja competitiva o en un problema estructural de largo plazo.
Hoy, el verdadero debate en las organizaciones no es si la IA generativa funciona, sino en qué condiciones genera valor y cuándo se convierte en un riesgo operativo, financiero o reputacional.
Su verdadero valor no reside únicamente en los modelos de lenguaje, sino en la forma en que las empresas integran la IA a su estrategia; sin una hoja de ruta clara la tecnología se diluye en pilotos inconclusos.
Del entusiasmo a la realidad operativa
Mientras algunos proyectos ya operan en producción con resultados medibles, otros permanecen atrapados en pruebas sin impacto tangible.
Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica, es enfático: “Existe la percepción de que la IA generativa puede implementarse de inmediato y generar valor por sí sola. Ese es uno de los mitos más peligrosos”. Para el ejecutivo, sin infraestructura adecuada, gobernanza y control de costos, los proyectos escalan problemas, no beneficios.
Este punto marca una línea divisoria entre organizaciones que avanzan y las que acumulan frustraciones.
Casos de uso: beneficios comprobados, pero no automáticos
Atención al cliente y ventas: eficiencia versus dependencia
El mayor consenso entre proveedores es que la primera ola de valor se concentra en atención al cliente, ventas y marketing. Salesforce, Yalo y Dell documentan mejoras claras en tiempos de respuesta y productividad.
Paulina Treviño, director solution engineering en Salesforce, sostiene que “todos los procesos alrededor del cliente pueden operar hoy sobre una capa de IA embebida en la plataforma”. No obstante, introduce una advertencia clave: “si la información está fragmentada o mal gobernada, la IA solo amplifica esos errores”.
Yalo va un paso más allá al plantear la figura de los trabajadores digitales. Christian Saravia, chief product officer de la compañía, afirma que “los agentes inteligentes ya pueden cerrar ventas y ejecutar procesos completos”. El contraste surge cuando se analizan los prerrequisitos: reglas de negocio claras, integración con sistemas core y supervisión humana constante.
Los resultados citados por la empresa —conversión cercana al 80% en WhatsApp y más del 15% de pedidos digitalizados en Coca-Cola FEMSA— muestran el potencial, pero también establecen un estándar difícil de replicar sin madurez organizacional.
Operaciones y TI: ahorro visible, impacto silencioso
En procesos internos, la IA generativa avanza de forma menos visible, pero con impacto acumulativo. Dell Technologies utiliza modelos generativos para reducir carga administrativa, anticipar fallas y optimizar la cadena de suministro.
Kurt Yáñez, desarrollador de negocios AI en Dell, introduce un matiz relevante: “El ROI no siempre se ve en el presupuesto, sino en el tiempo recuperado y en la capacidad instalada que antes no existía”. El riesgo, advierte, es medir el éxito solo en ahorro inmediato y cancelar proyectos que construyen valor estructural.
Infraestructura: el costo que muchos subestiman
Uno de los puntos de mayor fricción en la adopción de IA generativa es la infraestructura. NVIDIA insiste en que los modelos productivos requieren cómputo acelerado por GPU, redes de alta velocidad y arquitecturas optimizadas.
Aguiar lo plantea sin rodeos: “Cuando la IA se vuelve crítica para el negocio, una infraestructura insuficiente no solo limita el desempeño; pone en riesgo la operación”. Este factor explica por qué algunos pilotos exitosos colapsan al intentar escalar.
Los riesgos que no aparecen en las presentaciones comerciales
A pesar del discurso optimista, los entrevistados coinciden en que existen riesgos estructurales:
- Fugas de información y propiedad intelectual, especialmente en modelos en la nube.
- Resultados erróneos o sesgados, amplificados por automatización.
- Dependencia excesiva de proveedores, sin planes de contingencia.
- Choques culturales, cuando la IA se percibe como sustituto y no como apoyo.
“El principal reto no es tecnológico, sino organizacional”, subraya Treviño. “Muchas empresas no saben qué KPI quieren mover y aun así esperan resultados inmediatos”.
Cinco recomendaciones críticas antes de invertir en IA generativa
- Definir el problema con precisión quirúrgica: sin un caso de negocio claro, la IA se convierte en gasto.
- Establecer métricas duras y revisables: productividad, tiempos, calidad y riesgo.
- Evaluar el costo total de operación, no solo la licencia o el modelo.
- Diseñar gobernanza desde el inicio, incluyendo validación humana.
- Pensar en plataformas, no en soluciones aisladas, para evitar islas tecnológicas.
Integradores: árbitros entre promesa y realidad
En un entorno saturado de mensajes comerciales, los integradores de soluciones adquieren un rol casi arbitral. Son quienes deben:
- Contrastar promesas de fabricantes con la realidad operativa del cliente.
- Diseñar arquitecturas seguras y escalables.
- Integrar IA con sistemas heredados sin interrumpir el negocio.
- Acompañar la medición real del retorno de inversión.
Como sintetiza Kurt Yáñez: “Sin partners no hay IA, pero con partners incorrectos el riesgo se multiplica”.
Ventaja competitiva solo para quien haga las preguntas correctas
La inteligencia artificial generativa ya genera valor en procesos cotidianos, pero no es una apuesta automática ni exenta de riesgos. Las empresas que avanzan con mayor solidez son aquellas que cuestionan, miden y gobiernan la tecnología con el mismo rigor que cualquier inversión estratégica.
La diferencia entre ventaja competitiva y fracaso no está en el algoritmo, sino en las decisiones que lo rodean.
