Contempla una serie de acciones que te permitirían monetizar la inteligencia artificial: desde consultoría y gobernanza de datos hasta infraestructura, soluciones agénticas y servicios gestionados.
La conversación de Comunidad CompuSoluciones con directivos de HP, Microsoft, Dell Technologies, IBM, Lenovo y HPE permite identificar cinco estrategias para que los integradores de soluciones tecnológicas conviertan la inteligencia artificial en oportunidades comerciales: vender consultoría, habilitar datos e infraestructura, desarrollar soluciones especializadas, ofrecer servicios continuos y fortalecer sus capacidades técnicas y comerciales.
La coincidencia central entre los voceros es que el negocio no consiste en vender IA por sí misma, sino en resolver problemas empresariales, asegurar su implementación y demostrar resultados.
1. Vender consultoría para identificar oportunidades rentables
El primer ingreso potencial está en ayudar a las empresas a identificar dónde aplicar IA, qué problema resolver y cómo medir los beneficios. El integrador debe sustituir la venta de productos aislados por un diagnóstico de procesos, necesidades y objetivos de negocio.
Adriana Flores, directora general de HP Inc. México, lo resumió así: “No tanto el ‘qué dispositivo necesitas’, no, qué le está doliendo, qué resultado quiere”.
Gastón Óliver, director para Latinoamérica en Cloud e IA en Microsoft, advirtió que los pilotos sin un objetivo comercial claro difícilmente justifican su expansión. También recomendó que los equipos de preventa utilicen y demuestren la IA para mostrar aplicaciones concretas a los clientes.
Cómo generar ingresos: diagnósticos de madurez en IA, talleres de descubrimiento, pruebas de concepto, diseño de casos de uso y consultoría para medir el retorno de inversión.
2. Convertir la gobernanza de datos y la ciberseguridad en una línea de negocio
Las empresas necesitan preparar, integrar y proteger sus datos antes de escalar la inteligencia artificial. Esto abre oportunidades para trabajar en calidad de información, control de accesos, políticas de uso, cumplimiento y seguridad de los modelos y agentes.
Durante el panel se mencionó un estudio de IBM con más de 2,000 empresas, según el cual siete de cada diez directores ejecutivos consultados atribuyen la dificultad para escalar la IA a la falta de gobernanza de datos. También se señaló que menos de 30% de las compañías cuenta con un marco integral de gobernanza de datos e IA, de acuerdo con una encuesta de madurez de IA realizada con IDC.
Gastón Óliver fue contundente: “Sin datos y sin seguridad no existe la inteligencia artificial”.
Cómo generar ingresos: integración y limpieza de datos, proyectos de gobernanza, ciberseguridad, controles de acceso, políticas para agentes de IA, auditorías y servicios de supervisión.
3. Renovar centros de datos y redes para soportar la IA
La infraestructura diseñada para aplicaciones tradicionales puede no satisfacer las necesidades de procesamiento, almacenamiento, conectividad y latencia de las nuevas cargas de IA. La renovación de servidores, almacenamiento, redes y plataformas de nube privada e híbrida permite desarrollar proyectos de mayor alcance.
Gustavo Gómez, director general de HPE México, recomendó modernizar la infraestructura considerando desde el inicio las cargas de inteligencia artificial. También identificó una oportunidad importante en las redes, al advertir que las instaladas hace cinco u ocho años podrían no estar preparadas para estas exigencias.
Marcos Ibáñez, director regional de Ventas en Dell Technologies, añadió la necesidad de evaluar la infraestructura híbrida y el costo de los tokens consumidos en la nube.
Cómo generar ingresos: renovación de hardware, actualización de redes, almacenamiento, nube privada e híbrida, optimización de infraestructura y servicios de integración. También existe una oportunidad de mediano plazo en soluciones de IA en el Edge, cerca de donde se generan los datos, como sucursales y fábricas.
4. Desarrollar soluciones especializadas con IA generativa y agéntica
La siguiente oportunidad consiste en diseñar soluciones que automaticen procesos específicos de las empresas, integren información y conecten herramientas de IA con aplicaciones empresariales.
Luis Felipe Guzmán, líder de Datos y Plataforma de IA en IBM de México, recomendó llevar soluciones de IA agéntica a los clientes y avanzar después hacia la gobernanza, la seguridad y la administración de los datos que utilizan.
El panel también planteó que los integradores pueden diferenciarse mediante soluciones especializadas que respondan a necesidades que no siempre atienden las ofertas estandarizadas de los grandes proveedores.
Cómo generar ingresos: automatización de procesos, desarrollo e integración de agentes, asistentes empresariales, soluciones de IA en dispositivos y Edge, aplicaciones sectoriales y software como servicio (SaaS). La oportunidad aumenta cuando la solución se acompaña de implementación, soporte y controles de operación.
5. Construir un negocio de servicios mediante capacitación y especialización
La venta de equipos y licencias puede ser el punto de entrada, pero la consultoría, implementación, administración y optimización permiten ampliar el alcance comercial y mantener la relación con el cliente.
“Definitivamente el dinero está en los servicios”, afirmó Gastón Óliver, de Microsoft, quien destacó la necesidad de desarrollar habilidades para realizar preventas consultivas y asegurar que los clientes utilicen la IA de acuerdo con sus necesidades.
Fabio Cavalcante Oliveira, vicepresidente y director general de Lenovo México, recomendó combinar capacitación técnica con preparación comercial. Los participantes también mencionaron programas de fabricantes, certificaciones, laboratorios y bibliotecas de soluciones como recursos para desarrollar esas capacidades.
Cómo generar ingresos: implementación y soporte, capacitación, administración de plataformas, servicios de nube híbrida, monitoreo de agentes, optimización de costos y contratos de atención continua con alcances y niveles de servicio definidos.
¿Por dónde debería empezar el integrador?
| Prioridad | Primera acción comercial | Ingreso potencial |
| 1. Consultoría | Identificar un problema y establecer resultados esperados. | Diagnósticos, talleres y pruebas de concepto. |
| 2. Datos y seguridad | Evaluar calidad, acceso, protección y gobernanza de la información. | Proyectos de integración, seguridad y gobierno de IA. |
| 3. Infraestructura | Revisar la capacidad de centros de datos, redes y nube. | Renovación, integración y optimización. |
| 4. Soluciones de IA | Automatizar un proceso concreto del cliente. | Desarrollo, integración, licencias y SaaS. |
| 5. Servicios | Capacitar al equipo y diseñar una oferta de acompañamiento. | Implementación, soporte y administración continua. |
Las cinco estrategias no son excluyentes. Un integrador puede comenzar con un diagnóstico, continuar con la preparación de datos y la modernización de infraestructura, implementar una solución de IA y mantener la relación mediante servicios de seguridad, soporte y optimización.
La recomendación es avanzar de forma gradual, con objetivos medibles y capacidades propias. La rentabilidad dependerá de la especialización del integrador, de su capacidad para demostrar resultados y de que convierta la tecnología en una solución útil para el negocio del cliente.
