La adopción de la inteligencia artificial ya no depende de los algoritmos, sino de la infraestructura. Por qué redes, cómputo y talento definen si la IA escala o se queda en promesa empresarial.
La inteligencia artificial ha dejado atrás la etapa de la curiosidad tecnológica. En las empresas, el debate ya no gira en torno a si vale la pena adoptarla, sino a cómo convertirla en un impacto real, escalable y sostenible para el negocio. Ese cambio de enfoque marca un punto de inflexión: hoy el desafío de la IA no es conceptual, es estructural.
En México, esta realidad es especialmente visible. La adopción de IA avanza con rapidez y los beneficios iniciales —mejoras en productividad, eficiencia y algunos ingresos incrementales— son evidentes. Sin embargo, la transformación profunda sigue siendo patrimonio de unos cuantos. La brecha entre intención y resultados expone una verdad incómoda para los tomadores de decisiones: el límite actual de la inteligencia artificial no está en los algoritmos, sino en la infraestructura que los soporta.
Los datos lo confirman. De acuerdo con el estudio Unlocking AI’s Potential in Mexico, elaborado por Strand Partners para Amazon Web Services (AWS), más de un tercio de las empresas mexicanas ya utiliza alguna forma de IA y la mayoría percibe beneficios claros. Aun así, solo una fracción ha logrado integrar estas capacidades de manera estratégica en su operación. El resto permanece en usos tácticos: automatización puntual, chatbots básicos o analítica limitada. No es falta de visión; es falta de una base tecnológica preparada para la nueva generación de IA.
Durante años, la infraestructura fue tratada como un mal necesario: esencial, pero invisible. La IA ha cambiado por completo esa lógica. Los modelos actuales —capaces de razonar, operar con múltiples tipos de datos y ejecutar acciones de forma autónoma— dependen directamente de arquitecturas diseñadas para ese propósito. Computación, redes y almacenamiento dejaron de ser commodities para convertirse en factores críticos de competitividad.
La IA moderna exige procesamiento intensivo, acceso veloz a grandes volúmenes de datos, baja latencia, seguridad y confiabilidad. Y conforme los sistemas incorporan agentes autónomos que toman decisiones, aprenden y actúan, la infraestructura deja de ser un tema técnico para convertirse en un asunto de gobierno corporativo, gestión de riesgos y eficiencia operativa. Sin una base sólida, la IA se queda atrapada en pilotos perpetuos y proyectos aislados, sin impacto estructural en el negocio.
El reto se vuelve aún más complejo en América Latina. La IA más avanzada depende de datos generados en tiempo real desde las propias operaciones: fábricas, cadenas logísticas, plataformas de atención al cliente y entornos digitales complejos. Procesar esa información y convertirla en acción inmediata requiere redes robustas, arquitecturas distribuidas y almacenamiento capaz de mantener contexto y memoria a largo plazo. Cuando esta base no existe, la promesa de la IA se diluye entre complejidad operativa y costos crecientes.
A esto se suma un factor crítico: la escasez de talento especializado. La falta de profesionales con experiencia en IA, arquitectura y gobernanza tecnológica limita la capacidad de las organizaciones para ir más allá de soluciones listas para usar. De ahí que la infraestructura no pueda entenderse solo como hardware o nube; incluye personas, procesos y modelos organizativos capaces de sostener la IA como parte del negocio central.
Las buenas noticias son claras. Un grupo reducido de empresas —especialmente aquellas que nacen digitales— ha demostrado que cuando la infraestructura se concibe desde el inicio como un activo estratégico, la IA deja de ser un apoyo operativo y se convierte en un motor de innovación. En estos casos, la tecnología no solo optimiza lo existente, sino que habilita nuevos productos, servicios y modelos de negocio.
La lección para los líderes empresariales es directa: si la inteligencia artificial se aborda únicamente como una herramienta de eficiencia, su impacto será limitado. La IA de nueva generación actúa como un colaborador estratégico, amplía la toma de decisiones y redefine la forma de competir. Para lograrlo, la infraestructura debe abandonar su papel secundario y ocupar un lugar central en la estrategia corporativa.
En un entorno donde la adopción avanza más rápido que la capacidad de convertirla en ventaja competitiva, la diferencia entre experimentar y liderar estará determinada, cada vez más, por la calidad de esa base. Hoy, la infraestructura ya no es soporte: es el verdadero cimiento de la inteligencia empresarial.
Marcio Aguiar es director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica.
