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T-Systems sostiene que el éxito depende menos de la tecnología y más de una estrategia que combine consultoría, gobierno de datos, infraestructura y adopción organizacional.
La Inteligencia Artificial dejó de ser un tema de innovación para convertirse en una prioridad de negocio. Sin embargo, el principal reto para las empresas ya no consiste en elegir un modelo de IA generativa, sino en identificar casos de uso rentables, llevarlos a producción y establecer un modelo de gobierno que garantice seguridad, cumplimiento y escalabilidad.
Esa es la visión con la que T-Systems México está desarrollando proyectos de IA en el país, apoyándose en una oferta que integra consultoría, infraestructura, plataformas, servicios administrados y metodologías ágiles para acelerar la obtención de resultados.
Miriam Cuellar, responsable de Digital Solutions en T-Systems México, explicó que la compañía acompaña a los clientes desde la definición de la estrategia hasta la operación de las soluciones, independientemente del nivel de madurez en el que se encuentren.
“Abordamos el ciclo completo. Trabajamos con clientes que no tienen clara su estrategia, con quienes ya identificaron casos de uso y con empresas que están seleccionando la tecnología adecuada. Los acompañamos de principio a fin”, señaló.
La oportunidad para integradores: convertir interés en proyectos productivos
Desde la perspectiva de un integrador tecnológico, uno de los hallazgos más relevantes es que muchas organizaciones mexicanas aún se encuentran en una etapa temprana de adopción. La mayoría busca incrementar productividad y automatizar procesos, aunque todavía existe confusión entre automatización tradicional, RPA e Inteligencia Artificial generativa.
Para el canal, este escenario representa una oportunidad para ofrecer servicios de consultoría antes que productos.
La experiencia de T-Systems muestra que numerosas empresas llegan sin una estrategia definida, mientras que otras ya cuentan con iniciativas aisladas donde los colaboradores utilizan herramientas públicas de IA sin controles, capacitación ni políticas de seguridad, incrementando los riesgos de fuga de información y cumplimiento regulatorio.
En contraste, las organizaciones con mejores resultados son aquellas que construyen una hoja de ruta donde convergen datos, procesos, gobierno y capacitación.
Cinco etapas para construir proyectos escalables
Con base en los proyectos desarrollados, T-Systems identifica cinco niveles de madurez en la adopción empresarial de IA:
- Definir una estrategia inicial y establecer objetivos de negocio.
- Identificar casos de uso de rápida implementación enfocados en productividad.
- Capacitar a los colaboradores para homologar el uso responsable de la IA.
- Implementar modelos de gobierno, seguridad y control de datos.
- Desarrollar nuevos modelos de negocio habilitados por Inteligencia Artificial.
La firma aclara que estas etapas no necesariamente se ejecutan de forma secuencial. Debido a la presión por obtener resultados en semanas y no en meses, las organizaciones suelen avanzar en varias fases de manera simultánea.
Por ejemplo, mientras se desarrolla una prueba de concepto también se diseñan las políticas de gobernanza y se capacita a los usuarios que utilizarán las nuevas herramientas.
El verdadero diferenciador está en llevar la IA a producción
Uno de los principales problemas del mercado es que numerosas iniciativas permanecen como pruebas piloto sin llegar a generar valor para el negocio.
Para evitarlo, T-Systems basa su metodología en la cocreación con el cliente, desarrollando pruebas de concepto enfocadas en procesos muy específicos y con datos previamente depurados, incrementando las posibilidades de pasar rápidamente a ambientes productivos.
Una vez identificado el caso de uso, la empresa establece indicadores para medir el retorno de inversión en horizontes de corto, mediano y largo plazo.
De acuerdo con Cuellar, la adopción de infraestructura en la nube también ha reducido considerablemente los tiempos de implementación.
“Antes los proyectos tardaban meses. Hoy, con la nube, podemos hacer implementaciones mucho más rápidas y obtener un ROI tangible en menor tiempo.”
Infraestructura híbrida para proyectos de IA
Otro aspecto estratégico para clientes e integradores es la flexibilidad tecnológica.
T-Systems desarrolla proyectos sobre las principales plataformas de nube pública utilizadas por sus clientes, pero también dispone de T-Cloud, su nube privada alojada en Estados Unidos, preparada para cargas de trabajo de Inteligencia Artificial y respaldada por infraestructura de centro de datos diseñada para implementaciones empresariales de alta demanda.
La compañía complementa estas capacidades con metodologías ágiles como DevOps y Scrum, además de utilizar metodologías específicas de fabricantes cuando el proyecto así lo requiere.
Gobierno de IA: un nuevo negocio para el canal
Más allá de la infraestructura, uno de los servicios con mayor potencial para integradores es el establecimiento de modelos de gobierno de Inteligencia Artificial.
En la práctica, esto implica definir políticas de seguridad, controles de acceso, clasificación de información, cumplimiento normativo y programas de capacitación que garanticen que todos los colaboradores comprendan el uso responsable de las herramientas de IA.
La capacitación deja de ser un complemento y se convierte en un componente esencial para reducir riesgos y maximizar el retorno de las inversiones.
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La IA también transformó el modelo operativo de T-Systems
La adopción de Inteligencia Artificial también modificó la operación interna del integrador.
La compañía automatizó procesos administrativos y de colaboración, como la generación automática de minutas de reuniones, además de incorporar agentes de IA para optimizar actividades operativas y mejorar la prestación de servicios.
Actualmente, la estrategia de T-Systems integra capacidades en consultoría, ciberseguridad, plataformas, infraestructura y aplicaciones, permitiéndole abordar proyectos de IA de extremo a extremo.
Lo que deja esta estrategia para el canal TIC
Para integradores y socios de negocio, la experiencia de T-Systems confirma una tendencia que se acelera en el mercado: el valor ya no estará en vender herramientas de Inteligencia Artificial, sino en construir proyectos completos que combinen consultoría, calidad de datos, gobierno, infraestructura, capacitación y servicios administrados. Quienes desarrollen estas capacidades estarán en mejor posición para transformar el creciente interés por la IA en proyectos productivos, escalables y con retorno de inversión demostrable para sus clientes.
