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LO ESENCIAL
En México, la inteligencia artificial ha dejado de ser un tema exclusivamente técnico para convertirse en una decisión estratégica que ocupa la agenda de los directivos de grandes empresas. Sin embargo, el avance en la adopción contrasta con una realidad persistente: la infraestructura necesaria para sostener estas tecnologías sigue rezagada.
Según análisis de IDC sobre madurez de inteligencia artificial en América Latina, menos de un tercio de las organizaciones ha logrado escalar la IA más allá de iniciativas puntuales. Las principales barreras identificadas son limitaciones en infraestructura, arquitectura de datos y gobierno tecnológico.
El gasto en soluciones de inteligencia artificial en México crecerá a una tasa anual compuesta superior al 25% entre 2024 y 2027, impulsado por sectores como servicios financieros, manufactura, retail y gobierno. A pesar de esta inversión proyectada, más del 60% de los proyectos de IA en la región no logra superar la etapa piloto debido a deficiencias en datos, cómputo y arquitectura tecnológica.
CONTEXTO
Directivos de grandes empresas en el país reconocen que el mayor riesgo no radica en invertir en estas herramientas, sino en hacerlo sobre infraestructuras no diseñadas para escalar. Esta problemática transforma una decisión tecnológica en un dilema de viabilidad empresarial.
Los datos han dejado de ser un activo meramente operativo para convertirse en habilitadores directos del modelo de negocio. En sectores como banca, telecomunicaciones y comercio electrónico, la capacidad de tomar decisiones en tiempo real depende de arquitecturas modernas, integradas y gobernadas. Gartner estima que para 2026, el 80% de las organizaciones que no modernicen su arquitectura de datos no podrá escalar iniciativas de inteligencia artificial, independientemente del talento o los modelos utilizados.
EN PERSPECTIVA
En manufactura, energía y servicios financieros, la operación de estas tecnologías implica inferencia continua, análisis avanzado y coexistencia con aplicaciones críticas. No obstante, muchas empresas mexicanas operan aún con servidores diseñados para cargas tradicionales. Cuando la inteligencia artificial compite por recursos con el núcleo del negocio, el problema deja de ser tecnológico para volverse estratégico.
PwC confirma esta tendencia: el 70% de las empresas en América Latina que adoptan inteligencia artificial reutiliza infraestructura existente, generando cuellos de botella, degradación de desempeño y costos ocultos. La tecnología requiere cómputo acelerado y arquitecturas diseñadas para cargas mixtas si se busca confiabilidad y pre
Etiquetas: inteligencia artificial, infraestructura tecnológica, transformación digital, empresas mexicanas, tecnología, Tecnología e IA
