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LO ESENCIAL
La inteligencia artificial avanza en las grandes empresas mexicanas, aunque su impacto en el negocio no alcanza aún su máximo potencial. Así lo revela un sondeo realizado por Select entre 50 miembros del Consejo de Innovación Digital, integrado por ejecutivos de sectores como finanzas, industria, retail, telecomunicaciones y logística.
Ricardo Zermeño González, presidente de Select, presentó un análisis que muestra una polarización marcada en el estado actual de la tecnología. El 44% de los encuestados reporta un alto impacto en sus operaciones, con calificaciones entre 8 y 10. En contraste, el 42% percibe una baja contribución, con puntuaciones de 1 a 5. Solo el 14% se ubica en un punto intermedio.
Esta división confirma que la adopción de la tecnología no es homogénea en el país. Algunas organizaciones han integrado con éxito estas herramientas en procesos clave, mientras otras permanecen en etapas tempranas o experimentales.
El estudio analizó el impacto desde tres rutas de valor empresarial. El 50% de los directivos identifica un alto impacto en agilidad y eficiencia operativa. El 45% lo percibe en generación de ingresos. Sin embargo, solo el 34% reporta beneficios en gestión de riesgos, lo que indica un área con margen significativo de mejora.
CONTEXTO
En términos de casos de uso, tres aplicaciones muestran mayor madurez: análisis de datos, análisis predictivo y automatización. En estas categorías, al menos la mitad de los encuestados asignó calificaciones altas, impulsadas por herramientas generativas y la eliminación de procesos manuales.
Por el contrario, áreas como marketing y monitoreo de personal registran menor impacto. Esto sugiere dificultades en la implementación, medición de resultados o alineación con objetivos de negocio específicos.
EN PERSPECTIVA
El principal obstáculo identificado no es tecnológico, sino estructural: la brecha de habilidades. La falta de personal capacitado se posiciona como la barrera más crítica para capturar valor de estas inversiones.
Le siguen problemas de gestión de información. Los silos de datos, con información fragmentada entre áreas, dificultan el aprovechamiento integral. La mala calidad de los datos, ya sean incompletos, inconsistentes o sesgados, también limita los resultados.
A estos factores se suman desafíos organizacionales. Entre ellos, la ausencia de una estrategia clara con objetivos e indicadores definidos, así como resistencia al cambio y debilidades en la gestión organizacional.
Etiquetas: inteligencia artificial, tecnología, empresas, innovación digital, transformación digital, capital humano, Tecnología e IA
