Inteligencia artificial generativa: retos y oportunidades para las empresas en México

La inteligencia artificial (IA) generativa es un tema de creciente interés en el mundo empresarial, especialmente en México.

• Según el estudio presentado por KPMG, realizado entre mayo y junio, que incluyó a 95 líderes de diversos sectores y regiones de México, se reveló cómo ha sido la adopción de esta tecnología.

Sólo el 19% de las empresas cuenta con una estrategia clara para utilizar la IA, con objetivos bien definidos y alineados con la estrategia general de la compañía. Este grupo, aunque minoritario, muestra una dirección clara en la implementación de tecnologías avanzadas para mejorar sus procesos y competitividad.

Los datos se dieron a conocer durante el webinar "Panorama de la inteligencia artificial en México: Retos y oportunidades para liderar la transformación", organizado por la firma internacional.

Inteligencia artificial generativa para interactuar con pacientes y proveedores de atención médica

Por otro lado, un 38% de las organizaciones está buscando implementar la IA para apoyar sus objetivos de negocio, aunque todavía enfrentan desafíos significativos para definir cómo hacerlo de manera efectiva.

Es un tema que está en boga, del que todos hablan en el sector empresarial, pero no necesariamente se sienten listos para sacarle el mayor provecho".

Argenis Bauza, Socio Líder de Digital Lighthouse de KPMG para el Clúster de México y Centroamérica

Sin embargo, el 43% de las organizaciones reconoce tener un conocimiento general sobre la IA, sin haber desarrollado casos de negocio específicos. Este grupo representa a la mayoría de las empresas que están en una fase inicial de exploración, sin una visión clara de cómo esta tecnología puede integrarse y generar valor.

Retos en la implementación de la IA generativa

La falta de una estrategia clara no es el único desafío. Sólo un 8% de las empresas ha establecido medidas claras para evaluar el rendimiento de sus proyectos de IA. "La gran mayoría todavía no tiene claro cómo va a hacer la medición", señaló Bauza y destacó la importancia de establecer métricas concretas para valorar el éxito de estas iniciativas.

Los casos de uso de la IA son prácticamente ilimitados, abarcando desde la toma de decisiones basadas en datos hasta la optimización de costos, la mejora de la seguridad cibernética y la experiencia del cliente.

La falta de una infraestructura adecuada y de personal capacitado sigue siendo un obstáculo. "El 54% de las empresas mencionó la necesidad de sistemas y herramientas de gestión de datos estandarizados e integrados", detalló Bauza quien subrayó que la calidad de los datos y su integración es fundamental para el éxito de la IA.

Infraestructura y habilidades necesarias

La adopción de la IA no se limita a la infraestructura tecnológica; también implica un cambio en las habilidades y la cultura organizacional. El 36% de las empresas reconoció la necesidad de conocimientos en ciencia de datos, machine learning y IA generativa.

Otro 25% destacó la importancia de la formación, certificaciones y el uso ético de la IA, mientras que el 21% subrayó la necesidad de habilidades analíticas básicas.

"Es crucial que el capital humano sea capaz de interactuar a nivel conversacional con la IA, es decir, debe saber exactamente qué preguntarle para obtener el mayor valor de la información que pueda arrojar", enfatizó Bauza.

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Esta capacidad no sólo optimiza el uso de la tecnología, sino que también facilita la toma de decisiones más informadas y precisas.

Gobernanza y ética en la implementación de la IA

Otro aspecto crítico en la adopción de la IA es la gobernanza de los datos y la ética. Según el estudio, el 54% de las empresas considera fundamental evaluar los riesgos asociados al uso de la IA y cumplir estrictamente con las leyes y regulaciones de datos.

Además, un 39% de las organizaciones ha establecido principios éticos para el uso de la IA, incluyendo equidad, transparencia, responsabilidad, fiabilidad, privacidad y seguridad.

"La estrategia de implementación de IA requiere de procesos de gobernanza de datos bien definidos y responsables claros que garanticen la confiabilidad y calidad de la información", señaló Bauza. Esto es esencial para evitar potenciales problemas legales y éticos que podrían surgir con el uso indebido o irresponsable de estas tecnologías.

La IA y, en particular la IA generativa, ofrecen ventajas competitivas significativas, como la automatización de procesos, la reducción de tiempos y la mejora de la eficiencia. Aunque su implementación no es sencilla y requiere una planificación cuidadosa.

"Es momento de que las empresas revisen cuidadosamente sus objetivos de negocio para identificar aquellos que pueden beneficiarse de la inclusión de este tipo de tecnologías", concluyó Bauza.