Panorama Actual de la Inteligencia Artificial en México
El estudio de KPMG revela que únicamente el 19% de las empresas mexicanas tienen una comprensión clara sobre cómo implementar o utilizar la IA de manera alineada con sus estrategias generales. Este dato destaca una brecha significativa entre el potencial teórico de la IA y su aplicación práctica en el entorno empresarial mexicano.
Argenis Bauza, socio líder de Digital Lighthouse de KPMG para México y Centroamérica, explicó en una conferencia de prensa que los sectores financiero y de retail son los principales usuarios de la IA en México. La tecnología se utiliza predominantemente en la atención al cliente y en los chatbots, aunque esto no necesariamente indica que estas empresas estén maximizando su potencial. «No necesariamente las empresas están preparadas para sacarle mayor provecho; solo el 19% cuenta con una estrategia clara para hacerlo, con objetivos definidos y alineados a la estrategia general de la empresa», afirmó Bauza.
Sectores con Mayor Potencial y Áreas de Oportunidad
El estudio identifica que los sectores que forman parte de las cadenas de suministro tienen un gran potencial para beneficiarse de la IA, pero aún no han aprovechado completamente estas oportunidades. La falta de implementación de IA en estos sectores sugiere una subutilización de la tecnología que podría mejorar significativamente la eficiencia y la efectividad operativa.
Además, el informe destaca que el 60% de las empresas aún no han identificado el valor comercial de la IA, lo que impide que obtengan ganancias o mejoras en los resultados. Esta falta de claridad sobre el valor de la IA puede atribuirse a la falta de conocimientos específicos y a una planificación estratégica insuficiente en la adopción de la tecnología.
Desafíos en la Adopción de la Inteligencia Artificial
Uno de los principales obstáculos identificados en el estudio es que el 43% de las organizaciones conocen la IA de manera general, pero no han desarrollado casos de negocio específicos. Esto indica una falta de aplicación práctica y una deficiencia en la formulación de estrategias que aprovechen el potencial de la IA. Por otro lado, el 38% de las empresas buscan implementar la IA para apoyar sus objetivos, pero lo hacen sin una certeza clara sobre cómo lograrlo.
El estudio también señala que el 54% de las empresas requieren un sistema y una gestión de datos estandarizados para integrar la IA en sus procesos. La carencia en la gestión de datos representa un desafío significativo, ya que la calidad y la estructura de los datos son fundamentales para el funcionamiento eficaz de las aplicaciones de IA.
Inversión y Evaluación del Valor de la IA
En términos de inversión, el estudio revela que solo el 5% de las empresas están dispuestas a invertir a corto plazo en la adopción de la IA. En contraste, el 72% afirma que destinaría menos del 2% de sus recursos a esta tecnología. Esta baja disposición a invertir refleja una falta de confianza en los beneficios inmediatos de la IA y una resistencia al cambio.
Además, solo el 8% de las empresas cuenta con medidas de rendimiento claras y cuantificables para evaluar el valor interno, externo y financiero de las iniciativas y proyectos de IA. La falta de métricas precisas para evaluar el impacto de la IA contribuye a la dificultad de justificar inversiones adicionales en tecnología.
Recomendaciones para Superar las Barreras
Para mejorar la adopción y la efectividad de la IA en las empresas mexicanas, es crucial abordar los siguientes aspectos:
- Desarrollar Estrategias Claras y Alineadas: Las empresas deben formular estrategias claras y alineadas con sus objetivos generales para la implementación de la IA. Esto incluye establecer metas específicas, identificar aplicaciones prácticas y desarrollar planes de acción detallados.
- Invertir en Capacitación y Conocimiento: Invertir en la capacitación de empleados y en la adquisición de conocimientos especializados sobre IA es fundamental para superar la falta de comprensión y para desarrollar casos de negocio efectivos.
- Establecer Sistemas de Gestión de Datos Efectivos: Implementar sistemas de gestión de datos estandarizados y de alta calidad es esencial para asegurar que la IA funcione de manera óptima. Las empresas deben mejorar la estructura y la calidad de sus datos para maximizar el valor de la IA.
- Crear Métricas de Evaluación Claras: Desarrollar medidas de rendimiento claras y cuantificables permitirá a las empresas evaluar el impacto de la IA y justificar las inversiones en tecnología. Establecer métricas precisas es clave para evaluar el retorno de inversión y para realizar ajustes en la estrategia según sea necesario.
- Fomentar una Cultura de Innovación: Las empresas deben fomentar una cultura de innovación y apertura al cambio para superar la resistencia y adoptar nuevas tecnologías de manera efectiva. La IA debe ser vista como una herramienta para mejorar la competitividad y la eficiencia, no solo como un costo.
Vea: Tendencias de innovación digital y tecnología en el retail
El estudio de KPMG revela una baja adopción de la Inteligencia Artificial en las empresas mexicanas, lo que sugiere una brecha significativa entre el potencial de la tecnología y su implementación práctica. Abordar los desafíos identificados, como la falta de estrategias claras, la necesidad de sistemas de gestión de datos efectivos y la falta de inversión, es crucial para mejorar la adopción de la IA en México. Con una planificación adecuada, una inversión en capacitación y el establecimiento de métricas de evaluación claras, las empresas mexicanas pueden aprovechar el potencial transformador de la IA y mejorar su competitividad en el mercado global.
