Aunque la transformación digital avanza a nivel local, México frena su inversión en IA debido a temas como la poca rentabilidad que generan dichos proyectos. Es decir, las empresas en el país retrasan su implementación, al privilegiar la eficiencia operativa.
Otros factores que cobran mayor relevancia, son la reducción de costos además de la mejora continua de procesos internos. Esto responde a una evaluación más estricta, sobre el impacto real de las nuevas soluciones digitales, en la operación del negocio.
”En la actualidad, el punto de partida no radica en la tecnología, sino en el análisis de necesidades operativas de cada organización. Para los directivos, la adopción de la IA no puede justificarse sólo por moda o presión competitiva”, aseveró Víctor Terrones, director de Transformación Digital en Totalplay Empresarial.
Lo anterior, se dio a conocer como parte de las actividades del foro Conecta México, el cual se llevó a cabo en la Ciudad de México. Es así como, México frena su inversión en IA para enfocarse en crear mayor rentabilidad a través de otras iniciativas de valor.
Durante el evento, se destacó la importancia de hacer un diagnóstico previo antes de invertir en soluciones o plataformas digitales. Este enfoque, se traduce en un proceso de transición estructurado por fases, donde las empresas deben analizar su negocio.
“Las áreas de alta dirección esperan que la IA genere tanto resultados medibles como beneficios tangibles. Más que identificación de problemas antes de implementar una solución de tecnología, es necesario entender la situación y hacer un análisis sobre el área de oportunidad”, acotó el directivo.
Por diversos factores México frena su inversión en IA
Otra tendencia observada dentro del sector, es la reutilización de la infraestructura a nivel digital o tecnológico ya existente. De este modo, México frena su inversión en IA apostando por aprovechar las soluciones que ya tienen, a través de su actualización.
El análisis antes mencionado debe incluir los procesos, para detectar las áreas críticas y después es necesario diseñar las soluciones de TI. Así se debe definir una estrategia de implementación, para posteriormente medir los resultados de dichos proyectos.
“Se requiere de un esquema, que permita resolver necesidades puntuales pero que al mismo tiempo genere un impacto directo en la operación diaria. En este sentido, la inteligencia artificial, se convierte en un componente dentro de un ecosistema más amplio, subordinado a la eficiencia”, afirmó Terrones.
Para maximizar el valor de los recursos disponibles, las empresas buscan aprovechar la infraestructura de TI que ya tienen implementada. Es por eso que México frena su inversión en IA y se enfoca en generar un mayor valor, a través de la adopción digital.
En conclusión, el sector productivo local avanza hacia un modelo de transformación digital más prudente y calculado. Donde finalmente, la inteligencia artificial se integra sólo cuando demuestra un impacto real a nivel operativo y en resultados del negocio.
“Dicho panorama refleja un cambio de paradigma, donde la inteligencia artificial no se adopta por impulso. Sino como parte de una estrategia integral de transformación digital, donde el énfasis está en la rentabilidad y la sostenibilidad de las operaciones cotidianas del propio negocio”, finalizó el directivo.
Por Héctor Polanco/Notipress