El presente reporte sintetiza los hallazgos de un sondeo en línea sobre uso presente y futuro de IA, realizado durante el primer trimestre de 2025. En este ejercicio participaron 270 ejecutivos, tanto CIOs de grandes organizaciones como ejecutivos de la industria TIC.
A los participantes se les solicitó señalar cuáles de 14 metodologías de IA utilizan actualmente y cuáles planean utilizar en el futuro. Es común que los casos de uso de IA aprovechen varias de estas metodologías, se pidió señalar todas las que son relevantes para la organización.
Asimismo, se reconocen usos de IA con independencia de que se trate de capacidades integradas en aplicaciones comerciales o sistemas desarrollados internamente.
Alta utilización de IA
El primer hallazgo es contundente: 90 % de los participantes utilizan por lo menos una de las 14 metodologías de IA, y 100 % utilizará por lo menos una en el futuro.
Uso actual y futuro de las metodologías de IA en organizaciones grandes en México
Automatización y asistencia la categoría más usada
Las 14 metodologías de IA se agrupan en cinco grandes categorías de acuerdo con su funcionalidad.
La categoría más utilizada en la actualidad es automatización y asistencia y la menos, aprendizaje y mejora. Pero esto ocupa el segundo lugar dentro de los planes a futuro.
Creación y síntesis de contenido y análisis e interpretación de datos ocupan el segundo y tercer lugar respectivamente.
Uso actual y futuro de las metodologías de IA de acuerdo con su categoría
Metodologías con alta adopción
La metodología con más alta adopción son los chatbots para asistencia de clientes, colaboradores y asociados. Estos son asistentes virtuales que usan IA para responder con voz o texto.
Y van desde los más sencillos con respuestas predeterminadas, hasta los más avanzados con capacidad de lenguaje natural. Que pueden sugerir respuestas personalizadas a preguntas complejas e inferir el sentimiento de la persona que atienden.
La segunda metodología más usada es IA generativa. Que sirve para crear contenido nuevo, clasificar y sintetizar contenido existente como texto, imágenes, audio o video.
Ésta es parte central de muchas de las demás metodologías descritas en ese reporte.
Sus aplicaciones van desde las más sencillas como generar un guion para una película a partir de una sinopsis detallada. Hasta las más complejas como diseñar fármacos con propiedades específicas.
La tercera metodología con mayor adopción es procesamiento del lenguaje natural (PLN). Sistemas que entienden, procesan, generan o traducen texto en lenguaje humano.
Esto permite que las máquinas interactúen fácilmente con personas. Los casos más sencillos son los correctores ortográficos y los más avanzados el análisis de sentimiento de personas en grandes volúmenes de texto.
Análisis de IA y RPA, los siguientes
El análisis predictivo ocupa el cuarto lugar. Sistemas que hacen previsiones, predicen resultados o detectan anomalías. Éstos aprenden de datos históricos para identificar patrones y tendencias para proyectarlas.
Desde hace años, los operadores de telecomunicaciones lo utilizan para identificar la probabilidad de abandono de clientes (churn).
Robot Process Automation o RPA ocupó el quinto lugar. La versión más sencilla de RPA son programas que automatizan tareas repetitivas basadas en reglas. Imitando las interacciones humanas como capturar datos de una aplicación a otra.
Recientemente, RPA ha empezado a apoyarse en IA para automatizar procesos más complejos y dinámicos. La toma de decisiones basadas en datos y el soporte a los usuarios con lenguaje natural mediante chatbots.
RPA está haciendo sinergia con el uso reciente de múltiples agentes de IA generativa para automatizar tareas, en lo que se ha llamado AI agentic.
Aunque sólo 33 % de los que participaron en este sondeo utiliza estos agentes, están causando gran revuelo internacional. No sólo para generar y analizar información sino también para tomar decisiones autónomas y automatizar.
Metodologías de IA de alta adopción en la muestra total
Por Ricardo Zermeño, director general de Select