¿De qué sirve tener inteligencia artificial si nadie en tu empresa la entiende?

El texto escrito por Luis G Y G el 3 de Octubre del 2025 analiza la adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector empresarial mexicano, destacando tanto el entusiasmo generalizado como las frustraciones derivadas de implementaciones sin un enfoque claro en la resolución de problemas reales. El autor enfatiza la importancia de un enfoque estratégico y metódico, especialmente para las MiPyMEs, que representan la mayor parte del tejido empresarial del país.

Solo el 7% de las empresas mexicanas que adoptaron IA desarrollaron soluciones avanzadas.

📝 Puntos clave

• La adopción de la IA es generalizada en el sector tecnológico mexicano, pero muchas empresas no están obteniendo un retorno claro de la inversión.
• Muchas empresas implementan IA sin un diagnóstico previo de sus procesos ni una comprensión clara de sus necesidades.

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• El problema no es la simplicidad de las herramientas de IA, sino su uso sin un propósito definido.
• Las MiPyMEs son cruciales para el éxito de la IA en México, pero necesitan un enfoque estratégico y capacitación adecuada.
• Los proyectos de IA exitosos comienzan con el mapeo de procesos, la identificación de problemas clave y la implementación de soluciones concretas.
• Se necesita regulación ética y colaboración entre empresas, gobierno y academia para garantizar que la IA sea útil y segura.
• Antes de implementar IA, las empresas deben identificar qué áreas de su negocio siguen operando de manera obsoleta.

Lo malo y lo bueno 👎👍

¿Cuál es el principal problema que el autor identifica en la adopción de la IA en México?

El principal problema es la falta de un enfoque estratégico y la implementación de la IA sin un análisis previo de los procesos y necesidades del negocio. Muchas empresas se centran en la tecnología en sí misma, en lugar de en cómo puede resolver problemas reales y mejorar la eficiencia.

¿Cuál es el consejo principal que el autor ofrece a las empresas que consideran adoptar la IA?

El consejo principal es que antes de preguntar qué IA deberían usar, las empresas deben identificar qué áreas de su negocio siguen operando de manera obsoleta. Al centrarse en resolver problemas específicos y mejorar procesos existentes, la IA se vuelve útil y rentable.