Más allá del hype: La IA que ya transforma a las empresas mexicanas

 

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En la nota publicada por El Economista, titulada “Grupo Reyes: así aplica una empresa mexicana la inteligencia artificial”, ofrece una radiografía, muy útil, de cómo una empresa con raíces tradicionales en México decide dar el salto hacia la inteligencia artificial (IA), qué retos enfrenta y qué aprendizajes ha recogido en su experiencia.

Este caso nos permite extraer lecciones clave para el ecosistema de la IA en México, situando en perspectiva tanto las oportunidades como los peligros que acompañan la adopción tecnológica.

 

Transformar datos en decisiones: el camino recorrido

Grupo Reyes, un conglomerado con presencia en plásticos, construcción y hospitalidad, pasó de depender de tableros de datos (dashboards) independientes a la adopción de un proyecto de IA que incluye un lago de datos (data lake) para unificar fuentes estructuradas y no estructuradas, además de un agente conversacional en lenguaje natural.

Eso significa que no solamente se enfocaron en la recopilación de datos, sino además en la forma en que dichos datos responden, predicen escenarios y facilitan decisiones operativas, además de la creación de un agente que habla en lenguaje simple y analítico: por ejemplo, ¿qué pasaría si…? en lugar del clásico ¿qué está pasando?

Esta estrategia revela varios elementos fundamentales:

1. La centralización de datos para evitar silos,
2. La adopción de un caso de uso operativo concreto (análisis de tickets de soporte para priorización), en lugar de proyectos “de laboratorio” o meramente experimentales, 
3. Un enfoque de adopción progresiva que comienza con un pequeño equipo y hardware limitado de hardware que va escalando conforme a planes de avance concretos. 

Una estrategia clara que, por supuesto, trajo claros beneficios, pero también desafíos.

Los beneficios y aprendizajes positivos

Primero, por supuesto, la claridad de propósito: Grupo Reyes no arrancó con la meta de “hacer IA” como fin en sí misma, sino de resolver un problema medible (soporte interno) y luego escalar. Esa mentalidad pragmática redujo el riesgo de desembolsos enormes sin retorno.

Segundo, la combinación de tecnología, talento interno y acompañamiento externo (con empresas como Dell Technologies y Nvidia) para impulsar el desarrollo propio, lo que permitió generar capacidades internas de desarrollo y no solamente la implementación de soluciones “listas para usar”.

Tercero, el componente humano: los líderes del proyecto adoptaron una estrategia en la cual la IA no reemplaza colaboradores, sino que los potencia para “hiperacelerar decisiones”, lo que generó una narrativa que contempla expectativa de carrera, formación y cambio cultural para los empleados.

Esa mirada es esencial para evitar el derrumbe del respaldo orgánico interno que muchas veces descuida la adopción tecnológica.

 

Los riesgos y desafíos

Aun con estos avances, el artículo menciona también claros retos que muchas empresas (y países) que implementan IA pudieran anticipar.

El primero es la infraestructura de escalamiento: lo que funciona en un piloto con un servidor “relativamente pequeño” puede no sostenerse cuando se abren a miles de usuarios o varios procesos críticos (producción, compras, etc.).

Aquí aparece un riesgo de “fragmentación”, lo que implica tener una buena prueba de concepto, pero no un método para pasar a producción sin desbordamientos o sobrecostos.

Otro reto clave es conocer el retorno de inversión (ROI) real. Grupo Reyes separó su evaluación tanto en fase cualitativa (experiencia, uso) como en cuantitativa (impacto financiero). Lo cual conlleva un mensaje clave: La IA puede producir valor, pero medirlo, atribuirlo y escalarlo requiere disciplina.

Finalmente, está la cuestión del uso responsable de datos, gobernabilidad, seguridad y ética. Aunque el artículo no enfatiza este punto como riesgo mayor, se subentiende: Un agente que analiza miles de tickets, un lago de datos corporativos, accesos para usuarios… Todo esto exige protección de datos, claridad de roles, transparencia.

En un entorno regulatorio aún en desarrollo (como el mexicano), esto se vuelve un factor de riesgo operativo y reputacional.

¿Qué implica este caso para México?

Para México, el caso de Grupo Reyes tiene implicaciones relevantes:

Primero, demuestra que la IA no es solamente para gigantes tecnológicos: un grupo con operaciones tradicionales puede transformarse si tiene disciplina, visión y acompañamiento.

Segundo, señala que “empezar pequeño” es viable y quizá recomendable: la adopción incremental reduce riesgos y prepara los cimientos.

Tercero, nos recuerda que muchas organizaciones aún no adoptan IA generativa por falta de talento o visión clara (por ejemplo, el 56 % de las empresas mexicanas no adoptan IA generativa por falta de talento).

Entonces, el desafío no sólo es técnico, sino también de capital humano y cultura.

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Conclusión

La aventura de Grupo Reyes hacia la inteligencia artificial es ilustrativa: no es una historia de ciencia ficción, sino de transformación práctica.

Pero no se trata únicamente de “adoptar IA”; se trata de un proceso integral que incluye diseñar procesos, formar talento, gobernar datos, medir valor y adaptarse al cambio.

En este sentido, la IA se convierte en palanca de cambio, pero también en un espejo: refleja cómo una organización se prepara para el futuro.

En mi opinión, para que México y sus empresas aprovechen el potencial de la IA y mitiguen los riesgos, deben combinar una visión estratégica, disciplina operativa y ética de datos de manera eficiente.

Si sólo tenemos tecnología sin talento o sin gobernabilidad, el riesgo no será que la IA “nos reemplace”, sino que la adoptemos mal y reforcemos brechas en lugar de cerrarlas.

Y si algo me queda claro es que el futuro no se trata de elegir entre un guion apocalíptico ni un cuento utópico. El futuro de quienes construyen hoy los cimientos de la IA será para quienes combinen lo humano con lo digital y quienes entiendan que la tecnología es herramienta y no destino.

Así lo vemos en AI Güey.

Pero ¿tú qué piensas? ¿Estás iniciando tu aventura con IA? ¡Cuéntanos tu experiencia!

Hasta la próxima,

—Jorge García