Aunque 68 % de las empresas mexicanas afirma estar experimentando con inteligencia artificial (IA), solo 1.0 por ciento ha alcanzado un nivel de madurez tecnológica sólido, según estudios recientes. La mayoría permanece en fases de prueba o de uso superficial, enfocadas principalmente en chatbots o automatización básica.

“El verdadero problema no es el uso de IA en sí, sino la forma en que se implementa: sin diagnóstico, sin estrategia y sin gobernanza. El resultado es una sobrecarga operativa digital, con flujos duplicados, versiones múltiples de información y decisiones basadas en datos incompletos”, explica Alejandro Pérez, Director General de LabComm, consultora mexicana especializada en modernización digital.

La efectividad de la IA depende directamente de la calidad de los datos. Tanto la personalización de campañas en redes sociales como la automatización de experiencias digitales requieren información confiable, útil y bien interpretada.

Se trata de una paradoja: nunca habíamos generado tantos datos, pero pocas veces los aprovechamos plenamente. Parte del problema radica en los líderes que impulsan la idea de “IA en todas partes, todo el tiempo”, sin un marco estratégico. Este enfoque fomenta prácticas erróneas —como copiar y pegar resultados sin criterio— y la creencia de que más automatización equivale a más productividad.

Desde LabComm se propone transformar este reto en una oportunidad, a través de un enfoque medido y alineado con los objetivos de negocio. Entre las claves para lograrlo destacan:

• Invertir en formación en IA. Los equipos deben saber identificar cuándo la IA agrega valor y cuándo puede generar riesgos. Es necesario establecer estándares de calidad, definir qué constituye un trabajo “asistido por IA” aceptable y garantizar mecanismos de revisión humana.
• Construir barreras de seguridad organizacionales. La integración efectiva de la IA parte de una gobernanza clara. Esto incluye revisión humana antes de cualquier entrega generada por IA, guías internas sobre su uso y el tratamiento de la adopción tecnológica como una estrategia, no una moda.
• Modelar el comportamiento correcto. Ser transparentes sobre lo que genera la IA y lo que produce el equipo humano fortalece la confianza y eleva los estándares éticos. Priorizar la calidad sobre la velocidad es una señal de madurez digital.

En definitiva, la IA solo aporta valor cuando existe una estrategia que la guía: liderazgo con visión digital, gobernanza de datos sólida y equipos capaces de convertir la tecnología en decisiones reales de negocio. Así, la modernización digital deja de ser una tendencia pasajera para convertirse en una práctica consciente que impulsa la competitividad y el crecimiento sostenible de las organizaciones.

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