Lenovo fortalece su presencia en México a través de alianzas con canales, impulsando ofertas especializadas para sectores como manufactura, gobierno y educación.

Lenovo impulsa la revolución de la IA en México con nuevos equipos y soluciones empresariales

La compañía reporta un crecimiento sólido en infraestructura inteligente, con foco en soluciones híbridas y servicios administrados.

Redacción de ITSitio 21 de noviembre de 2025

3 minutos de lectura

La inversión en inteligencia artificial (IA) por parte de empresas mexicanas y globales creció casi tres veces entre 2024 y 2025, un salto sin precedentes que supera incluso la velocidad con la que las organizaciones adoptaron tecnologías como el cómputo en la nube hace una década. Así lo reveló Lenovo durante una sesión en México encabezada por José Carlos Huescas, gerente global de productos de IA de la compañía, acompañado por Alejandro Jiménez, Country Manager de NVIDIA para México.

“Estamos viendo el incremento más acelerado en la historia reciente de la industria”, afirmó Huescas al presentar los hallazgos del CIU Playbook, el estudio anual de Lenovo que analiza percepciones, retos y avances de la IA en las organizaciones. “Las empresas hoy están resguardando un presupuesto casi tres veces mayor para IA. Nunca habíamos visto algo así”.

A su lado, Jiménez añadió que este cambio “confirma el punto de inflexión en el que estamos: la adopción de IA no es una promesa, es una urgencia estratégica”.

La infraestructura: el talón de Aquiles en la adopción de IA

Aunque el entusiasmo corporativo crece, la implementación sigue enfrentando obstáculos estructurales. Uno de ellos es la falta de infraestructura lista para correr modelos avanzados de IA.

“Uno de los principales desafíos es tener infraestructura adecuada que esté lista para soportar estas cargas de trabajo”, señaló Jiménez. Según el directivo, Lenovo trabaja con NVIDIA para desarrollar soluciones completas que integren hardware, servicios y software para facilitar la adopción.

Huescas explicó que las empresas quieren invertir en IA, pero también esperan resultados concretos: “Cada dólar invertido en IA tiene una expectativa de retorno promedio de cuatro dólares. Nuestro reto es ayudar a las organizaciones a convertir esa expectativa en realidad”.

En este sentido, ambos coincidieron en que dimensionar correctamente el proyecto desde la primera etapa es la clave del éxito. Seleccionar casos de uso relevantes, limpiar datos, evaluar cargas de trabajo y diseñar una estrategia híbrida son pasos que no pueden improvisarse.

El dato es el corazón de la IA, pero también su mayor riesgo. Huescas advirtió que muchas empresas carecen de especialistas capaces de limpiar y preparar datos, mientras que otras fallan al construir pipelines de trabajo confiables.

“La mayoría de las fallas ocurren por datos insuficientes o mal preparados. Sin una base de datos sólida, cualquier proyecto puede descarrilarse”, dijo. Esta falta de talento interno obliga a las organizaciones a buscar consultoría especializada que les permita acelerar y reducir errores.

Jiménez complementó: “La consultoría es esencial. Puedes tener buenos ingenieros, pero necesitas una metodología clara y un acompañamiento continuo para garantizar que los indicadores de negocio realmente se cumplan”.

La conversación también abordó el tema de la inteligencia artificial soberana, una estrategia global que busca que cada país tenga infraestructura local, datos locales y modelos entrenados con información propia.

“Queremos que cada nación tenga su soberanía tecnológica”, explicó Jiménez. “Hoy podemos entrenar modelos en la nube, pero desplegarlos en infraestructura local para proteger los datos. Este enfoque híbrido será el estándar”.

La preferencia por modelos híbridos una parte en la nube y otra en servidores locales responde al interés por proteger la información y controlar costos, especialmente en industrias altamente reguladas como banca, salud o gobierno.

El caso Hospital Ángeles: IA mexicana protegida, rápida y eficaz

Uno de los ejemplos más sólidos de este enfoque es el proyecto de IA en Hospital Ángeles México, donde Lenovo y NVIDIA desarrollaron un sistema denominado AISA, capaz de analizar órganos del cuerpo humano mediante visión por computadora.

“AISA fue entrenado con datos 100% de la población mexicana”, destacó Huescas. “No usamos datos europeos ni de otras latitudes. Eso permite diagnósticos más precisos para nuestra realidad médica”.

Originalmente el sistema corría completamente en la nube, pero tras la consultoría de Lenovo se migró a un esquema híbrido. El cambio no solo protegió los datos, sino que aceleró dramáticamente el tiempo de implementación: pasó de tres años a solo tres meses.

La herramienta ya logró detectar tumores que no habían sido identificados mediante pruebas tradicionales. “Este caso muestra lo que es posible cuando la tecnología, la infraestructura correcta y la consultoría se unen”, afirmó Jiménez.

Jiménez subrayó que NVIDIA ya no es solo una empresa de GPUs. “Más del 60% de nuestros empleados son desarrolladores de software”, dijo. La compañía hoy impulsa frameworks como Monai (imágenes médicas), Nemo (modelos de lenguaje) y herramientas para robots, vehículos autónomos y gemelos digitales industriales.

Lenovo integra estas herramientas dentro de su framework Hyper Elite Advantage, una evolución del concepto AI Factory de NVIDIA, con el cual crean soluciones escalables de IA, desde proyectos pequeños hasta grandes centros de datos.

Para Lenovo, el punto de partida para cualquier empresa es el taller Lenovo AI Discover, que permite entender los datos, identificar casos de uso y trazar una hoja de ruta realista.

“Muchos clientes dicen: ‘quiero implementar IA, pero no sé por dónde empezar’. Esa respuesta puede definir el éxito o el fracaso del proyecto”, resaltó Huescas.