La inteligencia artificial generativa continúa transformando la estrategia tecnológica de las empresas, pero los recientes acontecimientos que han involucrado a plataformas como OpenAI y Hugging Face han cambiado el tono de la conversación corporativa. Más que detener la innovación, estos episodios han llevado a las organizaciones a replantear cómo implementar modelos de IA con mayores controles, gobernanza y seguridad.
Durante un encuentro con medios, directivos de SAP y JPMorgan coincidieron en que México vive una etapa de maduración tecnológica en la que las empresas ya no preguntan si deben incorporar inteligencia artificial, sino cómo hacerlo sin poner en riesgo su operación, sus datos y la confianza de sus clientes.
El contexto resulta especialmente relevante para el mercado mexicano, donde la adopción de tecnologías basadas en inteligencia artificial se acelera impulsada por la digitalización empresarial y la migración hacia la nube, mientras el Gobierno federal también trabaja en iniciativas relacionadas con la regulación de la IA y el desarrollo de capacidades digitales.
“Hoy creo que estamos en un proceso de evolución como México, de concientización de lo que implica realmente implementar de manera efectiva toda esta tecnología. Todas las empresas dicen: ahí está la inteligencia artificial, ¿cómo la uso?, ¿cómo hago que realmente genere beneficios para mi negocio?“, explicó Paola Becerra, presidenta de SAP México.
La prioridad ya no es implementar IA, sino construir una arquitectura confiable
Los ejecutivos señalaron que muchas organizaciones han comenzado a experimentar con modelos como OpenAI y otras plataformas de IA generativa de manera aislada. Sin embargo, el siguiente paso consiste en integrar esas herramientas dentro de una arquitectura tecnológica que permita gobernar los datos, administrar riesgos y garantizar la trazabilidad de las decisiones.
Desde la perspectiva de SAP, el futuro no consiste en que las empresas operen exclusivamente con soluciones del fabricante, sino en ofrecer plataformas abiertas capaces de convivir con diferentes modelos de lenguaje y agentes desarrollados por terceros.
El representante de la compañía explicó de manera indirecta que la realidad empresarial obliga a trabajar con ecosistemas híbridos, donde conviven aplicaciones SAP y tecnologías externas. En ese escenario, el reto consiste en integrar todas esas capacidades dentro de un entorno regulado y gobernado.
“Sabemos que muchas empresas no van a empezar de la manera correcta. Tendremos que tomar lo que ya están haciendo e integrarlo para darle estructura, control y evitar riesgos”, afirmó.
México avanza, pero la nube sigue siendo el primer requisito
Aunque existe la percepción de que la inteligencia artificial podría representar una tecnología demasiado avanzada para las pequeñas y medianas empresas, los participantes consideraron que el país sí está preparado para avanzar, siempre que primero fortalezca sus fundamentos tecnológicos.
Uno de los principales desafíos identificados es la modernización de la infraestructura empresarial.
Ingrid Albanés, líder de Soluciones Digitales para América Latina de JPMorgan Payments, explicó que resulta prácticamente imposible aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial sobre plataformas obsoletas.
“Es como intentar meter ChatGPT en un BlackBerry. Si una empresa sigue operando con tecnología de hace veinte años, difícilmente podrá incorporar estas capacidades”, señaló.
Por ello, sostuvo que la migración hacia la nube constituye el primer paso para que tanto grandes corporativos como Pymes puedan incorporar innovación de forma continua y mantenerse al ritmo con el que evoluciona la inteligencia artificial.
De acuerdo con datos de IDC, el gasto en servicios de nube pública en América Latina mantiene un crecimiento de doble dígito impulsado principalmente por proyectos relacionados con automatización, análisis de datos e inteligencia artificial, mientras que México figura entre los mercados con mayor potencial de expansión por el proceso de digitalización de sectores como manufactura, banca, retail y servicios.
La calidad de los datos será el verdadero diferenciador
Uno de los mensajes más reiterados durante el encuentro fue que el éxito de la inteligencia artificial dependerá mucho más de la calidad de los datos que del modelo utilizado. Los especialistas advirtieron que un modelo entrenado con información incorrecta inevitablemente producirá recomendaciones equivocadas y, en el futuro, cuando los agentes comiencen a ejecutar procesos de manera autónoma, el impacto podría ser considerablemente mayor.
“Los riesgos son enormes, pero también los beneficios. Lo que necesitas es un marco de gobierno adecuado que permita trazabilidad, transparencia y una base de datos integrada”, explicó el representante de SAP.
Desde JPMorgan también insistieron en que la discusión debe centrarse en construir ecosistemas seguros antes que en automatizar procesos de forma acelerada. “La inteligencia artificial es tan poderosa como la calidad de los datos y la confianza que le des. Si no hay calidad y no hay confianza, ¿para qué pagar una licencia?”, expresó una ejecutiva del banco.
Uno de los temas que despertó mayor interés fue el avance de los llamados agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas de negocio, incluyendo procesos financieros y pagos.
Aunque empresas tecnológicas y redes de pagos ya realizan pruebas con pagos agentivos, JPMorgan considera que el factor humano seguirá siendo indispensable durante los próximos años.
“No todo proceso necesita inteligencia artificial y no todo proceso necesita un humano. La colaboración entre ambos será lo verdaderamente transformador”, explicó una representante de JPMorgan Payments.
La institución financiera descartó que los agentes sustituyan completamente a los responsables de autorizar operaciones críticas. “El factor humano sigue siendo fundamental. Ese conocimiento del mercado no puede reemplazarse. Lo que buscamos es hacer más sencilla la vida de los usuarios”, afirmó.
La compañía citó además un análisis de Gartner, según el cual los directores financieros estiman que la adopción generalizada de casos de uso de IA en finanzas podría consolidarse en un periodo de entre dos y 36 meses, conforme maduren los procesos de gobernanza, seguridad y calidad de datos.
SAP destacó que recientemente anunció una inversión de 100 millones de euros destinada a fortalecer su ecosistema de socios tecnológicos, con el objetivo de acelerar el desarrollo de agentes de inteligencia artificial y reducir los tiempos de migración hacia la nube.
La empresa explicó que actualmente ya dispone de herramientas que permiten disminuir hasta en 50% algunos procesos asociados a la migración tecnológica, una tarea que será ejecutada principalmente por su red de consultores y partners.
En ese sentido, los ejecutivos coincidieron en que el reto para México ya no consiste únicamente en adquirir herramientas de inteligencia artificial, sino en crear un ecosistema donde directores generales, responsables financieros, áreas de tecnología y especialistas en ciberseguridad trabajen de manera coordinada para garantizar una adopción responsable.
Preguntas frecuentes:
¿Está preparado México para adoptar agentes de inteligencia artificial?
Sí, de acuerdo con SAP y JPMorgan, México cuenta con las condiciones para avanzar, aunque las empresas primero deben fortalecer su infraestructura tecnológica, migrar a la nube, mejorar la calidad de sus datos y establecer modelos sólidos de gobernanza.
¿Cuál es el principal riesgo de implementar inteligencia artificial en las empresas?
El mayor riesgo consiste en utilizar modelos entrenados con datos incorrectos o sin controles adecuados, lo que puede provocar decisiones equivocadas, alucinaciones, problemas de seguridad y falta de trazabilidad en los procesos automatizados.
¿Los agentes de IA sustituirán a los trabajadores en las empresas?
No en el corto plazo. Tanto SAP como JPMorgan consideran que los agentes actuarán como asistentes que automatizan tareas repetitivas, mientras que las decisiones críticas seguirán bajo supervisión humana.
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