En los últimos años, la inteligencia artificial pasó de ser una promesa a convertirse en una herramienta recurrente dentro de las organizaciones. Sin embargo, en México y América Latina, su adopción ha estado marcada por una constante: pilotos aislados, chatbots y pruebas de concepto que rara vez escalan a toda la operación. Ese paradigma comienza a cambiar.
De acuerdo con SONDA, la región está entrando en una nueva etapa donde la IA deja de ser un experimento y se integra directamente en la operación diaria de empresas y gobiernos. Este cambio está impulsado por el modelo “AI First”, una propuesta que busca que la inteligencia artificial no solo analice datos, sino que también anticipe, decida y ejecute dentro de procesos críticos.
“La mayoría de las empresas hoy han interactuado con la IA a través de herramientas como chatbots. Eso es útil, pero limitado. Un enfoque AI First implica convertir la inteligencia artificial en una capacidad operativa, conectada a datos, sistemas y procesos”, explica Héctor Bravo, director regional de Tecnologías Disruptivas & AI de SONDA.
De la prueba piloto a la operación real
El contexto global deja ver por qué este cambio es urgente. Se estima que la inteligencia artificial generará un impacto económico superior a los 22 billones de dólares hacia 2030, equivalente a cerca del 3.7% del PIB mundial. A pesar de ello, América Latina sigue representando una porción menor de esta inversión, lo que evidencia una brecha tecnológica, pero también una oportunidad estratégica.
En México, esta situación no es ajena. Datos de la industria apuntan a que cada vez más empresas están destinando presupuesto a iniciativas de automatización e inteligencia artificial, particularmente en sectores como banca, retail y manufactura. No obstante, muchas de estas inversiones aún se concentran en soluciones fragmentadas.
El modelo AI First busca resolver precisamente ese problema: dejar atrás la experimentación dispersa y avanzar hacia plataformas de IA que puedan integrarse con sistemas existentes como ERP y CRM, escalar de forma sostenible y generar impacto tangible en productividad y eficiencia operativa.
Cómo funciona el modelo AI First
El enfoque propuesto por SONDA se construye sobre tres pilares tecnológicos que, en conjunto, permiten llevar la inteligencia artificial a distintos niveles de la operación.
Por un lado, están los sistemas de agentes inteligentes, capaces de automatizar procesos completos dentro de flujos empresariales. Estos agentes pueden interactuar con plataformas corporativas, ejecutar tareas y tomar decisiones bajo parámetros definidos.
A esto se suma la analítica avanzada, que transforma grandes volúmenes de datos —estructurados y no estructurados— en información accionable. Este componente permite anticipar fallas, optimizar procesos y acelerar la toma de decisiones en tiempo real.
Finalmente, el tercer elemento es la robótica operacional o RobOps, que traslada la inteligencia artificial al mundo físico mediante dispositivos autónomos como robots, drones y sensores inteligentes.
“AgentIA decide, Analytics aporta inteligencia y RobOps ejecuta en el mundo físico. Juntas, estas capacidades permiten que la inteligencia artificial deje de ser solo una herramienta de análisis y se convierta en parte activa de la operación”, detalla Bravo.
Robots, drones y decisiones en tiempo real
Uno de los casos más visibles de esta convergencia tecnológica ya se puede observar en industrias como energía, minería y servicios públicos. En estos sectores, robots cuadrúpedos y drones autónomos están comenzando a encargarse de tareas de inspección que antes dependían completamente de equipos humanos.
Estos dispositivos, equipados con sensores térmicos, cámaras de alta resolución y sistemas de navegación autónoma, pueden detectar anomalías como sobrecalentamientos, fugas o vibraciones fuera de rango. La información no solo se captura, sino que se procesa en tiempo real para generar alertas con evidencia clara.
“El robot no ‘adivina’. Detecta anomalías a partir de sensores y modelos analíticos que clasifican la severidad de un evento y entregan información confiable para la toma de decisiones”, puntualiza el directivo.
A pesar del avance tecnológico, el rol humano sigue siendo central. La adopción de inteligencia artificial está redefiniendo la manera en que trabajan los equipos, pero no implica su reemplazo.
“La inteligencia artificial no reemplaza al experto. Lo que hace es liberar tiempo para que el criterio humano se aplique donde realmente marca la diferencia”, señala Bravo. En la práctica, esto se traduce en menos tareas repetitivas y mayor enfoque en actividades estratégicas como análisis, supervisión y gestión de riesgos.
Sin embargo, la implementación de este tipo de modelos no está exenta de desafíos. En países de la región, uno de los principales obstáculos sigue siendo la conectividad, especialmente en entornos industriales o zonas remotas.
Para hacer frente a esta limitación, muchas soluciones AI First están adoptando arquitecturas híbridas que combinan nube, edge computing y procesamiento local. Esto permite que los sistemas sigan operando incluso cuando la conexión a internet es intermitente o limitada.
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