La inteligencia artificial ya ocupa un lugar central en las conversaciones tecnológicas de las empresas mexicanas, pero el desafío empieza a cambiar. Después de una primera etapa de experimentación, ahora llega el momento de transformar esas iniciativas en proyectos capaces de operar a escala, generar resultados y sostenerse económicamente.
Durante XChange LATAM México 2026, SUMaTO puso el foco precisamente en ese proceso. ITSitio conversó con Andrés Lozada, director ejecutivo de la compañía, sobre la madurez del mercado, los obstáculos que todavía frenan la adopción y las oportunidades que se abren para el canal.
SUMaTO nació en Colombia hace diez años como una compañía de consultoría tecnológica y hace dos inició operaciones en México. Su propuesta abarca desde la planeación estratégica hasta el diseño, la arquitectura y el acompañamiento durante la implementación.
“Nos dedicamos a planeación estratégica de tecnología y acompañamos a los clientes desde el entendimiento de la problemática, el diseño y la arquitectura hasta todo el proceso de implementación”, explicó Lozada.
La llegada a México respondió a una decisión estratégica. Para el ejecutivo, el país reúne algunas de las condiciones más atractivas de América Latina para desarrollar proyectos tecnológicos de mayor escala.
México eleva la complejidad de los proyectos tecnológicos
La experiencia de SUMaTO durante sus primeros dos años de operación en México permitió a la compañía encontrarse con un mercado diferente al de otros países de la región.
No se trata solamente del tamaño de las organizaciones, sino también del nivel de sofisticación de sus procesos y de la infraestructura que necesitan administrar. “México definitivamente es el hub de tecnología para Latinoamérica por capacidad, tamaño de empresas, competencias y capital”, afirmó Lozada.
Ese contexto genera proyectos más complejos y obliga a los proveedores a entender dinámicas locales antes de replicar modelos utilizados en otros mercados.
Según el ejecutivo, SUMaTO atravesó durante estos dos años un fuerte proceso de aprendizaje y conocimiento del mercado mexicano, acompañado por una expectativa importante de crecimiento.
“Las empresas en México, por su tamaño y estructura, tienen un nivel de madurez en tecnología y procesos mucho más grande y complejo”, agregó.
La IA domina la agenda, pero necesita preparación previa
Dentro de ese mercado más sofisticado, una tendencia aparece por encima del resto: la inteligencia artificial.
Lozada sostiene que durante los últimos dos años prácticamente todos los proyectos tecnológicos comenzaron a incorporar algún componente relacionado con IA. Sin embargo, advierte que el uso corporativo exige mucho más que contratar una herramienta con funciones inteligentes. “Todo está girando alrededor de IA, desde la implementación hasta el uso por parte de los usuarios finales. Pero lo más importante es la adopción en entornos corporativos”, señaló.
Antes de desplegar estos proyectos, las compañías deben resolver cuestiones vinculadas con la exposición de información, la seguridad, el gobierno y la soberanía de los datos.
Ese trabajo previo es el que permite que la inteligencia artificial termine generando automatización y mejoras reales de productividad, en lugar de convertirse únicamente en una nueva capa de software.
Comprar software con IA no significa tener una estrategia
Uno de los problemas que SUMaTO identifica en el mercado es la diferencia entre incorporar funciones de inteligencia artificial y desarrollar un verdadero proyecto alrededor de esta tecnología.
Muchas empresas ya compraron aplicaciones que incluyen capacidades de IA, pero eso no necesariamente implica que hayan definido qué buscan conseguir ni cómo deben preparar sus datos. “Muchos clientes están comprando software que tiene algunas capacidades de inteligencia artificial, pero eso no es un proyecto de IA”, explicó Lozada.
Para el ejecutivo, el proceso necesita comenzar por preguntas más básicas: qué información utilizar, qué riesgos existen, qué problema concreto se busca resolver y qué resultado espera obtener la organización.
La especialización también empieza a ganar peso.
“Hoy hay IA para todo, pero lo que estamos buscando es una IA con conocimiento específico de nicho o de industria. Eso sí le puede aportar muchísimo a los clientes”, sostuvo.
La diferencia está en pasar de soluciones generalistas a modelos capaces de comprender procesos particulares de cada negocio.
El desafío es bajar las expectativas a casos concretos
Otro obstáculo aparece cuando las empresas esperan que una única implementación resuelva demasiados problemas al mismo tiempo.
Lozada explicó que parte del trabajo de consultoría consiste precisamente en transformar esas expectativas en objetivos más específicos y medibles. “Cuando hablas con los clientes de IA, muchas veces quieren que haga todo: que implemente automáticamente, automatice procesos y haga una cantidad de cosas. Lo que buscamos es apoyarlos para que desarrollen procesos específicos y obtengan resultados específicos”, señaló.
Esa definición del alcance puede ser determinante para evitar proyectos difíciles de controlar y para medir con claridad el retorno de la inversión.
También ayuda a preparar el camino hacia una nueva etapa de la inteligencia artificial empresarial: los sistemas agénticos, capaces no solamente de responder preguntas, sino también de ejecutar tareas y participar activamente en procesos.
El costo puede derribar un proyecto técnicamente exitoso
La viabilidad financiera aparece como otro factor crítico.
Un proyecto puede funcionar desde el punto de vista técnico y, aun así, fracasar si el consumo de recursos supera lo que la organización puede justificar económicamente. “Hemos visto muchos proyectos que se han caído porque no hubo un entendimiento financiero. La parte técnica funciona, los procesos funcionan, pero al final tienes una factura enorme de tokens, créditos o consumo de software que sencillamente mata el proyecto”, advirtió.
Por eso, la evaluación económica debe formar parte del diseño desde el comienzo.
El desafío para 2027 será avanzar hacia una adopción más madura, donde estrategia, datos, infraestructura y costos formen parte del mismo análisis.
XChange LATAM México y la oportunidad de complementar capacidades
Para SUMaTO, otro de los aprendizajes que deja XChange LATAM México 2026 está relacionado con la colaboración entre partners.
Los integradores suelen trabajar con múltiples verticales y tecnologías, pero difícilmente pueden especializarse en todas ellas. El ecosistema puede cubrir esos espacios mediante alianzas. “Hay cosas en las que no somos expertos y acá tenemos la oportunidad de conocer empresas que sí lo son”, afirmó Lozada.
Ese vínculo puede convertir oportunidades que antes se perdían por falta de capacidades internas en proyectos desarrollados de manera conjunta.
“Esa alianza y esa sinergia pueden permitir desarrollar negocios que se pierden por desconocimiento o por no tener un aliado estratégico cercano”, agregó.
Para SUMaTO, el crecimiento del mercado mexicano en 2027 dependerá entonces de dos movimientos paralelos: hacer que la inteligencia artificial pase de la expectativa a proyectos concretos y fortalecer un ecosistema capaz de combinar especialidades. La tecnología seguirá avanzando, pero la ventaja estará en quienes sepan convertirla en resultados sostenibles para el negocio.
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