{"id":192615,"date":"2025-11-21T19:06:48","date_gmt":"2025-11-21T22:06:48","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/mx\/sin-categoria\/lenovo-impulsa-la-revolucion-de-la-ia-en-mexico-con-nuevos-equipos-y-soluciones-empresariales\/"},"modified":"2025-11-21T19:06:48","modified_gmt":"2025-11-21T22:06:48","slug":"lenovo-impulsa-la-revolucion-de-la-ia-en-mexico-con-nuevos-equipos-y-soluciones-empresariales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/eventos\/lenovo-impulsa-la-revolucion-de-la-ia-en-mexico-con-nuevos-equipos-y-soluciones-empresariales\/","title":{"rendered":"Lenovo impulsa la revoluci\u00f3n de la IA en M\u00e9xico con nuevos equipos y soluciones empresariales"},"content":{"rendered":"

La inversi\u00f3n en inteligencia artificial (IA) por parte de empresas mexicanas y globales creci\u00f3 casi tres veces entre 2024 y 2025<\/strong>, un salto sin precedentes que supera incluso la velocidad con la que las organizaciones adoptaron tecnolog\u00edas como el c\u00f3mputo en la nube hace una d\u00e9cada. As\u00ed lo revel\u00f3 Lenovo durante una sesi\u00f3n en M\u00e9xico encabezada por Jos\u00e9 Carlos Huescas<\/strong>, gerente global de productos de IA de la compa\u00f1\u00eda,<\/strong> acompa\u00f1ado por Alejandro Jim\u00e9nez<\/strong>, Country Manager de NVIDIA para M\u00e9xico.<\/strong><\/p>\n

\u201c<\/strong>Estamos viendo el incremento m\u00e1s acelerado en la historia reciente de la industria\u201d,<\/em> afirm\u00f3 Huescas al presentar los hallazgos del CIU Playbook<\/strong>, el estudio anual de Lenovo que analiza percepciones, retos y avances de la IA en las organizaciones. \u201cLas empresas hoy est\u00e1n resguardando un presupuesto casi tres veces mayor para IA. Nunca hab\u00edamos visto algo as\u00ed\u201d.<\/p>\n

A su lado, Jim\u00e9nez a\u00f1adi\u00f3 que este cambio \u201cconfirma el punto de inflexi\u00f3n en el que estamos: la adopci\u00f3n de IA no es una promesa, es una urgencia estrat\u00e9gica\u201d.<\/p>\n

La infraestructura: el tal\u00f3n de Aquiles en la adopci\u00f3n de IA<\/strong><\/span><\/h2>\n

Aunque el entusiasmo corporativo crece, la implementaci\u00f3n sigue enfrentando obst\u00e1culos estructurales. Uno de ellos es la falta de infraestructura lista para correr modelos avanzados de IA.<\/p>\n

\u201cUno de los principales desaf\u00edos es tener infraestructura adecuada que est\u00e9 lista para soportar estas cargas de trabajo\u201d,<\/em> se\u00f1al\u00f3 Jim\u00e9nez. Seg\u00fan el directivo, Lenovo trabaja con NVIDIA para desarrollar soluciones completas que integren hardware, servicios y software para facilitar la adopci\u00f3n.<\/p>\n

Huescas explic\u00f3 que las empresas quieren invertir en IA, pero tambi\u00e9n esperan resultados concretos: \u201cCada d\u00f3lar invertido en IA tiene una expectativa de retorno promedio de cuatro d\u00f3lares<\/strong>. Nuestro reto es ayudar a las organizaciones a convertir esa expectativa en realidad\u201d.<\/em><\/p>\n

En este sentido, ambos coincidieron en que dimensionar correctamente el proyecto<\/strong> desde la primera etapa es la clave del \u00e9xito. Seleccionar casos de uso relevantes, limpiar datos, evaluar cargas de trabajo y dise\u00f1ar una estrategia h\u00edbrida son pasos que no pueden improvisarse.<\/p>\n

El dato es el coraz\u00f3n de la IA, pero tambi\u00e9n su mayor riesgo. Huescas advirti\u00f3 que muchas empresas carecen de especialistas capaces de limpiar y preparar datos, mientras que otras fallan al construir pipelines de trabajo confiables.<\/p>\n

\u201cLa mayor\u00eda de las fallas ocurren por datos insuficientes o mal preparados. Sin una base de datos s\u00f3lida, cualquier proyecto puede descarrilarse\u201d,<\/em> dijo. Esta falta de talento interno obliga a las organizaciones a buscar consultor\u00eda especializada que les permita acelerar y reducir errores.<\/p>\n

Jim\u00e9nez complement\u00f3: \u201cLa consultor\u00eda es esencial. Puedes tener buenos ingenieros, pero necesitas una metodolog\u00eda clara y un acompa\u00f1amiento continuo para garantizar que los indicadores de negocio realmente se cumplan\u201d.<\/em><\/p>\n

La conversaci\u00f3n tambi\u00e9n abord\u00f3 el tema de la inteligencia artificial soberana<\/strong>, una estrategia global que busca que cada pa\u00eds tenga infraestructura local, datos locales y modelos entrenados con informaci\u00f3n propia.<\/p>\n

\u201cQueremos que cada naci\u00f3n tenga su soberan\u00eda tecnol\u00f3gica\u201d<\/em>, explic\u00f3 Jim\u00e9nez. \u201cHoy podemos entrenar modelos en la nube, pero desplegarlos en infraestructura local para proteger los datos. Este enfoque h\u00edbrido ser\u00e1 el est\u00e1ndar\u201d.<\/em><\/p>\n

La preferencia por modelos h\u00edbridos una parte en la nube y otra en servidores locales responde al inter\u00e9s por proteger la informaci\u00f3n y controlar costos, especialmente en industrias altamente reguladas como banca, salud o gobierno.<\/p>\n

El caso Hospital \u00c1ngeles: IA mexicana protegida, r\u00e1pida y eficaz<\/strong><\/span><\/h2>\n

Uno de los ejemplos m\u00e1s s\u00f3lidos de este enfoque es el proyecto de IA en Hospital \u00c1ngeles M\u00e9xico<\/strong>, donde Lenovo y NVIDIA desarrollaron un sistema denominado AISA<\/strong>, capaz de analizar \u00f3rganos del cuerpo humano mediante visi\u00f3n por computadora.<\/p>\n

\u201cAISA fue entrenado con datos 100% de la poblaci\u00f3n mexicana\u201d, destac\u00f3 Huescas. \u201cNo usamos datos europeos ni de otras latitudes. Eso permite diagn\u00f3sticos m\u00e1s precisos para nuestra realidad m\u00e9dica\u201d.<\/p>\n

Originalmente el sistema corr\u00eda completamente en la nube, pero tras la consultor\u00eda de Lenovo se migr\u00f3 a un esquema h\u00edbrido. El cambio no solo protegi\u00f3 los datos, sino que aceler\u00f3 dram\u00e1ticamente el tiempo de implementaci\u00f3n: pas\u00f3 de tres a\u00f1os a solo tres meses<\/strong>.<\/p>\n

La herramienta ya logr\u00f3 detectar tumores que no hab\u00edan sido identificados mediante pruebas tradicionales. \u201cEste caso muestra lo que es posible cuando la tecnolog\u00eda, la infraestructura correcta y la consultor\u00eda se unen\u201d, afirm\u00f3 Jim\u00e9nez.<\/p>\n

Jim\u00e9nez subray\u00f3 que NVIDIA ya no es solo una empresa de GPUs. \u201cM\u00e1s del 60% de nuestros empleados son desarrolladores de software\u201d, dijo. La compa\u00f1\u00eda hoy impulsa frameworks como Monai<\/strong> (im\u00e1genes m\u00e9dicas), Nemo<\/strong> (modelos de lenguaje) y herramientas para robots, veh\u00edculos aut\u00f3nomos y gemelos digitales industriales.<\/p>\n

Lenovo integra estas herramientas dentro de su framework Hyper Elite Advantage<\/strong>, una evoluci\u00f3n del concepto AI Factory de NVIDIA, con el cual crean soluciones escalables de IA, desde proyectos peque\u00f1os hasta grandes centros de datos.<\/p>\n

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

\u201cMuchos clientes dicen: \u2018quiero implementar IA, pero no s\u00e9 por d\u00f3nde empezar\u2019. Esa respuesta puede definir el \u00e9xito o el fracaso del proyecto\u201d,<\/em> resalt\u00f3 Huescas.<\/p>\n

Lee m\u00e1s:\u00a0<\/span><\/h3>\n