{"id":193666,"date":"2026-03-17T20:56:17","date_gmt":"2026-03-17T23:56:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193666"},"modified":"2026-03-17T20:56:17","modified_gmt":"2026-03-17T23:56:17","slug":"ia-que-ejecuta-la-proxima-ventaja-competitiva-para-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/ia-que-ejecuta-la-proxima-ventaja-competitiva-para-las-empresas\/","title":{"rendered":"IA que ejecuta: la pr\u00f3xima ventaja competitiva para las empresas"},"content":{"rendered":"

Por: Mauricio Garc\u00eda-Cepeda, director general de Genesys M\u00e9xico<\/i><\/strong><\/p>\n

La evoluci\u00f3n reciente de la IA ha avanzado m\u00e1s r\u00e1pido que cualquier transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica que haya visto en mi carrera. Lo que antes parec\u00eda experimental hoy es esencial para que las empresas modernas compitan y escalen. La velocidad, la eficiencia y la diferenciaci\u00f3n determinan la supervivencia de las compa\u00f1\u00edas de alto crecimiento, donde la IA se ha convertido en una capa cr\u00edtica capaz de impulsar procesos, acelerar decisiones y convertir la estrategia en acci\u00f3n con impacto real en el mercado.<\/span><\/p>\n

Ese cambio es evidente en las tendencias globales de inversi\u00f3n y en las tasas de adopci\u00f3n empresarial. De acuerdo con el reporte <\/span>Artificial Intelligence Market de Grand View Research<\/span><\/i><\/a>, el mercado global super\u00f3 los 390 mil millones de d\u00f3lares en 2025 y crecer\u00e1 m\u00e1s de 30 % anualmente hasta 2033, cuando rebasar\u00e1 los 3.5 billones. En M\u00e9xico, se proyecta que el mercado de IA alcance los 16,924.8 millones de d\u00f3lares en 2025 y crezca hasta 180,057.8 millones para 2033. Asimismo, la <\/span>firma analista Select<\/span><\/a> afirma que nueve de cada diez grandes organizaciones ya utilizan al menos una metodolog\u00eda de IA\u2014y diez de cada diez planean adoptarla.<\/span><\/p>\n

La siguiente evoluci\u00f3n de la IA empresarial: de la comprensi\u00f3n a la orquestaci\u00f3n<\/b><\/span><\/h2>\n

Hasta ahora, los modelos de lenguaje grandes (LLM) han sido el motor de esta transformaci\u00f3n. Permiten que las m\u00e1quinas articulen, conversen y contextualicen con una naturalidad impensable hace pocos a\u00f1os. En el \u00e1mbito de la experiencia del cliente (CX), esto reemplaz\u00f3 guiones r\u00edgidos por di\u00e1logos que se adaptan en tiempo real y suenan m\u00e1s humanos.<\/span><\/p>\n

Pero el mercado ha llegado a un punto decisivo donde comprender y articular ya no es suficiente. Ante vol\u00famenes de datos cada vez mayores y operaciones m\u00e1s complejas, la siguiente etapa de la IA en las empresas mexicanas requiere pasar de describir a ejecutar. Se necesita una IA capaz de anticipar escenarios, tomar decisiones y orquestar procesos a trav\u00e9s de sistemas cr\u00edticos.<\/span><\/p>\n

Los Large Action Models (LAMs) est\u00e1n dise\u00f1ados para llevar las experiencias impulsadas por IA de la conversaci\u00f3n a la acci\u00f3n, anticipar necesidades y coordinar flujos complejos entre los sistemas empresariales. Para el mercado mexicano\u2014donde las pymes se digitalizan aceleradamente y las grandes empresas est\u00e1n inmersas en iniciativas de productividad y nearshoring\u2014 esto puede traducirse en operaciones m\u00e1s \u00e1giles, mejores experiencias para los clientes y una ventaja competitiva medible.<\/span><\/p>\n

Los LAMs est\u00e1n concebidos para convertir el <\/span>insight<\/span><\/i> en ejecuci\u00f3n. Extienden las capacidades conversacionales de los LLM y pueden actuar dentro de entornos empresariales claramente definidos y seguros. Operan utilizando herramientas autorizadas y flujos aprobados, actuando solo sobre lo que es real, disponible y permitido. Cada acci\u00f3n es trazable, con resultados vinculados directamente a sistemas y procesos verificados. El resultado es una orquestaci\u00f3n anticipatoria que se adapta y act\u00faa antes de que la fricci\u00f3n aparezca.<\/span><\/p>\n

Para que este cambio funcione en entornos reales, la inteligencia LAM necesita un m\u00e9todo disciplinado para interactuar con los sistemas empresariales. All\u00ed entra el Model Context Protocol (MCP). MCP forma el marco de conexi\u00f3n entre la inteligencia y la infraestructura; define d\u00f3nde ocurren las acciones, gestiona el acceso a herramientas y refuerza las reglas que rigen su uso. MCP traduce el an\u00e1lisis en ejecuci\u00f3n y permite que la IA opere de forma segura y efectiva dentro del ecosistema empresarial.<\/span><\/p>\n

De la experimentaci\u00f3n a la ejecuci\u00f3n<\/b><\/span><\/h2>\n

La transformaci\u00f3n ya es visible en los datos del mercado. El reporte de <\/span>Genesys Customer Experience in the Age of AI<\/span><\/i><\/a> muestra que 83 % de los l\u00edderes de experiencia del cliente encuestados cree que la IA ser\u00e1 un diferenciador competitivo decisivo en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, y 70 % afirma que ya est\u00e1 ayudando a ofrecer recorridos m\u00e1s eficientes y emp\u00e1ticos.<\/span><\/p>\n

En compa\u00f1\u00edas de alto crecimiento \u2014donde equipos \u00e1giles deben escalar r\u00e1pidamente\u2014 los LAMs pueden eliminar pasos manuales, reducir reprocesos y permitir que la inteligencia trabaje directamente a favor de la eficiencia operativa. Un ejemplo claro: un agente virtual ag\u00e9ntico detecta una ca\u00edda en el <\/span>engagement<\/span><\/i>, activa de inmediato una campa\u00f1a predictiva y la registra en el CRM \u2014ejecutando todo el flujo sin intervenci\u00f3n humana.<\/span><\/p>\n

La IA ya no es solo un recurso poderoso, se ha convertido en un componente activo de las operaciones. En lugar de recurrir a soluciones puntuales aisladas, las organizaciones buscar\u00e1n diferenciaci\u00f3n real mediante la orquestaci\u00f3n de experiencias impulsadas por IA sobre una plataforma unificada que conecte comprensi\u00f3n, acci\u00f3n y prop\u00f3sito.<\/span><\/p>\n

La siguiente etapa de la IA no se definir\u00e1 por mayor potencia, sino por mejor criterio. El cambio real radica en equilibrar adecuadamente la autonom\u00eda de la IA con la supervisi\u00f3n humana. Con LAMs, las organizaciones pueden pasar de sistemas que simplemente entienden solicitudes a sistemas que las resuelven de manera segura, contextual y a escala.<\/span><\/p>\n

En una econom\u00eda impulsada por el nearshoring, donde el crecimiento magnifica la complejidad operativa, esa distinci\u00f3n es crucial. Los l\u00edderes de esta nueva era no tratar\u00e1n la IA como una tendencia, sino como infraestructura operativa. La IA evolucionar\u00e1 hacia ecosistemas ag\u00e9nticos que convierten la conversaci\u00f3n en ejecuci\u00f3n, reducen fricciones y liberan a las personas para enfocarse en lo que realmente diferencia al negocio. Cuando la acci\u00f3n aut\u00f3noma se combina con el discernimiento humano, la ventaja deja de ser incremental y se vuelve estructural.<\/span><\/p>\n

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