{"id":193925,"date":"2026-04-13T17:17:20","date_gmt":"2026-04-13T20:17:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193925"},"modified":"2026-04-16T14:21:59","modified_gmt":"2026-04-16T17:21:59","slug":"solo-17-de-las-empresas-protege-su-ia-el-dato-que-revela-la-brecha-real-detras-del-boom-tecnologico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/solo-17-de-las-empresas-protege-su-ia-el-dato-que-revela-la-brecha-real-detras-del-boom-tecnologico\/","title":{"rendered":"Jos\u00e9 Carlos Huescas: Solo 17% de las empresas protege su IA: el dato que revela la brecha real detr\u00e1s del boom tecnol\u00f3gico"},"content":{"rendered":"

En plena carrera por adoptar inteligencia artificial, hay un dato que expone la fragilidad del momento solo el 17% de las empresas cuenta con una estrategia de ciberseguridad espec\u00edfica para IA. En otras palabras, mientras las organizaciones aceleran inversiones y prometen transformaci\u00f3n, la gran mayor\u00eda a\u00fan no sabe c\u00f3mo proteger uno de sus activos m\u00e1s cr\u00edticos: los datos.<\/p>\n

As\u00ed lo revela el CIO Playbook 2026 <\/strong>estudio desarrollado por Lenovo en conjunto con IDC<\/strong>, que analiza el estado actual de la adopci\u00f3n de inteligencia artificial en 500 empresas a nivel global. Y aunque el optimismo domina el discurso, los hallazgos apuntan a una realidad m\u00e1s compleja pues la IA avanza m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad de las organizaciones para implementarla de forma segura, estrat\u00e9gica y rentable.<\/p>\n

De acuerdo con el estudio, las empresas esperan obtener un retorno de inversi\u00f3n de 2.7 d\u00f3lares por cada d\u00f3lar invertido<\/strong> en inteligencia artificial<\/p>\n

\u201cHoy vemos una planeaci\u00f3n mucho m\u00e1s estructurada en comparaci\u00f3n con a\u00f1os anteriores, pero eso no significa que todas las empresas est\u00e9n listas\u201d,<\/em> explica Jos\u00e9 Carlos Huescas, gerente global de soluciones de inteligencia artificial en Lenovo.<\/p>\n

Mientras el 93% de las organizaciones se considera \u201cAI-driven\u201d, solo el 26% logr\u00f3 implementar soluciones que realmente impactan procesos clave del negocio.Es decir, la mayor\u00eda sigue en fase experimental.<\/p>\n

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La alianza entre la AMA y P\u00farpura AI busca fortalecer la capacitaci\u00f3n y el desarrollo de talento actuarial en inteligencia artificial.<\/figcaption><\/figure>\n

El espejismo del \u201cAI-driven\u201d<\/span><\/h2>\n

Uno de los hallazgos m\u00e1s reveladores del estudio es la diferencia entre percepci\u00f3n y realidad. Muchas empresas aseguran estar impulsadas por inteligencia artificial simplemente por utilizar herramientas como asistentes generativos o copilotos. Pero eso no implica una transformaci\u00f3n estructural. \u201cHay organizaciones que consideran que ya est\u00e1n en ese camino solo por haber integrado herramientas de IA generativa, pero la verdadera adopci\u00f3n ocurre cuando impacta procesos cr\u00edticos\u201d,<\/em> se\u00f1ala Huescas.<\/p>\n

A diferencia de otros mercados, en M\u00e9xico y Am\u00e9rica Latina la adopci\u00f3n de inteligencia artificial sigue anclada en soluciones tradicionales.<\/p>\n

El 70% de las implementaciones corresponde a sistemas que clasifican, detectan anomal\u00edas o automatizan tareas espec\u00edficas, como prevenci\u00f3n de fraude o monitoreo de riesgos.<\/p>\n

La inteligencia artificial generativa la m\u00e1s visible medi\u00e1ticamente a\u00fan representa una proporci\u00f3n menor, aunque su crecimiento es inminente.<\/p>\n

\u201cLo que estamos viendo es una transici\u00f3n. La IA tradicional sigue resolviendo problemas concretos, pero la generativa ser\u00e1 el est\u00e1ndar en los pr\u00f3ximos a\u00f1os\u201d,<\/em> explica el vocero.<\/p>\n

Cuatro industrias marcan el paso<\/span><\/h2>\n

El estudio identifica a cuatro sectores como los principales impulsores de la inteligencia artificial en M\u00e9xico: retail, manufactura, salud y finanzas.<\/p>\n

Este \u00faltimo destaca como el m\u00e1s avanzado en adopci\u00f3n y el que tendr\u00e1 mayor crecimiento en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, impulsado por la necesidad de personalizar servicios y automatizar decisiones. \u201cLa personalizaci\u00f3n ya no es un lujo, es una expectativa del usuario, y la IA es lo que permite escalarla\u201d,<\/em> apunta Huescas.<\/p>\n

Si hay un punto cr\u00edtico en la adopci\u00f3n de inteligencia artificial, es la seguridad. El hecho de que solo el 17% de las empresas tenga una estrategia espec\u00edfica de ciberseguridad en IA refleja un desfase preocupante entre innovaci\u00f3n y protecci\u00f3n.<\/p>\n

Esto implica riesgos en toda la cadena de valor: desde la ingesta de datos hasta su procesamiento y almacenamiento.<\/p>\n

\u201cParte fundamental de una implementaci\u00f3n exitosa es proteger los datos en todo su ciclo de vida. Sin eso, cualquier modelo est\u00e1 expuesto\u201d,<\/em> advierte el especialista.<\/p>\n

A esto se suma otro problema como la calidad de los datos. Muchas empresas iniciaron sus proyectos de IA sin una correcta depuraci\u00f3n de la informaci\u00f3n, lo que hoy se traduce en modelos con sesgos o resultados poco confiables.<\/p>\n

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La inteligencia artificial se convierte en aliada clave del desempe\u00f1o: 61% de los profesionales en M\u00e9xico ya la utiliza de manera independiente.<\/figcaption><\/figure>\n

El d\u00e9ficit de talento frena la adopci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

La falta de especialistas es otro de los grandes obst\u00e1culos. Solo el 15% de las empresas cuenta con cient\u00edficos de datos, una figura clave para desarrollar, entrenar y optimizar modelos de inteligencia artificial.<\/p>\n

Este d\u00e9ficit explica por qu\u00e9 muchas iniciativas no escalan o no generan el impacto esperado. \u201cLa IA no es solo tecnolog\u00eda, depende directamente del talento que la implementa\u201d<\/em>, afirma Huescas.<\/p>\n

Ante esta carencia, muchas organizaciones est\u00e1n optando por apoyarse en consultoras o proveedores tecnol\u00f3gicos, aunque esto implica nuevos retos en costos y dependencia.<\/p>\n

\u00bfQui\u00e9n responde cuando la IA falla?<\/span><\/h2>\n

En un contexto donde las decisiones automatizadas son cada vez m\u00e1s comunes, surge una pregunta inevitable: \u00bfqui\u00e9n asume el costo de un error?<\/p>\n

Desde Lenovo, la respuesta es a una responsabilidad compartida. \u201cSi no hay un plan estructurado, la empresa asume el riesgo. Pero los proveedores tambi\u00e9n tienen la obligaci\u00f3n de garantizar buenas pr\u00e1cticas\u201d<\/em>, explica Huescas.<\/p>\n

Esto incluye desde la selecci\u00f3n de datos hasta la implementaci\u00f3n de modelos y la supervisi\u00f3n de resultados.<\/p>\n

A pesar de los desaf\u00edos, el estudio tambi\u00e9n muestra se\u00f1ales de madurez. A diferencia de 2023, cuando muchas empresas quer\u00edan implementar inteligencia artificial sin un objetivo claro, hoy existe una mayor claridad sobre qu\u00e9 problemas resolver y c\u00f3mo hacerlo.<\/p>\n

Adem\u00e1s, comienza a tomar fuerza una nueva tendencia como los sistemas multiagente,<\/strong> capaces de interactuar entre s\u00ed para automatizar procesos complejos.<\/p>\n

Un ejemplo de esto se ver\u00e1 en la Copa Mundial de la FIFA 2026, donde la inteligencia artificial se utilizar\u00e1 para analizar jugadas en tiempo real, proteger datos y generar insights operativos a gran escala.<\/p>\n

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