Invertir más en IA no garantiza mejores resultados: iNBest

La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta cotidiana dentro de las compañías. Hoy en día, la adopción de nuevas tecnologías ya no es algo nuevo: más de 495,000 empresas mexicanas ya usan IA en la operación de su negocio. Sin embargo, muchas organizaciones aún no cuentan con la infraestructura adecuada.

Más del 70% de los proyectos de IA empresarial no llegan a producción. El problema no suele estar en los algoritmos ni en la capacidad de los modelos, sino en que las arquitecturas tecnológicas están diseñadas para una era que ya terminó.

De cara al 2027, la diferencia entre las empresas que lideren sus industrias y aquellas que intenten alcanzarla no dependerá de quién adoptó IA, sino de quién lo hizo a tiempo y sobre una base adecuada. La distancia entre ambos grupos será, en muchos sectores, irrecuperable.

“Las empresas que liderarán la próxima década no son las que invirtieron más en IA. Son las que prepararon su infraestructura antes que el resto”, Mario Rodríguez, CEO en iNBest.

¿Por qué los modelos más caros rinden menos de lo esperado?

La escena se repite con frecuencia: un CEO presenta ante el consejo directivo un ambicioso proyecto de IA generativa. La propuesta es aprobada y los recursos comienzan a fluir.

Sin embargo, doce meses después, la iniciativa sigue estancada en fase piloto, con los costos en la nube triplicados, la productividad prometida no se materializa y los resultados continúan lejos de las expectativas iniciales.

Este escenario es común en empresas medianas y grandes, tanto con CIOs como con CFOs que apuestan por modelos cada vez más sofisticados sin considerar que la infraestructura existente no fue diseñada para soportar la IA moderna.

Por lo que el resultado no suele ser el esperado, con latencias inaceptables, costos cloud fuera de control, datos fragmentados y un equipo de TI agotado intentando que las piezas encajen mientras el negocio exige resultados.

Lo que distingue a las empresas que sí capitalizan la IA

Lo que distingue a las empresas que logran capitalizar y potencializar la IA son aquellas que rediseñan la infraestructura para que esta tecnología sea realmente posible.

Esto implica contar con capacidades de cómputo elástico que escalen según la demanda real, datos accesibles, esquemas de seguridad que habiliten la innovación en lugar de frenarla y modelos de costos que el CFO entiende y aprueba sin reservas.

En este sentido, iNBest es quien acompaña a las organizaciones en México y América Latina en la construcción de esa base tecnológica. A través de arquitecturas cloud pensadas para cargas de IA, estrategias de optimización de costos basadas en consumo real y entornos seguros donde los datos dejan de ser carga y se vuelven activos.

Un modelo donde la IA de verdad rinde, porque ya el panorama no se pinta en si las empresas adoptan a tiempo esta herramienta, sino si lo hacen sobre los cimientos correctos. De lo contrario, dentro de un año seguirán preguntándose por qué el piloto sigue siendo piloto.