La Inteligencia Artificial (IA) ya cruzó la puerta de las empresas mexicanas. Sin embargo, el verdadero desafío comienza después de implementarla, cuando un agente debe operar con clientes reales, responder a escala y formar parte de los procesos críticos del negocio.
La paradoja ya no consiste en convencer a las organizaciones de adoptar IA, sino en lograr que esas implementaciones permanezcan operando de forma segura y generen resultados sostenibles. Para entender cómo las empresas enfrentan esta nueva etapa, Sinch, empresa líder en comunicaciones en la nube, presentó The AI Production Paradox, una investigación independiente realizada con 2,527 responsables de la toma de decisiones en empresas de diez países y seis industrias.
De acuerdo con el estudio, 49% de las organizaciones consultadas en México ya utiliza agentes de IA, pero 85% ha tenido que dar marcha atrás en al menos una implementación por falta de reglas, controles y responsabilidades claras.
Esta diferencia obliga a replantear la conversación: implementar IA no significa necesariamente saber utilizarla. Una empresa puede contar con la tecnología, el presupuesto y una buena idea; sin embargo, si no establece quién supervisará su funcionamiento, qué información podrá utilizar, cómo se resolverán los errores o qué sucederá cuando un cliente pase del chatbot a una persona, la IA puede dejar de ser una solución y convertirse en un riesgo para la operación.
“En México, la conversación ya no debe centrarse en cuántas empresas usan IA, sino en cuántas pueden mantenerla en operación sin comprometer la confianza del cliente. Llegar a producción es apenas el inicio; el valor aparece cuando la tecnología funciona de manera segura, consistente y medible. Se mide en los resultados que después puede traer a la compañía”, comenta Mario Marchetti, CEO para Sinch Latinoamérica.
A pesar de estos desafíos, las empresas mantienen su intención de invertir. El estudio señala que 57% de las organizaciones mexicanas planea aumentar al menos 25% su inversión en IA, mientras que 73% considera la confianza y la seguridad como prioridades. Esto representa una oportunidad, pero también una advertencia: incrementar la inversión sin fortalecer primero los procesos de gobernanza puede hacer que los mismos problemas se repitan a mayor escala.
Para Sinch, el siguiente paso en la evolución de la IA requiere construir capacidades organizacionales que permitan mantener los proyectos funcionando a largo plazo. Las organizaciones que obtengan mejores resultados serán aquellas que desarrollen una estrategia integral basada en cuatro elementos fundamentales:
- Definir desde el inicio quién será responsable de supervisar la IA y bajo qué reglas funcionará.
- Diseñar todo el proceso, incluida la participación de una persona cuando sea necesaria.
- Contar con canales de comunicación capaces de sostener cada interacción.
- Evaluar resultados como la solución de problemas, la continuidad del servicio, la seguridad y la satisfacción del cliente, más allá del número de conversaciones automatizadas.
La siguiente etapa de la inteligencia artificial en México dependerá de quién consiga mantenerla funcionando correctamente conforme aumenten el número de usuarios, la complejidad de las tareas y los posibles riesgos. La ventaja competitiva será entonces combinar innovación, gobernanza y procesos capaces de convertir la IA en resultados sostenibles para el negocio.
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