Por Juan Francisco Aguilar*
La inteligencia artificial (IA) está transformando industrias y creando nuevas oportunidades globales. En México, donde más del 97% de las empresas son micro, pequeñas o medianas (según el INEGI)(1), la adopción de IA enfrenta un reto clave: justificar cada peso invertido con resultados claros.
En un contexto de presión presupuestal, la IA debe ser una herramienta estratégica que entregue valor tangible. La clave no es si invertir en IA, sino cómo hacerlo con rigor financiero y enfoque disciplinado.
De la ambición a la estrategia: hacer la IA correcta
Un error común es priorizar la tecnología antes que el caso de uso. Muchas empresas invierten en infraestructura sin definir qué proceso optimizarán, qué costos reducirán o qué ingresos generarán.
El enfoque correcto inicia con casos de uso específicos, de impacto directo y retorno rápido. Ejemplos:
- Manufactura: Analítica predictiva para reducir paros y costos.
- Retail: Optimización de inventarios para disminuir mermas.
- Finanzas: Automatización para mejorar eficiencia y detectar fraudes.
Según IDC, más del 60% de las empresas en América Latina que ven beneficios claros de IA comenzaron con proyectos pequeños, integrados a procesos existentes y con métricas claras desde el inicio (2). Este enfoque minimiza riesgos y genera confianza para escalar.
El costo invisible de la sobreinversión
En México, la sobreinversión en infraestructura de IA puede ser costosa. Comprar capacidad “por si acaso” inmoviliza capital y eleva costos operativos.
Gartner predice que, para 2030, las empresas que no optimicen su infraestructura de IA pagarán un 50% más que aquellas que alineen capacidad y demanda real (3). La IA debe crecer al ritmo del valor que entrega, no de las expectativas tecnológicas.
Modelos escalables y bajo demanda permiten aprender, ajustar y escalar según lo justifique el negocio, protegiendo márgenes y asegurando sostenibilidad.
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Decisiones basadas en datos: la ventaja competitiva
El verdadero poder de la IA está en convertir datos en decisiones estratégicas. México genera grandes volúmenes de datos, pero muchos están subutilizados.
Invertir en capacidades de datos no es un gasto técnico, sino una decisión estratégica. Empresas que anticipan comportamientos, ajustan precios, optimizan cadenas de suministro o identifican riesgos compiten en otro nivel.
IA con disciplina financiera: tres principios clave
Para los líderes empresariales en México, la adopción de IA debe regirse por tres principios fundamentales:
- Priorizar casos de uso con impacto directo.
- Evitar sobreinversión en infraestructura sin demanda comprobada.
- Construir una cultura basada en datos antes de escalar.
La IA, gestionada con enfoque y disciplina, genera valor estratégico. Su adopción en México requiere visión, planeación y un enfoque en resolver problemas reales, empoderar personas y fomentar una cultura de datos. Esto permitirá enfrentar desafíos económicos y construir un futuro más eficiente e innovador.
Sobre el autor:
*Juan Francisco Aguilar es Director General Dell Technologies México.
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
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