¿De qué sirve tener inteligencia artificial si nadie en tu empresa la entiende?

Esta semana estuve en Cancún, teniendo más de 20 conversaciones con ejecutivos de firmas como Cisco, Ingram, MCM Business Tech-Co, Bestel y otras grandes del sector tecnológico.

En la mayoría de esas charlas apareció la palabra mágica: inteligencia artificial. Pero más allá del entusiasmo, lo que noté fue otra cosa.

Todos están metiéndole a la IA. Pero si rascas tantito, lo que quieren no es “tecnología”, lo que quieren es que esa cosa sirva para algo. Que no se vuelva un gasto más. Que no los meta en broncas legales. Y que el equipo la entienda sin necesidad de manuales de 80 páginas.

Porque una cosa es tener IA, y otra muy distinta es que alguien le saque provecho.

Y ahí fue cuando conecté los puntos con otra escena que se repite en mis talleres:

Empresas que quieren resolver todo de golpe (al chas-chas). Como cuando tratabas de meter cuatro cartuchos al mismo tiempo en el Game Boy. No se puede.

Un pastel no se come de un bocado

Muchos implementan IA sin diagnóstico, sin análisis de procesos, sin entender qué parte del negocio está sufriendo más.

Y luego vienen los PowerPoints con logos de herramientas, dashboards llenos de flechitas, y frases como “revolucionamos la experiencia del cliente”.

Pero en el fondo, la operación sigue igual de lenta. Porque no se tocó el punto de dolor. Solo se maquilló.

Ahora bien, aquí es donde hay que hacer una precisión quirúrgica:

El problema no es usar herramientas simples.

El problema es usarlas sin sentido.

Un chatbot, si responde rápido y evita 500 correos, es transformación.

Un PowerPoint con IA que ahorra 3 horas de trabajo por semana, también lo es. Porque lo importante no es qué tan sofisticada es la herramienta, sino qué tan bien resuelve un problema real.

Eso es lo que muchos olvidan.

Y por eso hay tanta frustración disfrazada de innovación.

El dato que todos aplauden… sin leer el asterisco

Según AWS y Strand Partners, 495,000 empresas mexicanas ya adoptaron IA en el último año.

Casi medio millón.

Parece que estamos en el futuro.

Pero hay un detalle: solo el 7% desarrolló soluciones avanzadas. Lo demás son usos básicos, sin continuidad, sin retorno claro de la inversión.

Y eso no es culpa de la IA.

Es culpa de no haber empezado por la pregunta correcta:¿Qué parte de tu negocio sigue funcionando como si estuviéramos en 1995?

Porque eso sigue pasando.

Digitalizamos todo, menos lo que más urge.

Las PyMEs, el verdadero músculo… y el verdadero reto

Aquí va un dato que nadie debería perder de vista: el 99% de las empresas en México son MiPyMEs.Y generan más del 70% del empleo formal.

O sea: si la IA no sirve para las PyMEs, no sirve para el país.

Y sí, ya se están subiendo al tren.

Un 57% dice estar usando alguna solución de IA. Pero la mayoría lo hace en lo básico: reportes, ventas, atención al cliente.

¿Eso está mal?

Para nada.

Lo que está mal es no saber por qué lo están usando.

O hacerlo solo porque “la competencia también lo hace”.

Cuando una PyME analiza bien sus procesos, capacita al equipo y mete IA donde más tiempo se pierde, ahí sí pasa la magia.

Y no necesita millones.

Ni 50 slides con futurismo.

Solo necesita conectar tecnología con necesidad real.

¿Por qué nos seguimos atorando?

Hay varios motivos, todos conocidos:

Falta de talento.

Infraestructura limitada.

Miedo a cambiar procesos que llevan 20 años funcionando “más o menos”.

Y sí, también hay mucha estrategia improvisada tipo:

“Vamos a ver qué se puede hacer con IA y de ahí nos seguimos”.

Spoiler: no se puede.

Porque sin mapa, hasta el DeLorean se pierde.

Los proyectos que sí funcionan empiezan distinto:

• Mapean procesos.
• Detectan lo que más duele.
• Implementan algo pequeño, pero concreto.
• Miden impacto.
• Y si funciona, escalan.

No es moda. Es método.

La IA no es una varita mágica.

Tampoco es un lujo corporativo.

Es una herramienta que solo sirve si sabes qué clavo quieres sacar.

Y eso aplica para todos.

Desde la startup que va empezando, hasta la empresa que ya contrató a su Chief AI Officer, pero nadie sabe qué hace.

Y si de verdad queremos que la IA sea útil y segura, hace falta más que entusiasmo:

Hace falta regulación ética clara.

Y colaboración real entre empresas, gobierno y academia.

Porque si cada quien jala para su lado, nos vamos a quedar con un montón de soluciones… y sin problema que resolver.

El consejo no pedido de hoy:

Antes de preguntar “¿qué IA deberíamos usar?”, hazte otra pregunta:

¿Qué parte de tu negocio sigue operando como en los 90… y lo sabes?

Si empiezas por ahí, la inteligencia artificial no solo se verá moderna.

Se volverá útil. Y sobre todo, rentable.

Y a ti.. ¿Cómo te ha ido con la I.A.?

Déjame tus comentarios.