Estudio de Lenovo revela un alza de IA en México

El estudio CIO Playbook 2025 , revela que en México, el 72% de las empresas ya han adoptado la IA, mostrando un creciente interés en la Inteligencia Artificial generativa.

Lenovo e IDC realizaron su estudio CIO Playbook 2025 dónde revelaron la implementación de la IA en México, lo que buscan las compañías es esa innovación, automatización en su transformación digital.

En esta segunda edición del CIO Playbook México se destaca LATAM por su enfoque estratégico en la adopción de Inteligencia Artificial (IA).

Lo que es una prioridad para México en la implementación de la IA destaca el cumplimiento regulatorio reducción de riesgos y la mejor en la toma de decisiones como pilares clave para impulsar la innovación y la competitividad.

En México, el 72% de las empresas ya han adoptado la IA, mostrando un creciente interés en la IA generativa.

Se espera que el crecimiento de la IA como porcentaje del gasto de TI se multiplique por 2.4x en 2025. La investigación de IDC estima que el mercado de Inteligencia Artificial en América Latina alcance los $17.4 mil millones de dólares al 2027.

“No existe una estandarización en la implementación de la IA en las compañías, necesita un traje a la medida de acuerdo con sus necesidades de automatización” comentó José Carlos Huescas, HPC & AI Product Manager.

Para IDC todas las necesidades son únicas y estas cuentan con diferentes objetivos tácticos y estratégicos, ya que el éxito de su implementación ha logrado entender el caso de uso y han involucrado a todos los colaboradores, no sólo del área TI, también área legal, recursos humanos que le dan más capacidades a los empleados.

Retos en la implementación

Para Alejandro Florean VP Custom Solutions en IDC en esta segunda investigación de la mano de Lenovo han encontrado factores clave que las empresas no toman en cuenta al implementar su Inteligencia artificial y estos son:

• Data de calidad: ya que, si no cuentan con datos bien filtrados, la implementación no será efectiva y no podrán entrenar el modelo.
• Costos: Hay implementaciones que no ven al inicio los cuales tienen un impacto al futuro es por eso muchos están en modo híbrido en la nube y el servidor.

“Es inviable que la implementación sea solo en la nube o en el servidor, ya que los modelos de productividad deben tener trabajar en los dos mundos, que tengan la agilidad de trabajar en cloud y el performance y la analítica que te va a dar on premise” afirmó José Carlos Huescas.

La mayoría de las implementaciones de IA van a constar de dos fases:

• Entrenamiento del modelo de IA.
• Inferencia.

Para el experto de Lenovo cuando van a realizar estos modelos a los usuarios finales, el depositar esos dos ambientes en la nube es un error táctico muy grande, esto por los costos, lo que recomienda es la interferencia en se queda en la nube y el proceso de data se aloja en el servidor dónde hay una mayor gobernanza de los datos, por lo que implementación híbrida van a ser los pasos para seguir.

El tema regulatorio de los datos y la ciberseguridad son temas importantes a tratar y no sólo para cuidar los datos de IA, ya que a través de modelos de Inteligencia artificial pueden bloquear estos ataques.

“Uno de los mayores hallazgos en la operación TI se están mejorando día a día de la mano de la Inteligencia Artificial, ya que son modelos predictivos que anticipan eventos ante cualquier amenaza de ataque”, comentó Alejandro.

Carlos ha observado en sus clientes que cuando hacen el proceso y es efectivo llegan nuevos retos que son:

• Escalabilidad: la agilidad para implementar el crecimiento en la infraestructura para el análisis de los datos.
• Miedo a IA: En la pérdida de trabajos de los colaboradores.
• Ciberseguridad: Que el modelo se de IA sea vulnerable y se pierda la data.

Para facilitar esta transición, Lenovo ofrece servicios de consultoría especializados, incluyendo el programa AI Fast Start, diseñado para demostrar el valor de la IA en un plazo de 90 días.

A través de AI Fast Start, Lenovo trabaja en estrecha colaboración con las empresas para identificar los casos de uso más prometedores para su negocio y desarrollar una prueba de concepto funcional utilizando sus propios datos. Esto permite a las empresas obtener resultados concretos en semanas, no años, y justificar la inversión en IA con datos tangibles, sentando las bases para una implementación más amplia y estratégica.

«Estamos trabajando en estrecha colaboración con nuestros clientes para entender sus necesidades específicas y ofrecerles las soluciones que necesitan para transformar sus negocios con la IA«, concluyó José Carlos.