La realidad de la IA en las empresas mexicanas

La inteligencia artificial o IA se ha convertido, en muy poco tiempo, en una herramienta transformadora en el ámbito empresarial global, aunque en México su adopción aún enfrenta retos importantes. 

Según un estudio reciente de la empresa de servicios profesionales KPMG, que se realizó entre los meses de mayo y junio de este 2024 y que incluyó a 95 líderes empresariales de diferentes sectores en el país, solo un 19% de las empresas de México cuenta con una estrategia clara y bien definida para el uso de la IA. 

Esta cifra muestra que, aunque las organizaciones mexicanas están comenzando a explorar el potencial de esta tecnología, aún queda un largo camino por recorrer para consolidar su uso de manera estratégica y alineada con los objetivos generales del negocio.

IA en la atención al cliente

Uno de los usos más notables de la IA dentro de las empresas está en el área de atención al cliente, donde la tecnología ayuda a personalizar la experiencia de los usuarios, optimizando tiempos y mejorando la calidad del servicio. La IA, entre otras cosas, permite analizar patrones de comportamiento y necesidades de los clientes en tiempo real, ofreciendo respuestas rápidas y efectivas. 

Un ejemplo destacado es la plataforma de juegos de casino online PokerStars, que utiliza IA para ofrecer soporte personalizado, optimizando la experiencia de sus usuarios al responder preguntas comunes y facilitar soluciones de forma automática a través de sistemas de ayuda para sus jugadores. Así, incluso en tiempo real, los jugadores pueden consultar dudas acerca de sus partidas que verán resueltas de manera automática.

Otro gran ejemplo de esto es la cadena hotelera RIU Hotels & Resorts, que integró un chatbot para la gestión de reservas, cuya efectividad llegó a ser del 73%. Es decir, el 73% de los usuarios que iniciaban el chat automatizado finalizaban sus reservas.

Este enfoque no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también reduce la carga de trabajo de los equipos de atención, permitiendo que se enfoquen en problemas más complejos y en tareas de valor añadido. 

En México, empresas de telecomunicaciones, banca y comercio han comenzado a adoptar tecnologías similares en sus departamentos de atención al cliente, implementando asistentes virtuales impulsados por IA para responder preguntas frecuentes, resolver problemas y guiar a los usuarios en sus interacciones con los productos o servicios. 

Banorte, que fue el primer banco en México en tener autorización para usar la nube para sus modelos de IA, también usa la inteligencia artificial para mejorar la experiencia de sus usuarios, logrando una interacción más personalizada y reduciendo los tiempos de espera en la resolución de problemas. 

Además, la IA le permite a la institución recopilar datos valiosos sobre los patrones de uso y necesidades de sus clientes, lo que a su vez facilita la toma de decisiones informadas y mejora la oferta de servicios financieros.

Sectores líderes en adopción de IA en México

Además del sector bancario, el comercio minorista y la industria de servicios al cliente, la IA también está teniendo un impacto significativo en otros sectores en México, como el manufacturero y el logístico. 

Empresas de logística y transporte, como Traxión, están utilizando IA para analizar y gestionar rutas de entrega de manera más efectiva. Esto les permite optimizar los tiempos de entrega, reducir costos operativos y ofrecer una experiencia más eficiente y confiable a sus clientes. 

Además, la IA, al permitir que las empresas gestionen grandes cantidades de datos en tiempo real, ofrece una ventaja competitiva para las compañías que buscan mejorar sus cadenas de suministro.

Barreras en la adopción de IA en México

A pesar de estos casos de éxito, la adopción de IA en México enfrenta desafíos significativos. También según el estudio que mencionábamos más arriba realizado por KPMG, el 81% de las empresas encuestadas no cuenta con una estrategia de IA claramente definida, lo que indica que para muchas empresas la tecnología sigue siendo vista como algo novedoso y complejo. 

La falta de talento especializado en IA es otro factor que limita su adopción; las empresas enfrentan dificultades para encontrar profesionales con las habilidades necesarias para implementar y mantener sistemas de IA avanzados.