La gestión y calidad de los datos es el principal reto para una adopción efectiva de la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) en las organizaciones, concluyeron líderes IT de grandes empresas en México.
En un ambiente cargado de reflexión y visión estratégica, 22 responsables de sistemas y seguridad de la información participaron en una mesa redonda del IT Masters Club, convocada por Netmedia, con el apoyo de Oracle, para debatir los retos, oportunidades y realidades de la AI en sus organizaciones.
En su oportunidad, la directora de Marketing para México de Oracle, Elisa Escalante, dijo a los asistentes que el objetivo de la compañía es apoyar espacios como estos, “donde ustedes puedan tener colaboración, reflexión y que podamos tener un lugar para compartir y aprender entre nosotros”.
Provenientes de sectores tan diversos como finanzas, salud, retail y medios, los participantes coincidieron en que, sin una base de datos sólida, confiable y estructurada, cualquier proyecto de AI —por ambicioso o prometedor que sea— está condenado al fracaso.
Esta visión compartida reflejó una madurez estratégica en torno a la AI: no se trata solo de implementar tecnología de vanguardia, sino de construir primero los cimientos adecuados para que esa tecnología genere valor real y sostenible.
“Cuando estamos innovando, hablando de tecnología, nunca hay una respuesta correcta. Estamos todos aprendiendo, experimentando y tratando de resolver nuestros retos”, apuntó Escalante.
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La GenAI ayuda a modernizar
La conversación también reveló un amplio espectro de perspectivas que evidencian la madurez y responsabilidad con la que cada líder IT enfrenta la transformación digital.
Para abrir la mesa redonda Más allá del hype: ¿Cómo la GenAI ayuda a resolver problemas del mundo real?, la directora general de Netmedia, Mónica Mistretta, señaló que “en la actualidad, la deuda tecnológica está impidiendo el avance rápido de las organizaciones”.
Sin embargo, añadió que la buena noticia es que ese freno que ahora “es mucho más sencillo de arreglar” y se refirió a cómo la inteligencia artificial generativa (GenAI, por sus acrónimo en inglés) optimiza recursos y reduce tiempos en los procesos de modernización.
La gestión de datos: la base de todo
Uno de los consensos más claros fue el papel crítico de los datos. Casi 80% de los asistentes eligieron dicha opción como el principal desafío que las organizaciones enfrentan para escalar la AI en sus operaciones.
El director de Comercio electrónico, Lealtad y Entrega de Alsea, Ricardo Olvera, expuso cómo la heterogeneidad de sistemas en distintas geografías ha generado una falta de consistencia en los datos, un obstáculo que limita la efectividad de los modelos de AI.
En la misma línea habló el director de Sistemas de Penske Logística, Sergio Valtierra, quien compartió que durante un proceso de integración de los almacenes a nivel nacional, en la cuestión salarial de sindicalizados, para retener el talento se implementó un sistema que ya se usaba en Estados Unidos.
“Nos enfrentamos a la traducción. Aunque la solución es que la inteligencia artificial traduzca, hay nombres que no son compatibles con México”, explicó.
La CDO de Gentera, Norma Espinosa, ofreció una visión más estructurada, en la que destacó los logros en gobernanza de datos y la dificultad de integrar sistemas heredados. “Hemos hecho un esfuerzo exitoso en cuanto al gobierno de los datos y a la garantía de la calidad de ellos”, comentó.
Su testimonio contrastó con el de Arturo Cervantes, de International, quien explicó cómo el volumen insuficiente de datos —más allá de su valor monetario— ha limitado el despliegue de modelos predictivos en el sector automotriz. “Tenemos pocos clientes, pocos contratos y entonces es muy difícil implementar un modelo de análisis de datos con o sin AI”, apuntó.
El problema es que la AI está de moda
Olvera, de Alsea, señaló que el reto que tienen “es que los proyectos de inteligencia artificial están llamando mucho la atención, pero en el fondo todavía tenemos que trabajar en la unificación de datos”. Lo poco que hacemos en AI, admitió, “lo hacemos con proveedores, pasándoles los datos para que ellos hagan la normalización y los modelos puedan entregar resultados”.
Valtierra secundó la idea al señalar que el problema de la adecuada gestión de datos surge del uso que se hace de la inteligencia artificial generativa de manera personal con respuestas rápidas. “En la mente de mucho directivo, también debe suceder en la empresa. Pero yo no tengo los datos con la calidad necesaria para poder responder con esa certeza”, indicó.
El CISO de BNP Paribas Cardif, Francisco García, reforzó esta idea al señalar que la expectativa de inmediatez que tienen los ejecutivos, comparando a la inteligencia artificial corporativa con herramientas personales como ChatGPT, se estrella contra la realidad de bases de datos fragmentadas e imprecisas.
El director de IT de Vertiche, Fernando Domínguez, compartió experiencias similares, en las que remarcó que el desfase entre las expectativas de la alta dirección y la realidad de los proyectos de AI, donde la inversión y la capacitación son tan importantes como los resultados.
El costo de la GenAI
Uno de los casos más avanzados fue el de Grupo Fórmula. Su director de negocio IT y AI Oswaldo Aguilar Castro relató cómo la empresa ha desarrollado soluciones propias de GenAI para crear contenidos multimedia.
Si bien destacó los logros, también puso el foco en el aumento de los costos y la dificultad de encontrar talento capacitado, lo cual afecta la velocidad de crecimiento.
Cultura y resistencia al cambio
La resistencia cultural también surgió como una barrera clave. Edgar Romero, de L’Oréal México, abordó cómo distintas generaciones dentro de la organización reaccionan de forma muy distinta a la AI. Su ejemplo, en el que un director general descubrió el potencial de la inteligencia artificial tras una breve demostración, ilustró cómo la evangelización tecnológica aún es necesaria.
El jefe de la Unidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones del Instituto de Salud del Estado de México (ISEM), Carlos Rincón, y el CIO de Centro Hospitalario MAC, Jesús Díaz, advirtieron sobre el miedo de los profesionales de la salud a ser sustituidos.
Ambos destacaron que el enfoque debe ser complementario, utilizando la AI como herramienta para mejorar la práctica médica, no para reemplazarla.
Realidades del sector asegurador
Óscar Salgado, de GMX Seguros, y Miguel Camacho, de Seguros La Latino, ofrecieron una mirada práctica desde el sector asegurador.
El primero explicó cómo han usado AI en tres áreas clave: desarrollo, atención a agentes y siniestros. Aun así, enfatizó los retos relacionados con el volumen y la calidad de los datos, y los costos de implementación.
Camacho, por su parte, relató un intento fallido de automatización en siniestros, donde la IA no logró suplir la empatía humana necesaria en momentos emocionalmente delicados para los clientes.
Sesgos, privacidad y dilemas éticos
La conversación no eludió los aspectos éticos. Desde Loreal se destacó la necesidad de evitar sesgos raciales y culturales en sus avatares de belleza basados en AI, mientras que Aguilar, de Fórmula, subrayó la importancia de mantener siempre un filtro humano en la generación de contenido, incluso cuando la AI puede automatizarlo por completo.
Por su parte, Arturo Cervantes, de International, puso sobre la mesa un dilema inquietante sobre los vehículos autónomos: ¿quién es responsable en caso de un accidente fatal? ¿El fabricante, el desarrollador del software, o el propietario del vehículo? Un recordatorio de que la regulación aún no está a la altura de la velocidad del cambio tecnológico.
Arquitectos del futuro
A lo largo de la mesa redonda quedó claro que el rol del CIO ha evolucionado. Ya no se trata solo de tecnología, sino de estrategia, cultura, ética y negocio.
Como sintetizó el director de Tecnología, Transformación e Innovación de Walmart de México, Luis Fernando Velázquez, el verdadero éxito de la AI no vendrá desde IT, sino desde una sinergia real con las áreas de negocio, basándose en datos confiables y visión compartida.
Los líderes IT presentes dejaron claro que la inteligencia artificial no es un destino, sino un viaje. Un viaje en el que la tecnología es solo una parte del todo, y donde el liderazgo, la cultura organizacional y la responsabilidad marcarán la diferencia.
Participantes
Oswaldo Alejandro Aguilar Castro, director de negocio IT y AI de Organización Radio Fórmula; Carlos Arana Trejo, líder de Entrega en las Américas – Simplificación Digital de Grupo Financiero HSBC; Claudio Auciello, gerente regional de IT para América del Norte de Techint E&C, Miguel Porfirio Camacho Valerdi, director de IT de La Latinoamericana Seguros; Arturo Cervantes Sánchez, director de IT de International Motors México; Jesús David Díaz Garaygordóbil, CIO de Centro Hospitalario MAC; Mario Fernando Díaz Gómez, CISO de Tiendas Tres B; Fernando Alberto Domínguez Reyes, director de IT de Vertiche; Norma Espinosa Blanes, CDO – líder de Análisis de datos de Gentera; Francisco Salvador García Dayo, CISO de Bnp Paribas Cardif; Marco Antonio Gómez Moreno, director de Sistemas e IT de ICEE de México; Benito Loyola, director de Seguridad de información de Grupo Financiero Multiva; Jonathan Lugay Rodríguez, director de Operaciones, Sistemas y Servicio a clientes de Profuturo Afore; Luis Miguel Manzo Gallardo, gerente regional de IT de ALPLA México; Luis Arturo Martínez Carreón, director sénior de Sistemas de Colgate Palmolive; Armando Méndez Hernández, director de Tecnología de Información y Transformación de Sabormex; Ricardo César Olvera Martínez, director de Comercio electrónico, Lealtad y Delivery de Alsea; Carlos Rincón Partida, jefe de la Unidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones del Instituto de Salud del Estado de México (ISEM); Edgar Francisco Romero Santiago, CIO de L’Oréal Paris México; Humberto David Rosales Herrera, director de Seguridad de la Información de Banco Nacional de Obras y Servicios Públicos; Óscar Octavio Salgado Álvarez, CIO de Grupo Mexicano de Seguros; Sergio Valtierra García, director de Sistemas de Penske Logística; Luis Fernando Velázquez Salgado, director de Tecnología, Transformación e Innovación de Walmart de México.
