La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una tecnología de laboratorio a convertirse en un motor real de cambio en las operaciones de empresas mexicanas, especialmente dentro del ecosistema de telecomunicaciones, infraestructura digital y servicios convergentes.
Esta transformación ya no se limita a automatizar procesos, hoy la IA está modificando modelos de negocio, redefiniendo arquitecturas tecnológicas y abriendo nuevas oportunidades de valor. Ese fue el eje de la discusión durante el panel “IA en la transformación digital” en el marco de Conecta México, en el que expertos compartieron visiones desde distintos ángulos de la industria.
El panel fue moderado por Carlos Hernández, director de análisis en The Competitive Intelligence Unit (The CIU), y reunió a especialistas con experiencia directa en la aplicación de IA en redes, centros de datos y plataformas comerciales.
Josué Ramírez, secretario técnico de la Asociación Mexicana de Data Centers, explicó que los centros de datos están experimentando una revolución impulsada por inteligencia artificial. Desde la distribución de energía hasta la detección de errores y el balanceo de cargas, la IA ya no es un complemento, sino una parte central del diseño y operación. “Estamos viendo cómo la inteligencia artificial reduce tiempos de respuesta que antes tomaban días y ahora se resuelven en minutos”, afirmó.
Este cambio también se refleja en la infraestructura energética y la sostenibilidad de los data centers, que ahora deben soportar cargas más intensas por el procesamiento masivo de datos que requieren los modelos de IA, en especial los de tipo generativo. “La demanda por GPUs y la capacidad de cómputo han incrementado la necesidad de eficiencia energética y resiliencia”, subrayó Ramírez.
Desde la perspectiva de las operadoras de telecomunicaciones, Francisco Mellado, especialista principal de soluciones para telecomunicaciones en Red Hat, señaló que la IA está obligando a las empresas a repensar sus arquitecturas operativas.
“Ya no basta con tener herramientas, hay que tener un marco de gobernanza, políticas de adopción y talento capacitado”, explicó. Destacó que, aunque muchas compañías están incorporando IA en sus procesos, el verdadero valor se alcanza cuando se integran los datos correctos, con objetivos definidos y equipos preparados para interpretarlos.
Víctor Terrones, director de transformación digital en Totalplay, compartió cómo la compañía ha comenzado a transformar no solo su operación, sino su oferta comercial. En su caso, la IA no solo es usada para automatizar la atención al cliente, sino también para construir audiencias inteligentes dentro de sus plataformas de entretenimiento. “Estamos usando IA para entender qué quiere ver cada usuario, en qué momento y por qué canal”, comentó. La empresa también ha logrado lanzar campañas publicitarias hiperpersonalizadas gracias al análisis de datos en tiempo real.
Por su parte, Leo Ramos, director comercial y cofundador de Blautech, se enfocó en los beneficios operativos de aplicar inteligencia artificial a la gestión de redes. Su empresa trabaja con plataformas que analizan millones de eventos en red y filtran aquellos que realmente representan un riesgo o requieren atención. “Con IA hemos pasado de tener que reaccionar a los problemas, a anticiparlos. Eso representa una mejora directa en la calidad del servicio y una reducción de costos operativos”, explicó Ramos.
El panel coincidió en que uno de los pilares clave para que la IA tenga un impacto real es la infraestructura adecuada para soportarla. Esto incluye el despliegue de edge computing, es decir, la capacidad de procesamiento en el borde de la red, que resulta vital para aplicaciones que requieren baja latencia, como los vehículos autónomos, las redes industriales inteligentes o los sistemas médicos de urgencia.
Otro tema abordado fue el uso intensivo de GPUs (unidades de procesamiento gráfico), necesarias para entrenar y ejecutar modelos de IA de alto rendimiento. A diferencia de los CPUs tradicionales, las GPUs permiten ejecutar miles de tareas de forma paralela, lo que acelera el entrenamiento de modelos como los generativos o los de lenguaje. Sin embargo, también representan un reto importante en términos de consumo energético y costos de implementación, lo que lleva a buscar soluciones híbridas y escalables en la nube.
Tendencias futuras y retos inmediatos
Entre las tendencias más destacadas para los próximos años, los expertos mencionaron el crecimiento de la IA generativa, la expansión del comercio conversacional y el desarrollo de modelos más ligeros de lenguaje —conocidos como small LLMs— capaces de operar localmente en dispositivos o redes de baja capacidad. Estos avances permitirán que la IA no solo se quede en grandes centros de datos, sino que también llegue a las pymes y a entornos más pequeños o remotos.
El consenso del panel fue que la IA no es solo una tendencia, sino una herramienta transformadora que requiere una adopción estratégica. Carlos Hernández, de The CIU, concluyó que para lograrlo se necesita una visión clara, liderazgo y una cultura organizacional abierta al cambio. Y como señaló Leo Ramos, “la clave está en comenzar, aunque sea con poco. El valor se construye a través de la experiencia”.
Imagen: Aline Sarmiento
