En los corredores industriales de Monterrey y los rascacielos corporativos de Santa Fe, se está gestando una transformación profunda impulsada por la inteligencia artificial. México, conocido como el taller manufacturero de América, enfrenta un nuevo desafío: la digitalización de las cadenas de suministro globales. La integración económica ahora depende de la capacidad para implementar AI dentro de infraestructuras tradicionales.
Microsoft ha invertido recientemente $1.3 mil millones en la infraestructura de nube y AI de México, destacando la importancia de esta transición hacia servicios digitales de alto valor. Sin embargo, las empresas mexicanas enfrentan obstáculos significativos debido a la calidad de sus datos, lo que afecta la eficacia de las herramientas de AI.
El Problema de los Datos en la Transformación Digital
El principal desafío no es la falta de tecnología, sino la falta de preparación. Según México Business News, la calidad de los datos es el mayor obstáculo para la adopción efectiva de AI. En sectores tradicionales como manufactura, retail y logística, la digitalización ha sido fragmentada, exponiendo fallas organizacionales que AI solo amplifica. 
Adopción de AI y Brechas de Madurez
El entusiasmo por adoptar AI ha revelado una brecha significativa de madurez. Mientras los ejecutivos buscan implementar chatbots y modelos predictivos, sus departamentos de IT aún luchan con la migración a la nube. Para cerrar esta brecha, es esencial un proceso riguroso de sanitización e integración de datos.
Impacto del Nearshoring y la Digitalización
La convergencia del nearshoring y la transformación digital está creando una economía de doble velocidad. Las empresas tecnológicas avanzan rápidamente, mientras que las tradicionales se quedan atrás. La presión de socios internacionales exige una integración digital fluida, impulsada por AI.
La escasez de talento especializado amenaza con frenar el impulso. México necesita profesionales capacitados en MLOps e ingeniería de datos, lo que está llevando a empresas como Banorte y FEMSA a invertir en academias internas para formar empleados ‘bilingües’ en estrategia de negocios y tecnología.
Regulación y Sostenibilidad Energética
La ausencia de un marco regulatorio nacional integral genera incertidumbre en torno a la privacidad de los datos y la responsabilidad de copyright. Esto se suma a los desafíos de infraestructura, donde la fiabilidad energética limita la expansión de centros de datos necesarios para AI.
La conversación se centra cada vez más en la independencia energética para los centros de datos. Sin una fuente de energía confiable y verde, las ambiciones de AI en la región podrían verse limitadas.
Para que México transite de ser una potencia manufacturera a una economía inteligente, es necesario un esfuerzo coordinado que incluya la limpieza de datos, la capacitación de la fuerza laboral, la clarificación de leyes y el aseguramiento del suministro energético.
