Ciudad de México.- Mientras la Inteligencia Artificial y la automatización transforman industrias a pasos agigantados, en América Latina las empresas se enfrentan a un dilema claro: adaptarse o quedarse atrás. En su reciente visita a México, Suiler Altamirano, especialista en automatización industrial y CEO de Control+, compartió algunas claves para entender en qué punto se encuentra la región y por qué la adopción de esta tecnología ya no es un lujo, sino una estrategia de supervivencia.
Diagnóstico regional: Adopción de IA en Latam va a marcha lenta
Durante su participación en una conferencia para líderes empresariales en el Club 51 de la Torre Mayor, Altamirano señaló que, en el contexto actual de la Industria 4.0, la automatización ha dejado de ser un lujo de grandes corporativos para convertirse en una estrategia de supervivencia empresarial en sectores como manufactura, minería, agroindustria, energía y logística, dejando en claro que aquellas empresas que no integren estas soluciones tecnológicas quedarán completamente en desventaja:
“La conversación ya no es si las empresas deben automatizarse, sino qué tan rápido pueden hacerlo para mantenerse competitivas”, afirmó.
Sin embargo, cifras sobre la adopción de la IA en la región reflejan una brecha considerable: mientras en Estados Unidos supera el 80%, en Latinoamérica apenas se ubica entre el 20% y el 22%, y en México la cifra desciende al 17-18%. Esto significa que solo 2 de cada 10 personas están comenzando a utilizar herramientas de IA, principalmente en un nivel básico de interacción con chatbots, lo que representa una oportunidad de mercado masiva.
Los dos grandes frenos: Miedo y desconocimiento del valor
¿Qué es lo que detiene a las empresas y a los profesionales latinoamericanos adoptar la IA? Para el fundador de Control+, existen dos obstáculos principales:
1. Resistencia al cambio y temor al reemplazo
Actualmente, persiste el recelo entre profesionales consolidados que perciben la IA como una amenaza a sus puestos o a su trayectoria académica. No obstante, el especialista enfatiza que la automatización y la IA no fueron creadas para reemplazar personas, sino para transformar la forma de trabajar, acelerando tareas complejas como el análisis financiero o la elaboración de reportes en minutos.
“Veo mucho a profesionales que dicen: ‘Oye, yo he estudiado tantos años, tengo maestría, doctorado, ¿cómo es posible que una herramienta me vaya a quitar mi trabajo?’. Pero la inteligencia artificial está dando un tremendo boost; si piensas que te va a quitar el trabajo, lo que tienes que hacer es aprender a utilizarla para apoyar tu día a día y dar mejores resultados”, destacó.
2. Desconocimiento del potencial de la IA
El segundo obstáculo es el desconocimiento del verdadero potencial práctico de la herramienta, la cual ahorra tiempo valioso en tareas rutinarias como reportes contables o análisis de datos:
“Solo capturas la información y en cuestión de minutos puedes obtener un reporte o un dashboard. La IA facilita la vida y permite a las empresas enfocarse en su crecimiento”, puntualizó.
El uso de la IA abarca distintos niveles de madurez: va desde el nivel 1, en la que hay una interacción básica para hacer consultas rápidas mediante aplicaciones en dispositivos móviles, hasta niveles avanzados de ingeniería aplicada, donde se alimentan modelos con datos propios, bibliografía especializada y flujos de trabajo específicos para la resolución de casos puntuales. Su implementación debe ser gradual.
Recomendaciones para Mipymes: ¿Cómo implementar la IA para la optimización de procesos?
En un mercado como el mexicano, donde las Mipymes representan el 99.8% del tejido empresarial, la creencia de que implementar tecnología es caro o inalcanzable sigue muy presente. Sin embargo, esto dista de la realidad.
Para integrar la IA a los procesos de la organización, Altamirano sugiere identificar primero los problemas operativos centrales:
- Mantenimiento preventivo y predictivo: Pasar de una lógica correctiva (resolver la falla cuando ocurre) a una lógica preventiva y predictiva. Al integrar datos de operación con Inteligencia Artificial, las empresas pueden anticipar con exactitud el momento adecuado para intervenir o sustituir componentes, reduciendo tiempos muertos y optimizando costos.
- Desarrollo de talento interno: Ante la falta de talento especializado y la brecha entre la educación tradicional y las exigencias del mercado, resulta indispensable actualizar las habilidades de los colaboradores para que utilicen la IA como una herramienta productiva en su trabajo diario.
Perspectivas hacia el 2030
Hacia el final de la década, la industria proyecta inversiones multimillonarias a nivel global en la automatización de procesos. En este escenario, la competitividad de las empresas latinoamericanas dependerá en gran medida del porcentaje de ingresos que los directivos decidan reinvertir en innovación tecnológica, capacitación continua y optimización operativa.
“La pregunta que los gerentes deben hacerse es qué porcentaje de los ingresos de la compañía reinvertirán en innovación y tecnología para seguir automatizando y mejorando sus procesos, y así mantener un crecimiento continuo”, es la reflexión que dejó el especialista para la alta dirección.
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