La Inteligencia Artificial (IA) está alcanzando niveles de realismo sin precedentes, la frontera entre lo humano y lo automatizado se vuelve cada vez más difusa. Ante este panorama, María Gabriela Huidobro Salazar, Decana Asociada de Posgrado de la Escuela de Humanidades y Educación del Tec de Monterrey, advierte que la mejor herramienta de ciberdefensa no es un software, sino el rigor intelectual y la atención al detalle.

La reflexión surge de una anécdota cotidiana pero reveladora, de la historiadora, escritora y académica chilena: una «z» mal colocada en un correo de phishing fue lo único que evitó que Huidobro cayera en una estafa, ya que este detalle evidencia que la ortografía y el cuidado del lenguaje son mucho más que normas estéticas; son escudos ante el engaño.

 «La ortografía no es un mero adorno de puristas; manifiesta un orden mental y la atención al otro. En un mundo saturado de ilusiones falsas, el lenguaje se convierte en un mecanismo de defensa», señala la Decana.

La vulnerabilidad de la inmediatez

El análisis destaca una preocupante tendencia hacia la «automatización del pensamiento». En la cultura de la rapidez, el uso indiscriminado de herramientas como ChatGPT para redactar desde correos simples hasta ideas complejas está mermando nuestra capacidad de discernimiento. Al delegar nuestra voz en los algoritmos, perdemos la sensibilidad necesaria para detectar anomalías.

De acuerdo con la especialista, si dejamos de cuidar la forma, eventualmente dejaremos de notar los detalles que nos protegen. Al respecto, afirma: «Estamos perdiendo las herramientas básicas de discernimiento. Si dejamos de cuidar la forma, no prestaremos atención a los detalles; y sin detalles, nos volvemos vulnerables ante un entorno que se especializa en el engaño sutil».

Hacia una «des-automatización» educativa

Frente a este «espejismo digital», la propuesta académica no es el rechazo a la tecnología, sino su adopción desde una postura crítica. Huidobro hace un llamado a las instituciones educativas para fomentar una «des-automatización» del individuo, priorizando la formación intelectual sobre la simple instrucción técnica.

Para que la tecnología sea realmente útil, debe estar al servicio de los talentos creativos y no en su reemplazo. La clave reside en una transición hacia un modelo educativo que rescate la esencia de lo humano:

• Duda metódica: Fomentar el cuestionamiento del origen y veracidad de los contenidos digitales.

• Análisis filosófico: Vincular las herramientas de IA con habilidades de pensamiento profundo.

• Regreso a lo consciente: Promover la lectura crítica y la observación lenta frente a la inmediatez del scroll.

La Decana subraya que el futuro del trabajo y la seguridad personal no dependen solo de aprender a usar aplicaciones, sino de fortalecer nuestra esencia analítica: «La nueva alfabetización debe ser profundamente humanista, para fortalecer aquello que las máquinas no pueden replicar: la duda metódica, la capacidad de análisis y la sensibilidad ante la anomalía«.

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Como muchas personas, he seguido de cerca la evolución de la Inteligencia Artificial. Pero en las últimas semanas hubo un término que empezó a repetirse con demasiada fuerza en newsletters, foros y conversaciones de negocio: Los Agentes de IA.

La propuesta de estos agentes suena futurista, llamativa, seductora: sistemas conectados, decisiones automáticas, agentes coordinando tareas, aprobaciones, compras, respuestas y ajustes. Casi como si por fin estuviéramos construyendo el sistema operativo para volver real a “Robotina”, ese personaje de Los Supersónicos que hacía los quehaceres sin que se lo pidieran. Muy elegante. Muy eficiente. Muy vendible…. Y muy riesgoso.

Porque cuando las decisiones empiezan a fluir entre sistemas con menos intervención humana, también puede empezar a diluirse la rendición de cuentas.

Durante años, muchas empresas soñaron con lo mismo: menos correos, menos validaciones, menos pasos administrativos y menos personas generando cuellos de botella. Ese sueño empezó a verse más cercano con lo que hoy se conoce como: “IA Agéntica”, porque ya no se trata solo de automatizar una tarea aislada. Ahora hablamos de agentes que coordinan sistemas, interpretan señales, disparan acciones y encadenan decisiones. Ahí está su potencia.

Peeeero cuando los agentes dejan de asistir y empiezan a orquestar, el problema deja de ser técnico y se vuelve organizacional. ¿Quién define los límites? ¿Quién audita las excepciones? ¿Quién responde cuando un mal criterio se replica a escala?

Esa preocupación ya no es teórica. Gartner advirtió que más del 40% de los proyectos de “Agentic AI” podrían cancelarse antes de finales de 2027 por costos crecientes, valor poco claro o controles de riesgo insuficientes.

Y ahí es donde el sueño dorado empieza a romperse: cuando intentamos poner agentes encima de procesos mal diseñados, reglas mal pensadas y responsabilidades que ya venían borrosas desde antes. Porque cuando automatizas decisiones sin aclarar límites, no solo aceleras procesos. También redibujas quién tiene poder, quién lo entiende y quién puede cuestionarlo.

Y como si eso no fuera suficiente, la conversación ya empezó a escalar a otro nivel. En su carta anual más reciente, Larry Fink advirtió que la IA puede acelerar una tendencia que ya venía de años atrás: la creación de valor cada vez más concentrada en quienes ya poseen los activos, la infraestructura y la posición para capturarla. No está hablando específicamente de IA agéntica, pero sí del mismo mecanismo de fondo: más capacidad, más velocidad y más escala no significan automáticamente más valor distribuido. A veces solo significan que unos pocos se vuelven todavía más poderosos.

Visto así, el riesgo no es solamente que un agente apruebe, compre, responda o escale algo sin suficiente criterio humano. El riesgo mayor es construir organizaciones donde la trazabilidad se vuelve opaca al mismo tiempo que el poder de decisión se concentra.

Y esa combinación suele venderse como eficiencia, cuando en realidad puede ser una receta bastante elegante para multiplicar errores, diluir responsabilidades y repartir de forma desigual los beneficios de la automatización.

Porque no todo lo que elimina fricción mejora una empresa. A veces solo borra al responsable.

La discusión de fondo no es si los agentes de IA van a llegar a las organizaciones. Van a llegar.
La discusión seria es otra: ¿qué decisiones pueden automatizarse sin destruir el criterio, la trazabilidad y la posibilidad de exigir cuentas cuando algo salga mal?

Una empresa no madura cuando logra que las decisiones ocurran más rápido. Madura cuando todavía puede explicar quién decidió, con qué criterio y bajo qué límites.

Porque si al final nadie puede responder eso, entonces no automatizaste mejor. Solo hiciste más sofisticada la forma de perder el control.

La próxima ventaja competitiva no será tener más agentes corriendo procesos. Sino saber en qué momento un humano todavía debe tener la última palabra.

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Nos guste o no, la IA ya forma parte del día a día en muchas empresas. Desde quien la usa para redactar correos más rápido, hasta quien la entrena para automatizar procesos o generar simulaciones. Pero aquí viene el punto clave:

Aprender a usar IA no es lo mismo que saber qué hacer con ella.

Estamos viviendo una nueva forma de analfabetismo profesional: el que sabe escribir prompts, pero no tiene criterio para validar las respuestas. El que automatiza reportes, pero no entiende lo que dicen. El que presume eficiencia, pero no ve el impacto de fondo.

Porque sí, la IA es poderosa. Pero sin pensamiento crítico, se vuelve una máquina de repetir sin sentido. Como un GPS que obedece perfecto… aunque tú no tengas idea a dónde vas.

¿Entonces qué sí se necesita?

Pensamiento crítico, interpretación de contexto y criterio para decidir.

Y aunque no suene tan sexy como “automatización”, son esas habilidades las que harán la diferencia entre quienes usan IA… y quienes la entienden.

En los últimos meses he estado reflexionando —con más profundidad que nunca— sobre cómo se están desdibujando los límites entre lo técnico y lo humano. Y en esa frontera, donde antes veíamos una línea, hoy necesitamos construir un puente.

Aquí algunos principios prácticos que me han servido —y que he compartido en más de una conversación incómoda, de esas que vale la pena tener:

1. No le preguntes lo que no entiendes

Una regla sencilla: si no sabes cómo evaluar una respuesta, no deberías delegar la pregunta. La IA te puede dar una respuesta convincente… y estar completamente equivocada. Si no tienes una base para validar, el riesgo no está en la herramienta. Está en ti.

2. Usa la IA como espejo, no como oráculo

En lugar de buscar respuestas finales, úsala para confrontar tus ideas. Pídele contraargumentos, alternativas, escenarios opuestos. No le pidas que piense por ti, pídele que rete lo que tú ya pensaste.

3. Mejores prompts no significan mejores decisiones

Hay quien se obsesiona con “afinar sus prompts” como si fuera una fórmula mágica. Pero el problema rara vez es la forma de preguntar. El verdadero diferencial es saber para qué estás preguntando. El fondo pesa más que la forma.

4. Lo técnico se vuelve poderoso cuando se integra con lo humano

Una buena implementación de IA no es solo la que ahorra tiempo, sino la que mejora la toma de decisiones, el aprendizaje colectivo y la colaboración. No automatices tareas que antes unían al equipo. Automatiza las que los alejan de lo importante.

5. No confundas rapidez con claridad

Solo porque algo se generó en 10 segundos no significa que sea útil. La IA puede acelerar la basura con la misma velocidad que acelera el valor. Tu chamba es saber la diferencia.

La conclusión es simple, pero no fácil: en este nuevo mundo, la herramienta ya no es la ventaja. La ventaja es quien sabe usarla con criterio.

Y el criterio, a diferencia del prompt, no se copia ni se pega.

Cada vez me convenzo más de que lo que marcará la diferencia no es dominar más tecnología, sino aprender a integrar lo que sabemos… con lo que somos.
Eso —aunque pocos lo dicen— es lo que realmente está en juego.

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El falso mito de que “eso no es para nosotros”

Durante mucho tiempo, el término “inteligencia empresarial” parecía reservado para grandes corporativos, departamentos robustos y herramientas inalcanzables. Palabras como automatización, inteligencia artificial, análisis predictivo o CRM parecían parte del lenguaje de otro mundo… no del día a día de una pequeña empresa que lucha por llegar a fin de mes.

Pero eso ya cambió.

Hoy, muchas de las herramientas que antes eran exclusivas de empresas globales están al alcance de negocios familiares, emprendimientos en crecimiento y PYMEs locales. No se trata de volverse una empresa tecnológica de la noche a la mañana, sino de integrar inteligencia al negocio, entendida como:

• Mejor uso de los datos
• Mejores decisiones con menos desgaste
• Automatización de tareas repetitivas
• Y sobre todo: una mentalidad más estratégica

La buena noticia es que ya no se necesita una gran inversión para empezar. Lo que se necesita es abrir la mente. Y quizá dar el primer paso.

¿Qué entendemos por “inteligencia” en una PYME?

La palabra inteligencia puede sonar abstracta. En este contexto, podemos pensarla en tres grandes dimensiones:

1. Inteligencia de negocio. Se refiere a la capacidad de recopilar, analizar y aprovechar información para tomar decisiones más efectivas. No es algo reservado a especialistas. Hoy existen plataformas accesibles para convertir datos simples en información útil: ventas, costos, tiempos de entrega, comportamiento del cliente, etc.  Ejemplo: usar una hoja de cálculo con paneles visuales o una herramienta como Power BI para identificar qué productos rotan más o qué cliente tiene mayor frecuencia de compra.
2. Inteligencia artificial (IA). La IA está dejando de ser ciencia ficción para convertirse en una herramienta cotidiana de productividad. ChatGPT, por ejemplo, puede ayudarte a redactar correos, generar ideas de contenido, traducir documentos o incluso simular escenarios de negocio. Ejemplo: usar una IA para analizar opiniones de clientes en redes sociales y detectar patrones de mejora en tu servicio.
3. Inteligencia estratégica. Tiene que ver con elevar la mirada del día a día. Salir del modo “apagafuegos” para pensar con visión de futuro. Implica estructurar procesos, medir lo que importa, delegar con intención y tomar decisiones con enfoque. Ejemplo: establecer indicadores trimestrales claros y reunirte con tu equipo para analizarlos y planear con base en datos reales, no en suposiciones.

Estas tres inteligencias son compatibles. Y cuando se aplican en conjunto, pueden transformar un negocio de manera sorprendente.

Áreas clave donde una PYME puede empezar a aplicar inteligencia (sin grandes presupuestos)

1. Área comercial y atención al cliente. Es uno de los primeros lugares donde aplicar inteligencia puede traer impacto inmediato.

¿Qué puedes hacer?

• Utilizar herramientas como ChatGPT para redactar mensajes de seguimiento, respuestas frecuentes o incluso guiones de venta.
• Integrar formularios en línea que capturen datos clave y los organicen automáticamente.
• Usar versiones gratuitas o económicas de CRMs como HubSpot, Trello o Notion para dar seguimiento a prospectos.
• Automatizar respuestas en redes sociales o WhatsApp Business.

Beneficio tangible: Ahorras tiempo, das una imagen más profesional y reduces errores por seguimiento manual.

2. Contabilidad y control de gastos. No necesitas un sistema contable sofisticado para tener una lectura clara de tu flujo de efectivo. Lo que sí necesitas es método y herramientas que reduzcan el caos.

¿Qué puedes hacer?

• Usar plataformas como QuickBooks, Bind ERP o Alegra (todas adaptadas a PYMEs mexicanas).
• Establecer categorías automáticas para tus gastos y ventas.
• Programar reportes semanales o mensuales que lleguen a tu correo.

Beneficio tangible: Mayor control financiero sin depender totalmente de terceros o de “memoria operativa”.

3. Comunicación interna y procesos. Una de las fuentes de desgaste más comunes en PYMEs es la repetición de instrucciones, la falta de claridad en procesos y la pérdida de información.

¿Qué puedes hacer?

• Crear una pequeña “wiki” o manual digital usando Notion, Google Docs o Canva Docs.
• Documentar los pasos más repetitivos para poder delegar mejor.
• Usar asistentes como ChatGPT para redactar procedimientos, políticas internas o capacitaciones.

Beneficio tangible: Reduces la dependencia de ti como dueño y das más autonomía al equipo.

4. Planeación y reflexión estratégica. No basta con operar. Necesitas pensar. Pero muchas veces, no sabes por dónde empezar. La buena noticia es que hoy también puedes apoyarte en tecnología para pensar mejor.

¿Qué puedes hacer?

• Usar plantillas inteligentes de planificación trimestral.
• Pedirle a una IA que te ayude a formular escenarios estratégicos (por ejemplo: ¿qué pasaría si duplico ventas, pero también suben los costos?).
• Registrar aprendizajes y decisiones de cada ciclo operativo.

Beneficio tangible: Te haces cargo del negocio como sistema, no como operación suelta.

Barreras que no lo son tanto

Cuando hablo con empresarios sobre este tema, casi siempre aparecen estas ideas:

• “Eso es para empresas grandes.”
• “Yo no soy muy tecnológico.”
• “No tengo tiempo de aprender herramientas nuevas.”
• “Ya lo hago a mi modo y me ha funcionado.”

Y aunque todas son comprensibles, también son barreras mentales más que reales. Hoy muchas herramientas:

• Son gratuitas o tienen versiones básicas suficientes.
• Tienen interfaces intuitivas.
• Requieren más decisión que capacidad técnica.

La inteligencia no está en saber usar todas las herramientas, sino en identificar cuál hace sentido para ti hoy. Y estar dispuesto a probar.

Un cambio de mentalidad que vale más que cualquier software

Más allá de las herramientas, el salto más importante es mental. Es pasar de:

• Una lógica de control a una lógica de conciencia.
• De apagar fuegos a construir sistemas.
• De saber todo, a saber pedir ayuda.
• De operar desde el cansancio, a operar desde la intención.

La inteligencia, en este sentido, no depende del tamaño de tu empresa, sino de tu disposición a ver el negocio con otros ojos.

Y la buena noticia es que no tienes que hacerlo solo. Hay plataformas, herramientas, comunidades… y también personas (como consultores, mentores o aliados estratégicos) que pueden ayudarte a integrar esta nueva forma de trabajar a tu ritmo y según tu contexto.

Inteligencia para avanzar sin romperte

Aplicar inteligencia a tu PYME no significa dejar de ser humano, cercano o artesanal. Significa que dejas de depender solo de tu esfuerzo individual para que el negocio funcione. Significa que aprendes a usar lo que ya tienes a favor. Significa que elevas tu perspectiva, sin perder tus raíces. Y, sobre todo, significa que tomas decisiones con más claridad, más apoyo, y más futuro.

La inteligencia ya no es un privilegio corporativo. Hoy es una herramienta de supervivencia y evolución para cualquier negocio. Y está más cerca de ti de lo que imaginas.

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El evento contó con la participación de Betsabé Rocha, secretaria de Economía de Nuevo León; Rodrigo Garza Tijerina, presidente de CMIC Nuevo León; Ángeles Vela, directora general del Csoftmty; Sofía Pérez Gasque, directora nacional de AMITI; y Tessy Morelos, presidenta del CCME Capítulo Nuevo León. Juntos dieron inicio a las actividades, destacando la importancia de fortalecer los lazos entre la industria de la construcción y la
transformación digital. Además, la Mtra. Betsabé Rocha subrayó la relevancia de promover la inclusión financiera y digital en la comunidad.

Durante el evento, se firmó un convenio de colaboración entre la Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información (AMITI) y la CMIC Nuevo León, con el objetivo de impulsar a las empresas del sector de la construcción mediante capacitación y recursos tecnológicos.

De igual manera, se firmaron dos convenios más con el Csoftmty para seguir avanzando en materia de digitalización en la región, donde se tocaron temas importantes de talento digital que se impulsará a través de becas Coursera especialmente para mujeres, otorgadas por el Banco Mundial y con el CCME para abordar a profundidad el eje de inclusión digital.

Estas iniciativas buscan reducir la brecha digital y fomentar un desarrollo tecnológico inclusivo, brindando herramientas para acceder a mejores oportunidades laborales o emprender proyectos de base tecnológica.
La jornada también incluyó dos conferencias magistrales: la primera, impartida por Manuel Sandoval, abordó el Mapa de Ruta de Inteligencia Artificial e Innovación Basada en Datos; la segunda, a cargo de José Luis Rodríguez, se centró en los avances del Cómputo Cuántico.
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Instituciones participantes:

• Csoftmty – Clúster TIC de Nuevo León
• Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información (AMITI)
• Secretaría de Economía de Nuevo León
• Cámara Mexicana de la Industria de la un Construcción Delegación Nuevo León (CMIC)
• Consejo Coordinador de Mujeres Empresarias – Nuevo León.

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Estos son parte de los hallazgos del reporte Inteligencia Artificial en el Mantenimiento en Países de Habla Hispana, que desarrolló Fracttal, empresa líder en la implementación de nuevas tecnologías para el mantenimiento preventivo y predictivo en Pymes y grandes empresas.

De acuerdo con el estudio, que se realizó en siete países de habla hispana y para el cual se entrevistó a más de 2 mil líderes de mantenimiento, planificadores y gerentes de empresa, el cuidado de los activos será uno de los sectores en los que más crecerá la Inteligencia Artificial.

El estudio destaca que 2% de las empresas ya tienen completamente implementada esta nueva tecnología, pero 52% lo tiene planeado para el futuro próximo y 12% se encuentra en pruebas iniciales.

El resto, 35% de las empresas encuestadas, no tiene planes de llevar la Inteligencia Artificial a sus procesos de mantenimiento de activos.

“Muchas empresas cuentan con un sistema adecuado de mantenimiento, pero no han dado el salto al siguiente nivel de tecnología, en donde los sensores ubicados en la maquinaria y el software de reporte en tiempo real ya suma algunas soluciones como agentes de IA, chats inteligentes para toma de decisiones o proyecciones estadísticas para identificar fallos con varias semanas de anticipación”, dice Christian Struve, CEO y cofundador de Fracttal.

Con la intervención de estas nuevas tecnologías se ha reducido en más del 90% la probabilidad de fallos no previstos en maquinaria en industrias como la manufactura, hotelería y de servicios médicos y de laboratorios.

De acuerdo con el especialista, la intención de integrar estas nuevas tecnologías para el mantenimiento en el mundo de habla hispana refleja un severo contraste con la tendencia internacional.

Struve señala que, a nivel mundial, 57% de las empresas manufactureras ya cuenta con Inteligencia Artificial para respaldar la mayoría de sus operaciones, incluyendo un 40% que la utiliza exclusivamente para su mantenimiento.

Entre las ventajas que encuentran en las nuevas tecnologías los líderes de mantenimiento en las empresas, se encuentra principalmente prevenir fallos  (36%), reducir costos y optimizar recursos (33%) y aumentar la eficiencia de los equipos (23%).

Pese a que no es la respuesta más popular, el uso de sistemas de mantenimiento predictivo ha demostrado que puede alargar la vida útil de los equipos en un 20 a 40% de tiempo de uso, de acuerdo con McKinsey & Company.

“Esta capacidad de incrementar el uso de los equipos permite a las empresas redirigir sus planes de inversión a otros departamentos y mejorar sus perspectivas de crecimiento y la rentabilidad que obtienen de sus activos”, asegura Struve.

Sin embargo, el estudio también reconoce que existen tanto resistencias internas para la adaptación de la Inteligencia Artificial, como otros obstáculos externos.

De acuerdo con el reporte, 34% de los encuestados reconoce que faltan habilidades técnicas para la implementación tecnológica, mientras que también existe la percepción de resistencia al cambio y de altos costos iniciales, en un 29 y 27 por ciento, respectivamente.

“Es muy revelador este dato, pues vemos que los principales obstáculos son de índole humano. Estamos a tiempo para que en las empresas inicien planes de fortalecimiento de capacitación, desarrollo de talento y un cambio de cultura interna de cara a la adopción tecnológica”, concluyó el directivo.

Fuente Fracttal

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El Ciclo de Transformación con IA (CII.IA)

1. Identificación

Todo comienza con el entendimiento del contexto: ¿qué desafíos enfrenta la organización? ¿Dónde hay ineficiencias, pérdidas o procesos que pueden mejorar con IA? En esta etapa se identifican retos reales y se evalúa la viabilidad técnica. Es un momento de observación profunda y apertura a nuevas posibilidades.

2. Definición de Valor y Metas

No basta con identificar problemas. Se requiere claridad estratégica: ¿qué valor queremos generar? ¿Cómo se alinea con los objetivos del negocio? Esta etapa permite establecer metas concretas y medibles, priorizando procesos críticos y asegurando que los esfuerzos de IA respondan a necesidades reales.

3. Ideación e Innovación

Aquí se activa la creatividad: se realizan sesiones de brainstorming, mapeo de ideas y diseño conceptual. Se fomenta una cultura de innovación y colaboración entre áreas técnicas y de negocio. En muchos casos, esta etapa permite descubrir aplicaciones inesperadas de la IA que detonan ventajas competitivas.

4. Prototipado

Las ideas deben probarse. Se desarrollan Pruebas de Concepto (PoC), pilotos o prototipos funcionales que permiten validar supuestos, medir impacto y ajustar enfoques. El prototipado es clave para reducir el riesgo antes de invertir en desarrollos más robustos.

5. Integración y Roadmap

Con resultados en mano, llega el momento de planear la adopción real: ¿cómo escalar? ¿qué áreas deben integrarse primero? ¿qué KPIs se deben monitorear? Aquí se construye un roadmap con hitos claros y una visión de integración con procesos, sistemas y personas.

6. Desarrollo

Se pasa a la ejecución completa de soluciones: modelos productivos, APIs, integraciones, sistemas embebidos o agentes de IA. Esta fase es técnica, pero debe mantenerse conectada al valor definido desde el inicio. El acompañamiento de equipos multidisciplinarios es esencial.

7. Evaluación y Optimización

Una solución de IA no termina cuando entra en operación. Es necesario medir su impacto en términos de ROI, productividad, eficiencia y experiencia del cliente. A partir de estos datos, se realizan ajustes que permitan mejorar la precisión, el rendimiento y la utilidad del sistema.

8. Escalabilidad y Mejora Continua

La última etapa del ciclo es también el inicio de uno nuevo. Una solución exitosa se puede escalar a otras áreas, replicar en otras unidades de negocio y convertirse en parte del ADN digital de la empresa. Aquí comienza una cultura de aprendizaje continuo, automatización inteligente y evolución estratégica.

Adoptar IA no es un evento, es un proceso. Requiere método, disciplina y visión. El Ciclo de Transformación con IA no solo organiza ese camino, sino que permite a las organizaciones generar aprendizajes, atender el cambio de cultura, minimizar riesgos y asegurar que la tecnología se convierta en valor tangible. En tiempos donde la disrupción es la norma, contar con una metodología de transformación ágil y centrada en el impacto puede marcar la diferencia entre innovar o quedarse atrás.

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La Inteligencia Artificial (IA) se usa en la industria financiera para evaluar riesgos y calificar la solvencia crediticia de manera más precisa. También el machine learning permite analizar patrones de pago y predecir la capacidad de pago de los solicitantes. Estas tecnologías están favoreciendo la democratización de servicios financieros en poblaciones que no son sujetas a crédito en instituciones tradicionales.

La IA ha acelerado significativamente los tiempos de aprobación. Esta tecnología puede automatizar hasta el 90% de las aprobaciones, reduciendo el tiempo de espera de semanas a minutos. En el caso de la plataforma de microcréditos digitales, Credmex, el tiempo de espera para aprobar un crédito es de 5 minutos.

De acuerdo con el equipo de Credmex, con el continuo desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, su aplicación en la gestión de riesgos financieros está transformando profundamente los métodos tradicionales de evaluación y predicción de riesgos.

“En cuanto a la gestión del riesgo crediticio, los modelos de IA primero construyen un perfil integral del solicitante a partir de grandes volúmenes de datos, incluyendo información básica, el propósito del préstamo, entre otros. Posteriormente, el modelo convierte estos datos en indicadores de riesgo cuantificables, con los cuales evalúa el riesgo crediticio del solicitante y genera decisiones correspondientes sobre la aprobación y el monto del crédito”, detallaron.

Asimismo, los especialistas de Credmex explican que en el ámbito de la identificación del riesgo operativo, la inteligencia artificial también demuestra un gran potencial. A través del monitoreo y análisis en tiempo real de los procesos internos y los datos operativos de las instituciones financieras, los modelos de IA pueden identificar operaciones anómalas, emitir alertas tempranas sobre posibles errores sistémicos o comportamientos fraudulentos, y ayudar a las instituciones a tomar medidas preventivas oportunas para reducir los riesgos operativos.

La IA facilita la evaluación de personas que antes eran excluidas del sistema financiero formal. Al tiempo que reduce sesgos al basarse en un mayor número de datos objetivos, puede reducir sesgos inherentes a los métodos tradicionales. En el caso de Credmex entre un 20 y 30% de los usuarios no contaba con acceso a crédito previamente.

Estas innovaciones están democratizando el acceso al financiamiento, agilizando los procesos y ofreciendo soluciones más personalizadas. En este último aspecto, la IA sugiere productos financieros adaptados a las necesidades individuales del usuario, desde montos de préstamo hasta la predicción de patrones de pago.

Los procesos que antes tomaban días ahora pueden completarse en menos de 30 minutos. Estos avances están democratizando el acceso al crédito y mejorando la inclusión financiera. Sobre todo porque ahora se usan otros datos para evaluar a una persona y su capacidad de pago, aseguran los expertos de Credmex.

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La industria hotelera vive un periodo de transformación impulsado por las herramientas de Inteligencia Artificial.

De acuerdo con Statista, entre 2018 y 2024, el 65% de las inversiones del sector viajes, movilidad y hotelería se destinaron a implementar Inteligencia Artificial y sistemas de Machine Learning.

En tanto, Fracttal, empresa de tecnología enfocada en el mantenimiento predictivo de grandes industrias, anticipa que la inversión en sistemas de IA en el sector hotelero aumentará en rangos superiores al 40% anual durante la próxima década.

La razón es simple, asegura Christian Struve, cofundador de Fracttal: “estas nuevas tecnologías han abierto una oportunidad para mejorar la rentabilidad de un sector que gasta demasiado en servicios como aire acondicionado, luz y costes de inventario, y cuyo ROI ha estado estancado durante muchos años en el nivel del 10-15%”, explica el especialista.

En un inicio, las nuevas tecnologías demostraron su eficiencia a través de chatbots que automatizaban el registro de clientes y un check in más ágil, sin embargo, el sector hotelero está cada vez más interesado en que la Inteligencia Artificial sea parte de la visita no solo al inicio, sino durante, al final y en el detrás de cámaras.

Durante la estancia de los huéspedes, la IA se ha empezado a utilizar para personalizar diferentes recomendaciones, como restaurantes, sitios de interés o actividades al interior o exterior del hotel.

“El usuario de la industria hotelera espera un check in sencillo y una experiencia personalizada a sus gustos, además de atención las 24 horas, lo cual se empieza a resolver con chatbots móviles guiados por IA generativa”; explica Struve.

Sin embargo, para el especialista lo más importante sucede detrás de la operación visible para el huésped.

“Los hoteles grandes y pequeños han empezado a notar las ventajas de digitalizar todos sus activos, de tal manera que puedan analizar en una pantalla el estado de sus equipos (aire acondicionado, instalaciones de luz, bombas de calor para albercas, cuarto de calderas, equipos de cocina, etc) y partir de ahí para la administración del hotel”, explica el especialista.

Anteriormente, dice Struve, incluso el huésped era el que avisaba sobre alguna falla en el aire acondicionado de su habitación. A partir del uso de IA y plataformas de gestión inteligente de mantenimiento, hoy se puede anticipar con mucho tiempo ese tipo de fallas y corregirlas antes de que genere una incomodidad para el usuario.

Struve destaca que las nuevas tecnologías tienen el potencial de regular la temperatura de las habitaciones de una manera más eficiente, o programar de manera más inteligente las compras para el almacén y el inventario en los hoteles.

“En cadenas como Iberostar hemos logrado reducir hasta 42% los costes de inventario y mejorar la trazabilidad de las actividades al interior del hotel en un 100%”, explicó Struve.

Con el tiempo, se espera que la Inteligencia Artificial ayude a la industria hotelera a una diversidad de soluciones tanto frente al usuario como detrás de la operación, por ejemplo: uso de reconocimiento facial para realizar un check in inmediato, generación de llaves digitales únicas para cada usuario, recomendaciones y generación de itinerarios personalizados para los gustos y presupuestos de cada usuario, gestión eficiente de la energía en todas las áreas públicas y privadas, entre otras.

Un estudio realizado por la consultora Hotel Tech Report destaca que 70% de los huéspedes utilizan los chatbots de IA para consultas simples en sus viajes, mientras que 58% cree que estas tecnologías mejorarán sus experiencias de reserva y estadía.

“El potencial de los próximos 10 años para el sector de la IA en la industria hotelera abrirá oportunidades por más de 7 mil millones de dólares a nivel mundial”, concluyó Struve.

Fuente: Fracttal

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El objetivo principal es democratizar el conocimiento y reducir la brecha digital, facilitando que cualquier persona pueda capacitarse sin barreras tecnológicas ni costos. La academia cuenta con una amplia variedad de cursos adaptados a distintos públicos, incluyendo empresarios, ejecutivos, docentes y estudiantes, abarcando áreas clave como: ética, ciberseguridad y aplicaciones prácticas de la IA. La certificación oficial de la Secretaría del Trabajo respalda la validez de estas capacitaciones, las cuales buscan fortalecer la competitividad y productividad en el mercado laboral.

La iniciativa apunta a que la inteligencia artificial no sea un recurso exclusivo de expertos o grandes empresas, sino que cualquier persona, sin importar su preparación previa o recursos técnicos, pueda aprender y aplicar estas herramientas.

En la sesión virtual de lanzamiento estuvieron presentes:

• Ángeles Vela, directora general del Csoftmty.
• Gustavo García, presidente del Csoftmty y chairman de Skye Group.
• Héctor González, vicepresidente de la línea estratégica de IA y Nuevas Tecnologías
• del Csoftmty y director ejecutivo de Kernel.
• Nomara Parra, directora de cuenta para Microsoft en Core Group Solutions.

Finalmente, esta alianza para la Academia de IA representa un paso importante hacia la inclusión digital y el fortalecimiento del talento tecnológico y empresarial, con una oferta educativa completa, accesible y certificada que responde a las necesidades actuales del mercado.

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