El gran reto de la IA en México: contar con infraestructura

He estado pensando en la gráfica de crecimiento de Blockbuster de la década de los noventa. La apertura de tiendas estaba en pleno auge, llegando a cientos cada año. La empresa se convirtió en un icono cultural, pero en 2010, tras declararse en quiebra, inició su desaparición y su valor se desplomó casi tan rápido como su crecimiento. Aquel ícono cultural es ahora un vestigio del pasado.

La caída de esta franquicia se ha convertido en un caso de estudio de las escuelas de negocios sobre “no saber ver el futuro”. Pero la realidad es que Blockbuster sí lo vio. Era imposible ignorar Internet. Lo que le faltaba a la empresa no era visión de futuro, sino infraestructura. Sus tiendas, cadenas de suministro y sistemas heredados se construyeron para un mundo que había seguido adelante sin ellos.

Una encrucijada familiar para las empresas mexicanas

Hoy, las empresas mexicanas se encuentran en una encrucijada similar, ya que nos encontramos en los primeros compases de lo que podría ser el mayor cambio tecnológico desde la propia llegada de internet: la Inteligencia Artificial. Vemos lo que se avecina, pero nos sentimos paralizados, frenados por sistemas obsoletos y años de deuda técnica. Me preocupa que estemos a punto de cometer el mismo error que cometió Blockbuster hace muchos años.

De hecho, el reciente Índice de Preparación para la IA de Cisco reveló que el 91 % de las organizaciones mexicanas planea implementar agentes de IA capaces de actuar de forma autónoma, aprender continuamente y trabajar junto a los empleados en el próximo año. Sin embargo, sólo el 19 % afirma contar con la infraestructura adecuada para hacer realidad esa visión, desde potencia de cálculo y talento cualificado hasta sistemas de seguridad y soluciones para la cadena de suministro. Me preocupa que ya nos aceche un nuevo tipo de deuda técnica: la deuda de infraestructura de IA. Los medios de comunicación están recogiendo este nuevo concepto, y seguiremos asociándonos a la introducción del término. Dar un nombre a esta tensión es una parte importante de nuestro mensaje.

Lecciones del efecto 2000 y de Kodak

No es la primera vez que nos encontramos en esta situación. Si tienes la edad suficiente para recordar el efecto 2000, sabrás que el mundo descubrió que, durante décadas, el software se había desarrollado basándose en un atajo que no podía hacer frente al nuevo milenio. Las empresas gastaron miles de millones en arreglar sistemas que deberían haberse diseñado correctamente desde el principio. Al final funcionó, pero fue costoso, estresante y totalmente evitable.

O pensemos en Kodak, la inventora de la cámara digital. Tenían la tecnología, el talento y la posición en el mercado, pero su infraestructura, desde las plantas de fabricación construidas para la película hasta las redes de distribución diseñadas para productos físicos, no pudo adaptarse con la suficiente rapidez. Lo digital no le falló a Kodak; lo hizo la infraestructura.

El patrón es siempre el mismo. Llega una nueva tecnología y las empresas se apresuran a adoptarla. Pero sin la infraestructura adecuada, el impulso inicial se estanca, los costos aumentan, los riesgos se multiplican y, para cuando el problema se hace evidente, a menudo ya es demasiado tarde.

Por qué la IA aumenta lo que está en juego

La IA no es una excepción. Esta vez, sin embargo, hay mucho más en juego.

Las redes, los sistemas de datos y los protocolos de seguridad que utilizan hoy la mayoría de las empresas mexicanas no se diseñaron para lo que se avecina. Nuestra investigación revela que el 52 % de las organizaciones mexicanas admiten que sus redes no pueden adaptarse a la complejidad ni al volumen de datos que exige la IA. Sólo el 22 % confía en su capacidad para detectar o prevenir amenazas de seguridad específicas de la IA. Y aunque el 70 % considera la IA como una prioridad máxima en el presupuesto de TI, sólo el 38 % confía en poder rentabilizarla realmente. Esta brecha entre la ambición y la ejecución es donde se escapa la oportunidad.

La buena noticia es que ya hemos visto lo que ocurre cuando la infraestructura va a la zaga de la innovación. Ahora que reconocemos las señales de alerta, tenemos la oportunidad de hacerlo bien.

Entonces, ¿en qué consiste hacerlo bien? Significa tratar la IA como una necesidad empresarial y ampliar la infraestructura en consonancia con la visión. Las organizaciones que lo hacen auditan sus redes, invierten en sistemas con capacidad de crecimiento e integran la seguridad en sus estrategias de IA desde el primer día. También se plantean preguntas difíciles sobre lo que pueden soportar su infraestructura y sus sistemas de seguridad.

La ventana de oportunidad de México

México tiene una oportunidad real. No estamos muy por detrás de los pioneros, pero la ventana de oportunidad se está cerrando. Las empresas que inviertan hoy en infraestructura de IA marcarán la próxima era de competitividad de México. Las que no lo hagan podrían encontrarse dentro de una década en una situación similar a la de Blockbuster, preguntándose qué fue lo que falló.