Innovación empresarial y resiliencia: Global CEO Survey 2025, capítulo México
Según la encuesta Global CEO Survey, las empresas deben reinventarse para fomentar resiliencia y crecimiento a largo plazo, impulsando la innovación.
Las empresas en México iniciaron este año en una etapa de descubrimiento y exploración en el uso de la inteligencia artificial (IA). Si bien en 2024 comenzaron las primeras implementaciones, es fundamental que las organizaciones profundicen en el desarrollo de sus capacidades internas, como la capacitación del talento en el uso de herramientas de IA básicas y el fomento de una cultura de innovación que valore el uso de datos y la tecnología para mejorar las operaciones.
Según los resultados de la Global CEO Survey 2025, capítulo México, el 40% de los CEO encuestados en México prevé que en los próximos tres años la IA esté integrada sistemáticamente en procesos de negocios y flujos de trabajo.
Durante 2025, las organizaciones estarán en una fase crucial donde podrán sentar las bases para una adopción efectiva de la IA, aprovechando las lecciones aprendidas en otros mercados mientras desarrollan sus propias estrategias para posicionarse mejor ante los desafíos y oportunidades del futuro tecnológico.
La IA como una herramienta de valor
Más allá de transformaciones inmediatas, las empresas necesitan aprender a usar la inteligencia artificial como una herramienta estratégica. Esto les ayudará a alinear sus funciones con los objetivos del negocio, ya que la IA facilita la identificación y ejecución de mejoras graduales. Esto podría resultar en un aumento de ingresos y de eficiencia operativa. Además, promueven un avance más consistente hacia la sostenibilidad.
Sin embargo, una progresión en el enfoque estratégico requerirá que las empresas eventualmente pasen de buscar casos de uso aislados a integrar la IA en el cumplimiento de su estrategia empresarial.
La capacidad de escalar y optimizar recursos mediante la IA necesita ir de la mano con la calidad. Las soluciones de esta tecnología requieren centrarse en ofrecer resultados medibles y concretos, lo que implica una evaluación continua de sus desempeños y un ajuste constante para mantener su relevancia y efectividad.
Equilibrar los proyectos de IA para la eficiencia
Una estrategia de IA eficaz, diseñada para ofrecer valor a escala este año, necesitará un enfoque que sea diversificado y equilibrado en sus proyectos. También es importante que sea adaptable, según los cambios en el entorno tecnológico o del mercado.
En el marco de esta estrategia, la gestión de proyectos busca la acumulación de resultados que, al generar valor, permiten avanzar y escalar hacia objetivos aún mayores.
Por ejemplo, los proyectos roofshot representan una categoría de iniciativas que están entre las mejoras incrementales y las innovaciones más profundas, ofreciendo oportunidades para avanzar significativamente mientras se gestionan los riesgos y recursos de manera más controlada.
Proyectos como estos son viables y alcanzables, y requieren una atención especial, así como la implementación de nuevas formas de trabajar, interactuar con los clientes o diseñar productos.
A diferencia de los proyectos roofshot, en los proyectos moonshot se desarrollan herramientas desde cero para abordar necesidades específicas. Estos proyectos representan una frontera avanzada de la inteligencia artificial, donde las soluciones personalizadas y altamente integradas podrían transformar industrias.
Este año, las empresas en México requerirán desarrollar un análisis detallado para comprender plenamente el verdadero valor que las herramientas con IA integrada están aportando a la organización.
Asimismo, tendrán la oportunidad de posicionarse estratégicamente para adoptar proyectos moonshot en el mediano plazo, a partir del desarrollo de sus capacidades y la profunda integración de la IA en sus procesos y sistemas de negocio.
Oportunidades para la IA en un contexto de cambios
El cambio de gobierno en los Estados Unidos de Norteamérica parece ofrecer un panorama favorable para que las regulaciones federales continúen siendo flexibles, permitiendo avances rápidos y continuos en la tecnología y el despliegue de la inteligencia artificial.
En octubre 2024, la mayoría de los ejecutivos encuestados en EE. UU. previó más inversiones en IA, sin importar el candidato presidencial ganador.
Las empresas en México pueden aprender de las extranjeras que operan bajo marcos más avanzados de inteligencia artificial. A pesar de que la regulación de la IA aún está pendiente a nivel nacional, este año puede ofrecer oportunidades para explorar los beneficios de un enfoque proactivo hacia el futuro cumplimiento. Algunos de estos beneficios consisten en:
Ajustar prácticas y políticas internas para alinearse con estándares de mercados internacionales
Aumentar la transparencia en el manejo de datos personales y toma de decisiones automatizadas
Habilitar una integración más fluida de la IA en operaciones existentes
Una implementación proactiva de la inteligencia artificial requerirá conformar equipos interdisciplinarios que incluyan expertos en tecnología, derecho, uso responsable y gestión empresarial. Esta colaboración asegurará una alineación con las estrategias del negocio mientras se respetan consideraciones para un uso responsable.
Este 2025 también es un año adecuado para que las empresas se preparen para incorporar el rol del Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO) en sus estructuras organizacionales. Un CIAO lidera la estrategia de IA de la empresa, coordinando áreas para usarla de manera efectiva y ética, conforme a los objetivos corporativos.
Tres aspectos para incorporar la IA con estrategia
Al realizar una implementación estratégica de la IA, es importante que las organizaciones realicen un diseño cuidadoso que, entre otras cosas, considere el equilibrio entre innovación y seguridad, a partir de aspectos tecnológicos, de gobernanza y humanos.
Equilibrio entre diseño y ejecución
La estrategia y la ingeniería de valor permiten la integración funcional de la IA. La estrategia de valor identifica áreas donde la IA podría tener un gran impacto económico, orientando recursos hacia iniciativas con rentabilidad visible. La ingeniería de valor optimiza procesos y productos con IA para mejorar la eficiencia y reducir costos manteniendo la calidad.
Taxonomía de riesgos estandarizada
Una evaluación de riesgos de IA es el punto de partida para una IA responsable. Contar con una clasificación sistemática de los riesgos podría ayudar a las organizaciones a categorizar y mantener un enfoque continuo en los riesgos.
Acceso universal pero estratégico
Aunque las funcionalidades básicas de IA deberían estar disponibles para todos los colaboradores, las soluciones avanzadas de la IA deben implementarse con un enfoque definido. Será necesario evaluar cuidadosamente las fortalezas de la organización, la disponibilidad y calidad de las fuentes de datos, y las prioridades del negocio.
Consulta otros contenidos
Una guía para la resiliencia en ciberseguridad en México
Encuesta Digital Trust Insights 2025, edición México: Las empresas están priorizando la resiliencia en ciberseguridad. ¿Cómo están adaptando sus estrategias?
Cómo escalar la inteligencia artificial generativa
Da clic para explorar cómo escalar tu estrategia de GenAI para transformar esta tecnología en resultados tangibles y optimizar su rendimiento en tu empresa.
Talento e inteligencia artificial: cómo encontrar el equilibrio para la transformación
Talento y Expectativas: Encuesta Hopes & Fears. ¿Qué busca el talento en la era de la inteligencia artificial para una transformación empresarial exitosa?
Ponte en contacto
José Márquez
Acceleration Center US | Director technology & transformation, PwC México
Síguenos:
