AI Top Business Leaders México | Entrevista editorial
La inteligencia artificial (IA) ha llegado al Instituto de Alta Dirección (IADA) de la Universidad Anáhuac (México) desde varios frentes. El impulso del rector ha coincidido con una demanda creciente por parte de las empresas. A ello se han sumado la elección de la universidad para albergar el Observatorio de Inteligencia Artificial de la Secretaría de Educación Pública, el recién inaugurado Anáhuac Labs, con una inversión de 450 millones de pesos, y el crecimiento de centros de datos en Querétaro (México), con inversiones de compañías como Microsoft, Google y AWS, que han reforzado la necesidad de formación especializada.
Javier Chávez Ruiz, director de Programas Ejecutivos de Transformación Digital, Datos e IA del IADA, explica que la respuesta fue ir más allá de la capacitación. El instituto ha comenzado a abordar la IA desde la adopción y la transformación, una experiencia que ha revelado uno de sus principales desafíos: movilizar en paralelo al consejo de administración, la dirección y las personas que deberán incorporar el cambio en su trabajo cotidiano.
¿Cómo pasó de ser un instituto de formación directiva y gobierno corporativo a integrar la IA?
Mi rol en el IADA está enfocado en programas de formación diseñados a medida para las empresas. Empezamos a recibir una demanda muy grande de inteligencia artificial. Los propios donadores, egresados y la comunidad universitaria nos pedían capacitación y veíamos cómo instituciones como Kellogg, MIT o Harvard (EE UU) comenzaban a impulsar estos contenidos. Fue algo que llegó por todos lados.
También empezamos a dimensionar cómo la IA podía cambiar la educación. Hoy puedes pedirle que diseñe un curso con determinados objetivos, duración, videos, lecturas y casos, y te lo organiza. Sin embargo, nuestro programa no es solo enseñanza. El enfoque incluye la adopción y la transformación para que realmente tenga impacto. Priorizamos integrar el componente humano en el uso efectivo de la IA, sobre todo en la toma de decisiones, considerando la gran cantidad de información que genera la IA.
Cuando tocan la puerta de una empresa, ¿dónde empieza el reto?
Hay tres grandes audiencias y hay que separarlas. La primera es el consejo de administración, porque autoriza y da seguimiento. Descubrimos que incluso el lenguaje importa: la palabra alfabetizar en IA genera rechazo porque puede interpretarse como "no sabes". Por eso funciona mejor hablar de digital savvy.
El siguiente nivel es el director general, que además tiene que reportar al consejo de administración. La IA no es un proyecto que necesariamente mueva la aguja en seis o 12 meses. Convencer sobre una transformación de más largo plazo tampoco es sencillo. He visto organizaciones con cientos de pilotos que quieren extenderlos a todo el mundo, cuando ese enfoque puede terminar dispersando los esfuerzos.
Una respuesta ha sido construir alianzas que nos den mayor credibilidad. Trabajamos con universidades estadounidenses cercanas al IADA y además estamos desarrollando colaboraciones en IA agéntica con algunas de las empresas más destacadas del sector a escala internacional. Así podemos acompañar al consejo de administración y al director general con una visión de su industria, casos concretos y una ruta que avance paso a paso.
"Si haces nada más pilotos de tu área, no va a pasar nada".
Una vez alineada la dirección, ¿cómo deciden por dónde empezar?
Nuestro énfasis está en los value streams (la cadena de valor de punta a punta), porque los pilotos aislados de un área no permiten ver el proceso completo. Sin embargo, tampoco basta con presentar un dominio de manera general. Hemos aprendido que hay que aterrizarlo en casos concretos para generar confianza y ayudar a las empresas a decidir.
En retail, por ejemplo, identificamos cerca de 40 casos de uso distribuidos en cinco value streams: experiencia del consumidor, operaciones, marketplaces, marketing y personalización de ofertas, y cadena de suministro. A partir de ahí, la organización puede seleccionar un frente y comenzar con tres o cuatro casos como máximo, priorizando aquellos más fáciles de integrar.
Después definimos una hoja de ruta y la llevamos nuevamente al consejo de administración, porque implica inversión y fijar prioridades. Uno de los grandes retos aparece en la integración de datos y sistemas. Por eso no se trata de acumular casos de uso, sino de entender cómo encajan dentro de un proceso de punta a punta.
¿Qué casos de uso están viendo ya en las empresas?
Trabajamos principalmente con servicios financieros, banca, seguros, telecomunicaciones, retail, salud, manufactura y educación. Uno de los casos es la predicción de fuga de clientes, que permite analizar señales previas al abandono y definir acciones. Otro es la analítica aplicada a las compras para decidir qué comprar, cuánto y cómo. Sin embargo, ahí aparece la importancia del value stream: puedes tener una buena recomendación, pero si inventarios, logística y otros procesos no están preparados, el impacto se limita.
En educación estamos viendo cambios profundos. La IA facilita el acceso a contenidos que antes podían representar una ventaja competitiva para una universidad y obliga a replantear cómo aprenden los estudiantes y desarrollan su juicio crítico.
Todavía no podemos medir con precisión el beneficio económico. Ya obtenemos recomendaciones con mayor contexto, pero falta la última milla: convertirlas en acciones completamente integradas en la operación.
¿Y cómo ve la adopción de la IA a escala país?
A nivel país soy muy positivo. México tiene necesidades enormes, pero también empresas líderes que ya utilizan IA, talento que podemos capacitar y un ecosistema donde la oferta y la demanda empiezan a integrarse. Hay iniciativas en grandes empresas, pymes e inclusión financiera, acompañadas por cambios regulatorios.
La demanda va a seguir creciendo. El gran reto es acelerar la ejecución y la adopción a escala. En eso tenemos que trabajar muchos a la vez, pasar de los acuerdos a la acción y conseguir que las iniciativas realmente avancen.
"No cambia la empresa si no estamos trabajando sobre la persona".
Después de este recorrido, ¿qué entiende hoy que no entendía al principio?
Que esto tiene que ocurrir de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba. Empezamos desde arriba, muy en el espíritu del IADA, y entendimos que no funciona si no te mueves en paralelo. Hay que trabajar con el consejo de administración, el CEO y la alta dirección, pero también incluir a las personas en el proceso. Cuando alguien se visualiza contribuyendo a algo mayor, participa y coopera.
Aprendimos que la formación debe adaptarse a los distintos perfiles y áreas, y acompañarse de comunidades de práctica que ayuden a sostener la adopción.