Nosotros presentamos un especial pensado para ayudar a las empresas en México a convertir innovación en valor claro y medible.
En 2024 la adopción de IA generativa creció del 55% al 75% y entregó un ROI aproximado de 3.7x por dólar invertido. Por eso explicamos cómo la inteligencia artificial actúa como hilo conductor y motor de cambio.
Repasaremos tendencias como LAM, IA agéntica, BOAT, nubes industriales, tecnología sostenible y la llamada “living intelligence”, que combina IA, sensores y biotecnología.
Nuestro objetivo es claro: priorizar iniciativas con impacto operativo y acelerar la captura de valor con casos reales y métricas basadas en datos. Al final ofreceremos criterios de priorización para 2025 y recomendaciones para generar ventajas en el mercado.
Panorama 2025 en México: innovaciones que aceleran decisiones y valor en tiempo real
Para 2025 México verá cómo innovaciones clave aceleran la toma de decisiones y entregan valor en tiempo real para las empresas.
Nuestra visión conecta inteligencia artificial generativa, IoT y semiconductores como la base que impulsa productividad y automatización. En fábricas y hogares, IoT aporta datos inmediatos que permiten tomar decisiones operativas más rápidas.
Los agentes de IA y los LAM permitirán ejecutar acciones en contexto, reduciendo tiempos de ciclo en operaciones y servicio. A su vez, 5G y edge optimizan procesos críticos de cadena suministro donde la latencia es determinante.
“Los líderes que adopten agentes de IA tan pronto sean viables obtendrán ventaja competitiva y mejoras operativas significativas.”
Al mismo tiempo, aumentan los riesgos regulatorios y geopolíticos: políticas comerciales, seguridad nacional y ciberamenazas que afectan inversión y continuidad.
- Modernizar datos y nube es imprescindible para analítica avanzada y automatización.
- Recomendamos pilotos enfocados, métricas de negocio claras y gobernanza proporcional al riesgo.
| Tecnología | Impacto | Riesgo |
|---|---|---|
| IA generativa | Automatización y productividad | Privacidad y compliance |
| IoT + edge | Datos en tiempo real para operaciones | Supervisión y seguridad de dispositivos |
| Semiconductores | Sostenibilidad del cómputo y velocidad | Cadena de suministro y geopolítica |
Últimas tendencias en tecnología 2025: nuestro listado esencial
Priorizar innovación requiere criterios claros que conecten esfuerzo y retorno. Presentamos un marco práctico para decidir dónde invertir, con foco en impacto medible, madurez y capacidad de ejecución.
Cómo priorizamos: impacto en negocio, madurez y capacidad de ejecución
Nuestro marco evalúa cuatro dimensiones: impacto en negocio, madurez tecnológica, talento disponible y tiempo de retorno.
Incluimos datos: la IA generativa alcanzó 75% de uso en 2024 con un ROI de 3.7x. Además, el mercado de agentes de IA podría crecer a un CAGR ~45% (2024-2030).
Métricas clave de mercado y adopción que debemos vigilar
Definimos criterios cuantitativos: adopción, ROI esperado, disponibilidad de talento y riesgo operativo/regulatorio.
- Planificación por oleadas: quick wins (90 días), escalamiento (6–12 meses), transformación de modelo (18–24 meses).
- Señales de mercado: adopción de GenAI, crecimiento de agentes de IA y plataformas de nube industrial (CAGR ~17%, mercado orientado a sectores).
- Métricas de valor: reducción de tiempos de ciclo, coste por proceso, NPS, precisión de predicciones y cumplimiento.
“La mejor forma de toma de decisiones combina métricas de valor con pilotos controlados y gobierno proporcional al riesgo.”
Por último, proponemos un modelo de seguimiento con tableros de datos y KPIs alineados al negocio. Recomendamos estrategias de mitigación: pilotos controlados, gobernanza ajustada y aprendizaje iterativo para asegurar resultados rápidos y sostenibles.
Large Action Models (LAM): de comprender a hacer, automatizando tareas complejas
Con LAM pasamos de generar texto a orquestar pasos que automatizan tareas reales dentro de los sistemas de la empresa.
Definimos LAM como modelos que ejecutan acciones sobre interfaces y flujos. No solo entregan respuestas; interactúan con aplicaciones para completar tareas y cerrar ciclos operativos.
Qué son los LAM y en qué se diferencian de los LLM
Un LLM produce texto y ofrece información. Un LAM coordina ese texto con actuadores para realizar pasos: clics, formularios y llamadas a APIs.
Componentes críticos: base, ajuste y herramientas
Los LAM combinan un LLM preentrenado con ajuste fino supervisado y métodos como RLHF, RLAIF o DPO para mejorar decisiones. Además, integran conectores a GUIs y APIs.
Estas capas mejoran las capacidades de interpretación y permiten desarrollar soluciones que ligan lenguaje con acciones reales.
Casos de uso en empresa
Aplicaciones prácticas: alta y baja de servicios, conciliaciones, órdenes de servicio y atención al cliente. El resultado es mayor eficiencia, menos errores y procesos más rápidos.
“ACT-1 de Adept AI convierte instrucciones en acciones dentro de aplicaciones; Claude 3.5 Sonnet muestra capacidades de agente en interfaces visuales.”
| Aspecto | LAM | LLM |
|---|---|---|
| Salida | Acciones ejecutadas sobre sistemas | Texto y respuestas |
| Componentes | LLM + fine-tuning + conectores | Modelo lingüístico preentrenado |
| Casos | Automatización back-office y front-end | Generación de contenido y asistencias |
| Requisitos | Datos trazables, seguridad y computación escalable | Datos de entrenamiento y gobernanza |
Para desplegar proponemos sandbox con guardrails, medición de procesos y métricas que muestren mejoras en coste, precisión y satisfacción de la empresa.
IA agéntica: sistemas autónomos que planifican, coordinan y ejecutan
Los agentes de IA establecen objetivos y ejecutan estrategias en red, adaptándose al contexto operativo y reduciendo la intervención humana.
Decisiones autónomas, redes y colaboración
Los sistemas agénticos dividen tareas, hacen planificación y se coordinan para completar flujos de trabajo. Funcionan como equipos: cada agente asume roles y comunica estados.
Oportunidades con ROI operativo
Vemos oportunidades en soporte técnico, I+D y modernización de operaciones. BCG proyecta un CAGR del 45% para este mercado y Gartner estima que para 2028 el 15% de las decisiones laborales serán autónomas.
Riesgos y gobernanza práctica
Los principales riesgos son deriva de objetivos, sesgos y cumplimiento. Recomendamos pilotos controlados con límites de autonomía, auditoría de decisiones y gestión de identidades.
- Empezar con recursos focalizados y casos de bajo riesgo.
- Medir reducción de tiempos, precisión y satisfacción interna.
- Escalar conforme madure la gestión y el control.
“Los pilotos acotados permiten aprender rápido sin sacrificar seguridad.”
BOAT: orquestación y automatización de procesos end-to-end
Con BOAT alineamos personas, sistemas y datos para ejecutar flujos complejos de principio a fin. Nuestra propuesta convierte esfuerzo manual en valor repetible y medible para la empresa.
La propuesta: alinear personas, sistemas, datos y herramientas
BOAT orquesta roles y reglas para que cada actor siga el mismo flujo. Así mejoramos la gestión de excepciones y reducimos retrabajos.
Pilares integrados: BPA, RPA e iPaaS en una sola plataforma
BPA modela y ejecuta procesos end-to-end. RPA automatiza tareas repetitivas. iPaaS integra aplicaciones nube y on‑premise.
Capacidades avanzadas: minería de procesos, IDP e IA generativa
La minería aporta evidencia para optimizar procesos. IDP acelera captura y validación, y la IA generativa facilita decisiones y excepciones.
Beneficios: mayor eficiencia, menos errores y ahorro en coste por caso. Casos típicos: onboarding de clientes, órdenes a cobro, compras a pago y servicio postventa.
| Componente | Función | Métrica recomendada |
|---|---|---|
| BPA | Modelado y ejecución integral | Lead time por proceso |
| RPA | Automatización de tareas | Coste por caso |
| iPaaS | Conectividad entre sistemas | Disponibilidad y SLA |
| Minería / IDP | Insights y captura automática | Reducción de retrabajo (%) |
“Recomendamos descubrimiento con minería, pilotos guiados y escalamiento por dominio.”
Consideraciones de computación, seguridad y gobierno son clave para operar en varias unidades. Proponemos KPIs claros y una forma gradual de adopción para capturar valor rápido.
Nubes industriales: especialización por sector con cumplimiento integrado
La adopción de nubes especializadas acelera la entrega de capacidades listas para cada industria.
Las plataformas de nube industrial combinan SaaS, PaaS e IaaS con cumplimiento sectorial. Esto facilita IA, ML e IoT sin infraestructura adicional y permite a las empresas acelerar el time-to-value.
Ventajas: rapidez de valor, seguridad y normativas por industria
Ofrecen seguridad y cumplimiento integrados, con protección de datos end-to-end. Así se reducen riesgos de integración y se mejora continuidad operativa.
IA, ML e IoT integrados para optimizar operaciones y decisiones
La integración nativa de IA y ML procesa datos de sensores para optimizar mantenimientos y calidad. Las decisiones en tiempo real mejoran eficiencia en fábricas, salud y finanzas.
- Empaquetan soluciones para procesos y tareas comunes del sector.
- Reducen riesgo al ofrecer catálogos de capacidades probadas.
- Recomendamos migración progresiva con gobierno de sistemas y mapa de datos.
| Componente | Beneficio | Métrica recomendada |
|---|---|---|
| SaaS sectorial | Despliegue rápido de soluciones | Time-to-value (días) |
| PaaS / ML | Modelos listos para producción | Precisión y tiempo de inferencia |
| IaaS confiable | Escalabilidad y continuidad | Disponibilidad y RTO |
“Las nubes industriales permiten capturar valor rápido sin comprometer cumplimiento.”
Tecnología sostenible: eficiencia, descarbonización y circularidad
La combinación de edge y prácticas de informática verde transforma consumo energético en ventaja competitiva.
La computación localizada reduce latencia y ahorra energía al procesar cargas donde aportan más valor. Así bajamos el uso global de servidores y mejoramos la eficiencia operativa.
Gestionar recursos implica ubicar cargas, optimizar sistemas de cooling y priorizar renovables. IDC estima que el 60% de las empresas adoptará marcos de IA sostenibles para 2026.
Tenemos ejemplos concretos: Microsoft reutiliza 89.4% de servidores; Apple redujo >55% de emisiones (alcances 1‑3); Siemens apunta a cero residuos en 2030. Estos avances muestran impacto real.
La IA ayuda con datos para predicción climática, optimización energética y automatizar decisiones. Startups como Sipremo, CO2 AI y Ento ofrecen soluciones para eventos climáticos y reducción de huella.
Proponemos medir con kWh por transacción, PUE, CO2e por workload y tasa de reutilización de hardware. Esa medida permite priorizar iniciativas y optimizar procesos.
En el mercado hay presión regulatoria y oportunidades reputacionales. Si actuamos rápido, capturaremos potencial económico y ventajas sostenibles.
Living intelligence: convergencia de IA, sensores y biotecnología
La llamada inteligencia viva combina IA, sensores y biotecnología para crear sistemas que perciben, aprenden y evolucionan.
De forma práctica, los sensores alimentan modelos de lenguaje y habilitan LAM que actúan sobre procesos. Así pasamos de analítica en tiempo real a adaptación continua en productos y servicios.
Del tiempo real a la adaptación continua: PLAM/CLAM en camino
PLAM (personales) y CLAM (corporativos) emergen como modelo de actuación. Estos agentes personalizados ajustan comportamientos según contexto y datos de sensores.
Impacto sectorial y necesidad de nuevas capacidades organizativas
Los sistemas que perciben y actúan abren oportunidades en salud, agro y aeroespacial gracias a avances en bioingeniería y materiales.
- Requerimos capacidades de monitoreo continuo y ciclos rápidos de aprendizaje.
- Formar equipos interdisciplinarios facilita el desarrollo de nuevos dispositivos e interfaces.
- Recomendamos pilotos en dominios controlados con métricas claras de impacto y seguridad.
Retos: ética, privacidad y seguridad exigen gobernanza dinámica antes de escalar.
IA generativa en 2025: de pilotos a cargas de trabajo avanzadas
La IA generativa dejó de ser un experimento y hoy impulsa cargas productivas con impacto medible. El uso subió al 75% en 2024, con un ROI cercano a 3.7x, y eso obliga a escalar arquitectura, datos y operaciones.
Escalamiento de workloads: entrenamiento, inferencia y operaciones
Para pasar de pilotos a producción necesitamos pipelines de entrenamiento reproducibles y plataformas de inferencia resistentes.
MLOps integra versionado de modelos, pruebas A/B y monitorización continua. Debemos optimizar coste y latencia con estrategias mixtas de inferencia: nube para batch y edge para tiempo real.
La estructura de datos exige catálogos, gobernanza y ETL que garanticen calidad y trazabilidad.
Casos en retail, finanzas y automotriz con decisiones en tiempo real
Zara usa análisis predictivo para optimizar inventario y responder demanda. Banco Santander aplica modelos para detección de fraude y OpenBank para recomendaciones de inversión.
Tesla procesa sensores y cámaras para decisiones de conducción en tiempo real, un referente de integración entre modelos y computación embebida.
- Requisitos: GPU/TPU para entrenamiento, inferencia escalable y orquestación con SLAs.
- Patrones: colas de eventos, feature stores y auditoría para cumplimiento.
- Métricas: precisión, coste por inferencia, latencia y satisfacción de usuario.
“Escalar con control requiere medición constante, feedback humano y gobernanza técnica.”
Proponemos un plan por oleadas: quick wins (90 días), escalamiento (6–12 meses) y transformación (18–24 meses). Así aceleramos el desarrollo de soluciones que permitan a la empresa tomar decisiones basadas en evidencia y obtener mayor eficiencia en sus operaciones.
Conectividad y cómputo: 5G, borde y cuántica para optimizar procesos
La conectividad y el poder de cómputo redefinen cómo ejecutamos operaciones críticas y cadenas logísticas. 5G y edge reducen la latencia y permiten tomar decisiones en tiempo real para la cadena suministro y líneas de producción.
5G y edge: latencia mínima para operaciones y cadena de suministro
Con 5G podemos manejar grandes volúmenes de dispositivos IoT sin demoras perceptibles.
Eso habilita monitoreo continuo, control remoto y tareas autónomas en plantas y transporte.
Computación cuántica: optimización avanzada y talento especializado
La industria de la computación cuántica podría superar 8.600 millones USD en 2027.
Su valor está en optimizar rutas, planificación y simulaciones complejas.
Pero la adopción exige talento, partnerships y planes de inversión claros.
Ciberseguridad en evolución: MFA, IA defensiva y cifrado post-cuántico
Vemos avances en MFA avanzada, IA defensiva y cifrado resistente a la futura computación cuántica.
Recomendamos segmentación, Zero Trust y controles a nivel de sistemas para proteger la información.
“Invertir en conectividad y protección hoy reduce riesgos y acelera captura de valor mañana.”
| Elemento | Beneficio | Acción recomendada |
|---|---|---|
| 5G + edge | Decisiones en tiempo real | Despliegue por sitios críticos |
| Computación cuántica | Optimización y simulación | Planes de talento y pilotos |
| Ciberseguridad | Protección ante amenazas avanzadas | Zero Trust y MFA |
Datos, nube y modelo de negocio: de la modernización al crecimiento
Un enfoque escalable en datos y nube transforma capacidades operativas en ventajas competitivas medibles. Modernizar la plataforma de datos es la base para desplegar inteligencia artificial y reducir ciclos de desarrollo.
Modernización de datos y nube como base para IA y eficiencia
El 80% del sector TMT planea modernizar datos en 12 meses; y 84% aumentará presupuesto de nube impulsado por GenAI. Modernizar incluye catálogos, calidad y gobierno integrados.
Con una arquitectura escalable habilitamos inferencia, pipelines reproducibles y nuevas fuentes de ingreso para el negocio.
Gestión de servicios y EaaS para acelerar time-to-market
La gestión externa de servicios y modelos EaaS reduce costos operativos y acelera lanzamientos.
Proponemos KPIs claros: ahorro por caso, velocidad de entrega, confiabilidad y satisfacción del cliente.
Entorno regulatorio y geopolítico: riesgos, resiliencia y estrategia
Ante mayor escrutinio y tensiones globales debemos diseñar resiliencia en cadena y proveedores.
Recomendamos estrategias de gobernanza, controles de seguridad y una hoja de ruta por dominios con capacidades compartidas.
“Traducir un modelo operativo a KPIs permite tomar decisiones estratégicas basadas en evidencia.”
- Estrategias: gobierno de datos, calidad y seguridad integrados.
- Gestión: migración por dominios y EaaS para reducir riesgos.
- Métricas de éxito: ahorro, time-to-market, confiabilidad y satisfacción.
Conclusión
Finalizamos con una ruta de acción que prioriza impacto, gobernanza y ejecución ágil. Resumimos las tendencias clave para 2025 y las oportunidades donde generar valor rápido mediante IA generativa, LAM, agentes y nubes industriales.
Proponemos tomar decisiones apoyadas en datos y pilotos controlados. Así la empresa integra capacidades de manera práctica y reduce riesgos del mercado.
Medimos resultados de forma consistente y actuamos por oleadas: quick wins, escalamiento y transformación. En medida que aprendemos, convertimos lo hecho en mejoras reproducibles a lo largo del tiempo.
Próxima acción: elegir 2–3 iniciativas de alto impacto y fijar objetivos medibles a 90 días.