La IA generativa ya no es una promesa: McKinsey Global Institute calcula que puede añadir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía global. Goldman Sachs eleva la apuesta: un incremento del 7 % en el PIB mundial y dos tercios de los empleos estadounidenses expuestos a alguna forma de automatización. Para las empresas mexicanas, la pregunta no es si llegará, sino quién controlará su llegada.
Hasta 2024, el 94 % de las grandes organizaciones ya usaban alguna forma de inteligencia artificial, según MIT Technology Review Insights. Sin embargo, solo el 14 % planeaba desplegarla en toda la empresa para 2025. La IA generativa rompe ese esquema: ahora son los departamentos de marketing, servicio al cliente y cadena de suministro los que exigen soluciones, no solo los equipos de TI.
El valor se concentra en cuatro áreas: atención al cliente, marketing y ventas, ingeniería de software, e investigación y desarrollo. Juntas representan tres cuartas partes del beneficio total que la IA generativa puede generar en cualquier sector. Las firmas que focalizan sus inversiones en esos dominios reportan retornos superiores a los proyectos aislados de experimentación.
El riesgo crece al mismo ritmo. Cada implementación puede comprometer datos sensibles, reproducir sesgos o violar derechos de propiedad intelectual. Expertos consultados por Databricks advierten que la mitigación exige un marco de gobernanza unificado antes del despliegue masivo: restringir datos sensibles en el entrenamiento, establecer revisiones humanas para decisiones críticas y monitorear continuamente los modelos.
En México no existe aún una regulación específica sobre gobernanza de IA generativa. La Ley Federal de Protección de Datos Personales no contempla escenarios donde algoritmos reentrenen información de clientes ni obliga a auditorías de sesgo algorítmico. Esto deja a las empresas bajo estándares voluntarios y a los usuarios sin mecanismos claros de reclamación.
La recomendación para directivos es comenzar con pilotos de alto impacto y baja complejidad: automatización de respuestas frecuentes en servicio al cliente o procesamiento de contratos. Pero incluso esos casos requieren, según el informe, infraestructura de datos confiable y límites claros sobre qué información puede alimentar los modelos.
El escenario plantea una paradoja: quienes actúen rápido verán ganancias tempranas, pero quienes actúen sin controles podrán enfrentar multas, demandas o pérdida de reputación. La velocidad no puede ignorar la rendición de cuentas.
Etiquetas: IA generativa, McKinsey, Goldman Sachs, MIT Technology Review, gobierno corporativo, protección de datos, automatización, rendición de cuentas
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