¿Cuándo conviene usar IA en tu empresa —y cuándo no?

En México, las empresas están incorporando inteligencia artificial (IA) de manera acelerada. Hoy, 37% de las PyMEs mexicanas han integrado soluciones IA, y más del 80% reportan mejoras en ingresos y eficiencia, de acuerdo con un reporte de AWS. El porcentaje de PyMEs mexicanas que adoptan IA pasó de 28% a 37% respecto al año pasado. Se espera que este número se incremente en los próximos años, a medida que los negocios aumentan su competitividad y competencias digitales.

En ese contexto, una pregunta frecuente para muchos tomadores de decisiones es: ¿cuándo conviene usar herramientas de IA y cuándo no?

“Antes de incorporar desarrollos de inteligencia artificial en una empresa, es necesario entender su objetivo. Así, la herramienta podrá ofrecer un mejor apoyo, al automatizar las actividades repetitivas y permitir a los humanos centrarse en actividades estratégicas”, dice Denis Génova, CEO de XalDigital, firma mexicana especializada en soluciones tecnológicas basadas en la nube.

También advierte que, para usar estas herramientas de manera óptima, es necesario desarrollar una infraestructura de seguridad y legal que evite riesgos para la empresa.

¿Cuándo sí puede ser útil la IA en tu empresa?

Cuando el objetivo es automatizar tareas estándar—como generación de contenido, chatbots básicos o respuestas automáticas—a menudo las herramientas de inteligencia artificial son válidas y accesibles. Resulta recomendable cuando hay tareas repetitivas que pueden ser automatizadas: atención al cliente vía asistentes virtuales, análisis de datos, predicción de demanda o detección de fraude.

De igual manera, las soluciones de IA pueden ser útiles cuando se busca tomar decisiones más ágiles, mediante análisis de datos en tiempo real o modelos predictivos, especialmente en áreas como logística, atención al cliente o desarrollo de producto.

“La IA es una herramienta capaz de reducir en gran medida la carga de tareas repetitivas en las empresas; sin embargo, siempre necesitará un humano para entender los datos y contextualizar la información. Por ello, lo ideal es dejarla realizar tareas automatizables, que sean cotejadas por colaboradores con experiencia, capaces de detectar potenciales errores”, dice Génova.

Además, muchas empresas ya han adoptado IA generativa para detección de amenazas ; aunque el 65 % ya la usa, el 89 % teme fallos potenciales y el 87 % advierte riesgos de dependencia excesiva.

¿Cuándo no es recomendable?

Si no existen casos de uso claros, o hay falta de datos validados, talento capacitado o gobernanza mínima, lo mejor es no usar estas herramientas. Un informe de Endeavor y Santander reveló que solo una de cada tres empresas ha incorporado IA en al menos el 25 % de sus operaciones, pese a que 86 % reconoce su valor estratégico. Muchos fracasos se deben a desconocimiento, ausencia de personal preparado o falta de claridad en el propósito.

En sistemas que involucran decisiones críticas sobre personas, como selección de talento, clasificación según datos sensibles, vigilancia del comportamiento, existen herramientas de IA que pueden facilitar el trabajo; sin embargo, es indispensable la buena gestión de datos para evitar filtraciones de información sensible.

“La IA abierta nunca debe alimentarse con datos sensibles de la empresa. Es cada vez más común que los colaboradores, por ahorrarse unos minutos, metan información a esta herramienta; lo que hacen es publicar esa información. Por eso, es necesario que los negocios desarrollen herramientas cerradas y seguras, si necesitan generar procesos asistidos”, señala.

En línea con esto, Denis Génova suma otro riesgo grave: el uso de IA sin supervisión formal. Según ManpowerGroup , un 31 % de los trabajadores carece de habilidades mínimas, y más del 29 % expresó preocupación por privacidad y regulación.

Claves para una adopción segura y confiable

Es fundamental diseñar desde el inicio una política de gobernanza ética. Recomendaciones como las de UNESCO incluyen establecer controles de transparencia, supervisión humana, protección de datos, equidad y rendición de cuentas durante todo el ciclo de vida de los modelos de IA.

Las buenas prácticas incluyen:

• Definir políticas de seguridad y cifrado de datos sensibles.
• Imponer límites a quién puede usar qué herramienta, con roles claros y auditoría.
• Capacitar al personal.
• Adoptar principios de privacidad por diseño — minimización de datos, privacidad integrada y uso por defecto.

La inteligencia artificial ofrece oportunidades reales: aumento de eficiencia, escalabilidad, insights más inteligentes y automatización de tareas estructuradas. Pero también plantea riesgos si se aplica sin base estratégica, sin talento capacitado, sin marco ético, sin gobernanza ni seguridad informática.

Por ello, las empresas que adopten IA con claridad de propósito, capacitación adecuada, controles éticos y protección de datos, lograrán integrarla como verdadero motor de valor, finaliza Denis Génova, de XalDigital.

Cuando el objetivo es automatizar tareas estándar—como generación de contenido, chatbots básicos o respuestas automáticas—a menudo las herramientas de inteligencia artificial son válidas y accesibles. Sin embargo, cuando se requiere personalizar recomendaciones, prever demanda, mitigar sesgos o cumplir con requisitos regulatorios, la IA interna se convierte en la opción más sólida. En este sentido, el 22 % de las empresas mexicanas ya utiliza IA para reclutar talento, y muchas planean expandir su uso en Recursos Humanos en los próximos 12 meses El Economista. Pero no todas cuentan con políticas o infraestructura interna adecuada para proteger esta información.

Además, el crecimiento de la IA empresarial exige acompañarlo con una estrategia de seguridad digital: solo el 49 % de las PyMEs más avanzadas aplica políticas internas para regular su uso, y cerca del 24 % ha sufrido incidentes vinculados con modelos de IA Source+1Source+1. Esto refuerza la necesidad de planificar la adopción con criterios técnicos y normativos —no solo funcionales.

El directivo de Xal Digital enfatiza que “desarrollar internamente no solo ofrece trazabilidad y alineación con las políticas internas, sino que también facilita validar resultados y mantener la privacidad operativa con estándares corporativos”. Esa estructura permite escalar capacidades en la nube, automatizar tareas rutinarias y liberar al personal para enfocarse en aspectos estratégicos del negocio.

En resumen, cuando se busca impacto real—en ingresos, eficiencia o calidad de servicio—es importante construir soluciones personalizadas, respaldadas por seguridad, propiedad intelectual y escalabilidad progresiva. Para organizaciones que quieren adoptar IA con responsabilidad y enfoque, XalDigital ofrece experiencia, certificaciones y una metodología probada para implementar inteligencia artificial interna que agrega valor y minimiza riesgos.