Dado a sus múltiples beneficios, en la última década, la IA se ha convertido en un pilar estratégico para la transformación digital de las empresas. Sin embargo, a medida que más organizaciones buscan incorporar esta tecnología en sus operaciones, surgen desafíos críticos, tales como la preparación de datos.
Según IDC, el mercado de IA en América Latina alcanzará los 8.1 mil millones de dólares en 2024, reflejando una demanda creciente de soluciones tecnológicas avanzadas. Sin embargo, uno de los mayores desafíos para las empresas que buscan incorporar IA es la preparación de datos, conocida como “Data Readiness”.
Este proceso, que implica la limpieza, estructuración y disponibilidad de los datos, es esencial para que la IA genere resultados precisos y confiables. IDC estima que el 51% de las organizaciones en México ya han implementado soluciones de IA, mientras que el 23% están en fases de prueba de concepto.
El nearshoring ha fortalecido las inversiones en tecnología en México, especialmente en las regiones del Bajío y el norte del país, donde se espera una inversión significativa en IA, ciberseguridad y conectividad en los próximos años. Con un impacto proyectado de 1.7 mil millones de dólares en el mercado de TI entre 2025 y 2029 debido al nearshoring, las empresas que prioricen su preparación de datos estarán mejor posicionadas para competir globalmente.
La adopción de soluciones de IA generativa en México está motivada principalmente por la necesidad de aumentar la eficiencia, mejorar la experiencia del cliente y automatizar procesos clave. Bajo un contexto de digitalización acelerada, las empresas que inviertan en la preparación de sus datos y se alineen con estos objetivos tendrán la oportunidad de diferenciarse.
En un contexto de rápida digitalización, como el que vive actualmente México y América Latina, la data readiness es esencial para que las empresas puedan competir a nivel global.
Fuente: Bluetab
