Renzo Molina, IBM: “La inteligencia artificial no va a reemplazar a las personas; pero los que no aprendan a usarla serán desplazados por quienes sí lo hagan”

Como Managing Di_rector – Strategy, Hybrid Cloud, Data & AI Transformation, Renzo Molina lidera en IBM Consulting México la práctica de inteligencia artificial generativa, nube híbrida y plataformas de datos, desde donde acompaña a empresas de sectores como banca, telecomunicaciones, retail, consumo y manufactura en sus procesos de transformación digital.

Con una visión que conecta la innovación tecnológica con resultados de negocio, el ejecutivo ha impulsado la modernización de aplicaciones, la migración a la nube y la integración empresarial, gestionando alianzas estratégicas con gigantes como AWS, Google Cloud, Azure e IBM Cloud.

En esta entrevista, comparte su mirada sobre las tendencias de IA en Latinoamérica, los retos culturales que acompañan a la adopción tecnológica, los casos de uso que ya generan retorno de inversión y las habilidades que marcarán el futuro del trabajo.

¿Cuáles son las principales tendencias de inteligencia artificial que están transformando los negocios en Latinoamérica y cómo se diferencian de otras regiones?

En IBM Consulting llevamos varias décadas trabajando con inteligencia artificial; sin embargo, a partir de 2022, con la llegada de la inteligencia artificial generativa y los modelos fundacionales a gran escala, hemos visto una aceleración sin precedentes en su aplicación, no solo en el ámbito personal, sino especialmente en el corporativo.

En Latinoamérica observamos una adopción especialmente dinámica en seis frentes:

      1.   Atención al cliente con agentes virtuales y asistentes inteligentes que reducen costos y mejoran la experiencia del usuario.

      2.    Procesos internos de negocio, particularmente en recursos humanos y finanzas, donde la IA optimiza desde la selección de talento hasta la detección de riesgos financieros.

      3.    Desarrollo de software, con herramientas de AI coding assistants que están transformando la productividad de los equipos de TI.

      4.    Marketing y publicidad, mediante la generación de contenidos creativos personalizados a gran escala.

      5.    FinOps (Financial Operations), donde vemos una fuerte adopción en México por encima de otros países de la región, aplicando IA para optimizar costos de nube y mejorar la transparencia financiera en entornos híbridos y multicloud.

      6.    AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) utilizando IA para automatizar la gestión de infraestructuras críticas, detectar anomalías en tiempo real y reducir incidentes de forma proactiva.

Lo que distingue a Latinoamérica de otras regiones es que la adopción suele estar muy enfocada en casos de alto impacto inmediato en eficiencia y reducción de costos, debido a las realidades económicas y de inversión tecnológica de la región. Mientras que en mercados más maduros como EE. UU. o Europa se exploran ya con fuerza aplicaciones avanzadas en I+D, supply chain predictivo o automatización industrial, en Latinoamérica —y particularmente en México— la prioridad ha sido acelerar beneficios tangibles en áreas que impactan directamente la experiencia del cliente, la optimización de costos y la resiliencia tecnológica.

¿Qué barreras culturales o de adopción tecnológica encuentra más comunes en las empresas de la región?

En Latinoamérica la principal barrera no es tecnológica, sino cultural. Observamos una fuerte tendencia a iniciar con pruebas de concepto o pilotos que rara vez escalan, porque las organizaciones y los clientes sienten la necesidad de “probar” la tecnología antes de comprometerse con un proyecto mayor.

Desde nuestra experiencia en IBM Consulting, esta visión ya no resulta necesaria: la tecnología de inteligencia artificial —particularmente la generativa— ha demostrado de forma consistente que funciona y funciona con gran efectividad. Lo que se requiere ahora es un cambio cultural en la forma de adopción.

Por ello, nuestro enfoque como consultores está en identificar casos de negocio relevantes, realizar un assessment riguroso y, a partir de ahí, diseñar programas de adopción que se comprometen con resultados concretos. Esto significa garantizar KPIs de eficiencia, ahorro o incremento de ingresos, trasladando la conversación de la “prueba” hacia la captura tangible de valor.

¿Cómo está evolucionando la IA generativa en entornos corporativos y qué casos de uso concretos están mostrando mayor retorno de inversión?

La inteligencia artificial generativa es, como su nombre lo indica, extraordinaria en la capacidad de generar contenido —ya sea texto, audio, imagen o video— y esto ha abierto oportunidades enormes en áreas como marketing digital, comunicación corporativa, diseño de experiencias y desarrollo de software asistido.

Sin embargo, es importante enfatizar que la IA generativa no reemplaza a las tecnologías tradicionales de IA como machine learning, predictive analytics o optimization engines. Al contrario, ambas se complementan: en la práctica, los procesos de negocio requieren la integración de múltiples tecnologías. Por ejemplo, un flujo de atención al cliente puede combinar análisis predictivo (para entender la intención), machine learning (para priorizar la interacción) e IA generativa (para producir la respuesta personalizada).

En términos de retorno de inversión, los casos más relevantes que estamos viendo incluyen:

      •     Automatización de desarrollo de aplicaciones (AI coding assistants), con impactos directos en reducción de tiempos y costos de TI.

      •     Atención al cliente y marketing, donde se logra mejorar la experiencia, personalizar interacciones y aumentar la conversión.

      •     Gestión de conocimiento y documentación, acelerando la productividad de áreas legales, compliance y recursos humanos.

      •     FinOps, con un ROI inmediato al aplicar IA para optimizar el gasto en nube, identificar patrones de consumo y reducir costos innecesarios, algo en lo que México ya está liderando la región.

      •     AIOps, con retornos medibles en continuidad operativa: detección temprana de anomalías, automatización en la resolución de incidentes y reducción de interrupciones de servicio.

Mirando hacia adelante, la tendencia clave es la IA Agéntica: sistemas autónomos capaces de no solo generar, sino también razonar, planificar y ejecutar acciones dentro de un proceso empresarial. En 2025 veremos una expansión de estos agentes en tareas específicas; y hacia 2026, su consolidación como parte estructural de los flujos de negocio, marcando un salto de productividad mucho mayor al que hemos visto hasta ahora.

Con el auge de la IA, ¿qué habilidades serán críticas para los equipos de trabajo en los próximos cinco años?

La inteligencia artificial no va a reemplazar a las personas; lo que ocurrirá es que las personas que no aprendan a usarla serán desplazadas por quienes sí lo hagan. Esto convierte la adopción de la IA en una habilidad esencial para la fuerza laboral del futuro.

Un aspecto clave es la convergencia de habilidades matemáticas y lingüísticas. Tradicionalmente estaban separadas: los perfiles cuantitativos se enfocaban en modelos y datos, mientras que los perfiles humanistas se centraban en comunicación y narrativa. Hoy, con la IA generativa y los modelos fundacionales, los profesionales más valiosos serán aquellos capaces de combinar pensamiento analítico con competencias de lenguaje y creatividad.

Adicionalmente respecto a adopción, en IBM Consulting ponemos un énfasis particular en el nuevo change management. Ya no se trata solo de capacitar en una herramienta, sino de rediseñar la experiencia del empleado para que adopte la IA como parte natural de su día a día. Esto implica acompañar a los equipos para que evolucionen en la forma de trabajar, adoptando nuevas prácticas y generando confianza en que la tecnología potencia su rol, en lugar de sustituirlo.

Resumiendo, en los próximos cinco años creemos que las habilidades críticas serán:

      •     Uso fluido de IA en la ejecución diaria de tareas.

      •     Pensamiento crítico y ético para validar y cuestionar resultados generados por la tecnología.

      •     Adaptabilidad y aprendizaje continuo, ya que la evolución de la IA será constante.

      •     Capacidad de colaboración humano-máquina, integrando la IA como un “copiloto” de productividad.

* Renzo Molina será uno de los expositores del evento «IA Now: Plan de Acción para la Transformación» organizado por Simalco en la Bolsa de Valores de México este 4 de setiembre. Quienes deseen inscribirse podrán hacerlo en el siguiente enlace.

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