Recientemente recibimos la noticia que en 2023 Estados Unidos compró más bienes a México que a China, hito que no se había presentado en las últimas dos décadas. Además, conocimos los datos de la inversión extranjera directa de todo 2023 en México, la cual alcanzó “la cifra más alta desde que se tiene registro”. Mientras los economistas analizan los datos, plantean sus posturas y debaten si los resultados ya reflejan el boom del Nearshoring, yo me mantengo positivo ante la gran oportunidad que existe para las empresas mexicanas, pero soy consciente que la competencia global es feroz y que se requiere que el país se mantenga ágil y competitivo para no perder su ventaja.
La inteligencia artificial (IA) es un aliado poderoso para optimizar las cadenas de suministro y maximizar la competitividad en el mercado global. La IA y la Ciencia de Datos están estrechamente relacionadas y forman un binomio poderoso para la innovación: Por un lado, la ciencia de datos proporciona los cimientos teóricos y las herramientas prácticas para recolectar y analizar grandes volúmenes de datos, extrayendo conocimientos significativos y patrones ocultos. Mientras que la IA aprovecha estos datos y conocimientos para desarrollar algoritmos y sistemas capaces de aprender, adaptarse y accionar de manera autónoma. Este binomio ofrece muchas aplicaciones, pero una de las trampas en las que caen las empresas al implementar este tipo de iniciativas es que no las asocian a sus procesos productivos, ni establecen indicadores ni métodos claros que les permitan medir el éxito ni el retorno de la inversión (ROI).
Quisiera introducir la jerarquía de necesidades de Ciencia de Datos como una guía estructurada y escalonada para las iniciativas de IA:
1. Fundamentos sólidos: primero enfocarse en los aspectos básicos, como son la recopilación y procesamiento de datos, antes de caminar a niveles más avanzados como el modelado y la acción basada en datos.
2. Eficiencia y efectividad: asegurarse de que se está dedicando tiempo y recursos a las áreas que tienen el mayor impacto en los objetivos de IA.
3. Reducción de riesgos: al abordar cada nivel de la jerarquía se puede identificar y mitigar riesgos potenciales. Por ejemplo, al garantizar la calidad de los datos en el nivel de recopilación y procesamiento, se reduce el riesgo de obtener resultados incorrectos o sesgados en etapas posteriores.
4. Visión holística: la jerarquía ayuda a adoptar una perspectiva global del proceso, teniendo en cuenta todos los aspectos importantes, desde la recopilación inicial de datos hasta las acciones basadas en los insights obtenidos.
Pienso que, con los pasos correctos, la combinación de Nearshoring e IA consolidarán una oportunidad única para las empresas que busquen mejorar su competitividad en el mercado global. Aquellos que adopten la tecnología de manera proactiva estarán mejor posicionados para capitalizar las ventajas del Nearshoring.
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