El polen es ese polvito que desprenden las flores. La transferencia del polen de una flor masculina a una femenina se llama polinización.
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Foto: Internet
De acuerdo con el estudio “Inteligencia Artificial en América Latina 2025”, la mala calidad y escasez de datos, la falta de claridad estratégica, la infraestructura tecnológica obsoleta y la limitada gobernanza de datos y ciberseguridad son las principales cuestiones que frenan a las empresas mexicanas para adoptar la Inteligencia Artificial (IA).
Asimismo, el estudio, elaborado por NTT Data y MIT Español, advirtió que estas barreras estructurales seguirán impactando la transformación digital en 2026.
Además, indicó que el 44 por ciento de los líderes tecnológicos de América Latina reportó dificultades relacionadas con la calidad y cantidad de datos al implementar IA, mientras que el 42 por ciento señaló una falta de claridad estratégica sobre el uso de esta tecnología, todo ello limita la capacidad de las organizaciones para obtener resultados tangibles de sus iniciativas de innovación.
Por otro lado, el informe “Madurez Digital de México 2025”, elaborado por la American Chamber/México, indica que el 92 por ciento de las empresas mexicanas ya invierte en inteligencia artificial como parte de su estrategia de transformación digital, pero sólo el 1 por ciento ha alcanzado un nivel de “madurez de IA”.
La gobernanza de datos y la ciberseguridad aparecen como desafíos críticos. Directores ejecutivos mexicanos identifican la falta de experiencia en estas áreas como uno de los principales obstáculos para la adopción de IA, mientras que el 48 por ciento de los empleados considera que contar con análisis de datos de calidad es el factor más importante para incorporar esta tecnología.
Por último, la Dirección de Estrategia de Galileo Financial Technologies declaró que la innovación continuará rezagada, ya que las empresas destinan más tiempo y recursos a resolver fallas de sistemas heredados que a desarrollar nuevos productos.
En contraste, aquellas organizaciones que superan desafíos como la modernización de infraestructura tienen mayores posibilidades de implementar IA, mejorar su rentabilidad, ampliar su alcance de clientes y obtener mayores retornos de sus inversiones futuras.
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Escrito por Carolina Ruvalcaba
Periodista con casi 20 años de experiencia en el medio.