En México, la acelerada adopción de la inteligencia artificial durante 2025 y 2026 ha consolidado a esta tecnología como un pilar estratégico en los canales de atención y omnicanalidad corporativa; sin embargo, el mercado enfrenta una marcada discrepancia entre la visión ejecutiva y la realidad operativa.
De acuerdo con el estudio global The AI Production Paradox, realizado por la firma Sinch, el 60% de los altos directivos se muestra optimista sobre el éxito de sus programas de IA, frente a solo un 43% del personal operativo y de implementación que comparte dicha confianza. Aunque el 62% de las empresas ya cuenta con agentes de IA activos en producción y un 98% proyecta incrementar sus inversiones tecnológicas en este rubro durante 2026, la dificultad para escalar proyectos piloto hacia entornos de producción estables y confiables sigue siendo el principal obstáculo técnico.
Infraestructura y gobernanza: los verdaderos retos de la ejecución
La diferencia de percepción radica en la complejidad cotidiana a la que se enfrentan los equipos de ingeniería, donde un 74% de las organizaciones ha tenido que retirar o desactivar al menos un agente de IA previamente desplegado, cifra que asciende al 81% en empresas con marcos de gobernanza maduros.
Esta situación exige destinar mayores recursos a la seguridad, el cumplimiento normativo y los límites de control, áreas que concentran el 75% de la inversión y absorben más de la mitad del tiempo del 84% de los equipos de desarrollo. Al respecto, Sophie Cheng, directora general de marketing de la compañía, explica que mientras la alta dirección da seguimiento a las inversiones y al avance estratégico, los equipos responsables de la entrega enfrentan directamente los desafíos de infraestructura de comunicación que determinan si una iniciativa triunfa en el mundo real.
En este escenario, el 55% de las organizaciones se ve obligada a construir infraestructura personalizada para gestionar el contexto omnicanal, convirtiendo a la solidez técnica de las comunicaciones en el factor determinante para escalar soluciones de IA de forma segura.
