La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en uno de los principales impulsores de innovación en sectores clave como el retail y la salud. Desde el análisis clínico hasta la personalización de la experiencia de compra, la IA promete mayor eficiencia, precisión operativa y mejores resultados tanto para pacientes como para consumidores. Sin embargo, el nuevo análisis de SOTI “AI in Action: The Challenge in Modernizing Healthcare & Retail” reveló que, a pesar de este avance, las organizaciones aún enfrentan obstáculos importantes para capitalizar plenamente su potencial.

¿Incorporación saludable de la IA?

A nivel global, el 81%  de las instituciones de salud ya emplea IA en actividades críticas como el procesamiento de datos clínicos, la actualización de registros médicos y el apoyo al diagnóstico. Esta adopción refleja un cambio profundo en la manera en que se concibe la atención médica: más predictiva, más automatizada y centrada en el dato.

En el caso de México, la tendencia no solo se mantiene, sino que incluso supera el promedio internacional. De acuerdo con el informe “El dilema digital en Salud: la presión para innovar y los riesgos silenciosos”, el 64% del personal médico en México ya utiliza herramientas de IA para actualizar historias clínicas y analizar información médica, mientras que un 41% lo hace como apoyo directo en el diagnóstico de enfermedades.

Este panorama sugiere una alta disposición para adoptar tecnologías avanzadas, pero también pone sobre la mesa un problema de fondo: la infraestructura tecnológica no ha evolucionado al mismo ritmo. En México, el 49% de las organizaciones de salud reconoce operar con tecnología obsoleta y fragmentada, y el 39% afirma que sus sistemas heredados vuelven sus redes vulnerables a ataques.

A esto se suma que más de la mitad de los encuestados considera que contar con dispositivos móviles más interconectados permitiría ofrecer una atención médica de mayor calidad. Dichos datos evidencian que, sin una base tecnológica sólida, la inteligencia artificial corre el riesgo de convertirse en una herramienta subutilizada o incluso contraproducente.

AI hasta en el carrito de compras

El sector retail enfrenta desafíos similares. Si bien la IA está siendo utilizada para optimizar procesos como la gestión de inventarios, la personalización de recomendaciones, la detección de fraude y la automatización de envíos, la realidad operativa en muchas organizaciones limita su despliegue efectivo.

El mismo análisis de SOTI indica que el 96% de los líderes de TI en retail alrededor del mundo enfrentan dificultades vinculadas a sistemas heredados, falta de interoperabilidad y fragmentación tecnológica. Estas limitaciones impiden aprovechar el verdadero valor de la IA en un entorno que exige inmediatez, precisión y personalización en tiempo real.

“Hablar de transformación digital no empieza ni termina con la inteligencia artificial. En México, muchas organizaciones quieren innovar, pero siguen operando sobre sistemas obsoletos que limitan el potencial de la IA, introducen riesgos de seguridad y dificultan el trabajo del personal”, señaló Ramón Martínez, director para LATAM en SOTI. “Para que la IA realmente transforme al sector salud o retail, necesitamos una base tecnológica moderna, procesos conectados y una gestión integral de los dispositivos que hacen posible cada operación”.

Los expertos de SOTI aseguran que los desafíos son más complejos de lo que parecen. No se trata únicamente de incorporar nuevas herramientas, sino de transformar por completo los cimientos sobre los que operan las instituciones. En el sector salud, esto significa reemplazar sistemas desconectados, garantizar la seguridad de la información clínica y facilitar la interoperabilidad entre plataformas. En retail, implica la capacidad de integrar datos de múltiples canales, automatizar decisiones en tiempo real y proteger la información personal del consumidor en cada punto de contacto.

“Muchos de los errores que hoy se le atribuyen a la inteligencia artificial no son fallas de la tecnología, sino del entorno en el que se implementa. Sin conectividad estable, seguridad integrada y procesos ágiles, incluso las mejores soluciones pueden fallar”, afirmó Ramón Martínez.

Agregó que la adopción exitosa de IA requiere mucho más que voluntad o inversión en software: exige liderazgo tecnológico, visión estratégica y un compromiso real con la modernización. “En un momento en que la inteligencia artificial ofrece más promesas que nunca, el verdadero desafío ya no es imaginar su impacto, sino habilitar las condiciones para que ese impacto ocurra. México y el mundo enfrentan una disyuntiva crítica: modernizar sus infraestructuras o quedar rezagados en una era donde la tecnología avanza más rápido que la capacidad de adoptarla”, finalizó el directivo de SOTI.