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Dell Technologies Forum 2026: la IA entra en su etapa de implementación a escala en México
Tendencias
Jaime Arturo Ruiz | @jaimeruizmx
jaime@primermovimiento.com
- La conversación alrededor de la inteligencia artificial está cambiando de manera acelerada en México.
Después de un periodo marcado por pruebas de concepto, pilotos y experimentación, las organizaciones comienzan a enfrentarse a una pregunta más compleja: ¿cómo llevar la IA de proyectos aislados a implementaciones empresariales capaces de operar a escala?
Ese fue uno de los principales ejes del Dell Technologies Forum 2026, encuentro que reunió en Ciudad de México a clientes, socios y especialistas para analizar los retos que enfrenta el sector empresarial ante la expansión de la inteligencia artificial.
Durante el evento, encabezado por Juan Francisco Aguilar, director general de Dell Technologies México, la compañía planteó que la siguiente etapa de la transformación digital no dependerá únicamente de disponer de modelos de IA más avanzados o de mayor capacidad de procesamiento.
El verdadero desafío está en construir un ecosistema donde datos, infraestructura, seguridad, estrategia y talento funcionen de manera coordinada.
> “México vive una etapa de transformación digital que exige a las organizaciones algo más que adaptarse: les exige liderar. Liderar con resiliencia, agilidad y visión para convertir la tecnología en crecimiento real, productividad y competitividad”, señaló Aguilar.
México acelera la adopción de inteligencia artificial
Uno de los datos más relevantes presentados durante el foro provino del estudio “Preparación de la empresa para la era moderna”, realizado por Dell Technologies entre 3,000 organizaciones de 35 países, incluido México.
El análisis muestra un avance importante en la madurez de las empresas mexicanas frente a la inteligencia artificial.
La proporción de organizaciones que ya operan IA a escala prácticamente se duplicó en un año: pasó de 9% en 2025 a 19% en 2026.
Al mismo tiempo, el porcentaje de compañías que permanecen en etapas de prueba disminuyó de 29% a 20%.
La evolución refleja un cambio en las prioridades empresariales. La discusión ya no gira exclusivamente alrededor de si una compañía debe adoptar inteligencia artificial, sino de cómo hacerlo de manera segura, rentable y sostenible.
El reto, sin embargo, se vuelve más complejo conforme aumenta la escala.
El verdadero cuello de botella está en los datos
La infraestructura de cómputo continúa siendo fundamental para ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial, pero los datos se han convertido en uno de los principales puntos críticos para las organizaciones.
De acuerdo con el estudio presentado por Dell, 76% de las organizaciones en México identifica los datos como el principal desafío para las cargas de trabajo críticas de IA.
A esto se suma la fragmentación de información. 60% de los encuestados señaló problemas relacionados con datos distribuidos en ambientes híbridos y multinube.
El escenario plantea una realidad que puede resultar menos visible que la capacidad de procesamiento: una organización puede contar con modelos avanzados y suficiente infraestructura, pero si sus datos están dispersos, desactualizados, inaccesibles o carecen de mecanismos adecuados de gobierno, el potencial de la inteligencia artificial se reduce considerablemente.
Por ello, la modernización de la infraestructura debe contemplar no sólo capacidad computacional, sino también disponibilidad, gestión, almacenamiento, conectividad y acceso seguro a la información.
Tres transformaciones para una misma estrategia
Dell Technologies propone abordar esta nueva etapa mediante tres procesos que deben avanzar de forma coordinada.
El primero es la modernización del centro de datos, con el objetivo de reducir complejidad y construir una infraestructura más flexible y eficiente. La disponibilidad de las aplicaciones y el acceso a los datos se convierten en elementos fundamentales para soportar nuevas cargas de trabajo.
El segundo consiste en escalar la inteligencia artificial con confianza. Esto implica incorporar desde el principio mecanismos de seguridad, gobernanza y estrategia que permitan trasladar los proyectos piloto hacia múltiples casos de uso y operaciones empresariales.
El tercer eje es la modernización del lugar de trabajo, llevando capacidades de inteligencia directamente a los empleados y a los espacios donde se desarrolla la actividad cotidiana. La intención es utilizar estas herramientas para impulsar productividad, colaboración, creatividad e innovación.
La propuesta parte de una premisa: estas transformaciones no deben tratarse como proyectos independientes. La infraestructura determina la capacidad para gestionar los datos; los datos alimentan las aplicaciones de IA; la seguridad y la gobernanza permiten desplegarlas con control, y el talento es el encargado de convertirlas en valor para el negocio.
Seguridad: de requisito técnico a condición empresarial
A medida que aumenta el uso de inteligencia artificial, también crece la preocupación por proteger la información que alimenta estas tecnologías.
El estudio señala que 95% de las organizaciones consultadas prioriza plataformas que integren protección y recuperación de datos frente a ciberataques.
Este dato refleja la evolución de la ciberseguridad dentro de las estrategias de transformación digital. La protección de la información ya no puede plantearse como una capa adicional que se incorpora al final de un proyecto tecnológico.
> “Hoy, la seguridad ya no es un complemento, es un requisito esencial. Es el criterio con el que se medirá cada decisión de modernización”, afirmó Aguilar.
En este contexto, la recuperación de información adquiere especial relevancia. Una estrategia de protección debe considerar no sólo prevenir ataques, sino también mantener la continuidad operativa y recuperar los datos ante incidentes.
Shadow AI: cuando la demanda supera a la estrategia corporativa
Otro de los fenómenos abordados durante el foro fue el crecimiento del denominado Shadow AI, término utilizado para describir el uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de empleados fuera de los entornos, políticas y mecanismos de supervisión establecidos por las organizaciones.
El estudio encontró que 83% de los encuestados señala que los colaboradores recurren a herramientas de IA fuera de los entornos corporativos.
Más allá del riesgo asociado con la utilización de plataformas no autorizadas, el fenómeno también evidencia la velocidad con la que los empleados están incorporando estas tecnologías a sus actividades cotidianas.
Para las empresas, el desafío consiste en establecer políticas de uso, controles de seguridad y mecanismos de capacitación que permitan canalizar esta adopción hacia herramientas aprobadas y alineadas con los objetivos de negocio.
La gobernanza, en este escenario, deja de ser únicamente un mecanismo de control para convertirse también en una vía para estructurar el uso empresarial de la IA.
La siguiente frontera: inteligencia artificial agéntica
El foro también puso sobre la mesa la evolución hacia la IA agéntica, una categoría de sistemas capaces de ejecutar tareas y procesos con un mayor nivel de autonomía a partir de objetivos definidos.
Su incorporación abre nuevas posibilidades para automatizar flujos de trabajo y procesos empresariales, pero también introduce desafíos relacionados con gobernanza, costos, seguridad y riesgos operativos.
La discusión resulta especialmente relevante en un momento en el que las organizaciones comienzan a pasar de utilizar la IA como herramienta de asistencia a integrarla en procesos cada vez más importantes para la operación.
Antes de escalar estas capacidades, las empresas deberán definir qué tareas pueden automatizarse, qué nivel de supervisión humana requieren y cómo se garantizará que los sistemas trabajen con información confiable y dentro de los parámetros establecidos.
Un ecosistema para acelerar la transformación
La evolución hacia una infraestructura preparada para la IA requiere también de un ecosistema tecnológico amplio. Durante Dell Technologies Forum 2026 participaron aliados como AMD, Microsoft, Intel y NVIDIA, quienes compartieron perspectivas sobre la evolución de las plataformas y tecnologías necesarias para acompañar la transformación empresarial.
La presencia de estos actores refleja una característica de la actual carrera por la inteligencia artificial: ningún componente funciona de manera aislada.
Procesadores, aceleradores, almacenamiento, infraestructura, sistemas operativos, servicios de nube, herramientas de seguridad y aplicaciones deben integrarse para construir plataformas capaces de soportar las nuevas cargas de trabajo.
Del piloto al impacto empresarial
El mensaje central del Dell Technologies Forum 2026 apunta a un cambio de etapa para las empresas mexicanas.
La inteligencia artificial dejó de ser exclusivamente una tecnología para experimentar. Ahora comienza una fase en la que las organizaciones deberán demostrar cómo sus inversiones en IA se traducen en productividad, eficiencia, innovación, mejores decisiones y nuevos modelos de negocio.
Los datos presentados durante el evento muestran avances importantes, pero también revelan que escalar la IA implica resolver problemas que van mucho más allá del procesamiento.
La calidad y disponibilidad de los datos, la fragmentación de la información, la ciberseguridad, la gobernanza, el talento y la infraestructura forman parte de una misma ecuación.
Para las empresas mexicanas, el siguiente capítulo de la inteligencia artificial no estará determinado únicamente por quién adopte primero la tecnología, sino por la capacidad de construir una base tecnológica y organizacional capaz de sostenerla.
En ese escenario, modernizar el centro de datos, escalar la IA con mecanismos de seguridad y gobernanza, y llevar estas capacidades al lugar de trabajo dejan de ser iniciativas separadas para convertirse en componentes de una misma estrategia de transformación digital.
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JC/CR
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