Empresa inteligente E-Book

German Petersen

• Herausgeber: LID Editorial
• Kategorie: Fachliteratur
• Sprache: Spanisch

Seitenzahl: 122

Veröffentlichungsjahr: 2026

Beschreibung

Empresa inteligente ofrece consejos prácticos para crear empresas inteligentes en diversas industrias, a partir de revolucionar no solo la tecnología de una empresa, sino su talento, su financiamiento y su estructura organizacional, a partir del uso de la inteligencia artificial (IA). El libro explora casos de uso de la IA en áreas como planeación, comercial, operaciones, finanzas y mercadotecnia; analiza la convergencia de modelos y agentes IA en sistemas integrados que crean valor de manera no aditiva sino multiplicativa y hasta exponencial; y reflexiona sobre los retos y lecciones que nos han dejado cinco años de trabajo la empresa del autor con otras compañías líderes, así como el desarrollo de más de cincuenta modelos de inteligencia artificial que día con día producen impacto y generan valor para nuestros clientes.

Leseprobe

#EmpresaInteligente

DESCUBRE EL POTENCIAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA TRANSFORMAR TU EMPRESA

Este libro ofrece una guía clara para crear empresas inteligentes en diversas industrias, utilizando la IA con sentido estratégico. El autor expone casos de su uso en compañías mexicanas en áreas como Planeación, Comercial, Operaciones, Finanzas y Mercadotecnia, y se dirige a directivos de organizaciones que buscan adoptar tecnología con propósito y convertir los datos en decisiones que transforman resultados.

German es uno de los principales pioneros en la aplicación de la IA al mejoramiento de los procesos productivos de las compañías en México. En este texto presenta ejemplos reales con resultados tangibles que hoy día están siendo capitalizados por sus accionistas, y los complementa con el contexto necesario para comprender el origen y la posible evolución futura de esta tecnología.

Luis Torres, CEO de Electrolit México

Esta obra recuerda que la IA no transforma por sí sola; lo hace el liderazgo que la usa con criterio. La predicción solo adquiere valor cuando se convierte en decisión, y la decisión, cuando genera resultados. La tecnología acelera, pero la dirección, el criterio, el propósito y la visión siguen siendo humanos.

Edgar Arredondo, CEO de CLOE

En todas las empresas reconocemos la importancia de integrar la IA a nuestros procesos. Gracias a Polydata, hemos experimentado de primera mano los beneficios del machine learning en nuestras operaciones diarias. Nos ha permitido optimizar procesos y comprobar que las posibilidades de mejora y crecimiento son infinitas.

Marisa Lazo, CEO de Marisa/Dolce Natura

Índice

AGRADECIMIENTOS

INTRODUCCIÓN

01. LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

El concepto

Tipos de IA

Un vistazo a las revoluciones industriales

La destrucción creativa en el marco de la quinta revolución industrial

AUTOMATIZACIÓN E IMPACTO LABORAL DE LA IA

INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA E INNOVACIÓN DIGITAL

02. TECNOLOGÍA DIGITAL Y EMPRESAS INTELIGENTES

Área 1. Planeación

Área 2. Comercial

Área 3. Operaciones

Área 4. Finanzas

Área 5. Mercadotecnia

Establecer prioridades en la transformación de la IA

03. SISTEMAS DE IA Y TENDENCIAS DE TRANSFORMACIÓN EN CUATRO INDUSTRIAS

El paso de modelos y agentes a sistemas de IA

Industria 1. Alimentos y bebidas

Industria 2.

Retail

Industria 3. Bienes raíces

Industria 4. Futbol

La ley de Moore y el futuro de los costos de la IA

04. RETOS DE LA IA EMPRESARIAL

Reto 1. Medición de impacto en la era de la IA

Reto 2. Cómo enfrentar la interacción entre la inteligencia humana y la artificial

Reto 3. La competencia global por atraer talento al campo de la IA

Reto 4. La tensión entre avance rápido y seguridad

Reto 5. Regulación: ¿macrorregulación o microintervenciones normativas?

CONCLUSIONES: LECCIONES SOBRE EL FUTURO DE LAS EMPRESAS Y LA IA

Lección 1. Contar con el talento correcto

Lección 2. Es más importante seguir avanzando que hacerlo rápido

Lección 3. Construir desde el inicio una IA autosostenible

REFERENCIAS

Navegación estructural

Cubierta

Contracubierta

Portada

Créditos

Dedicatoria

Índice

Agradecimientos

Comenzar a leer

Referencias

A Lucía, Hermann y Andrés.

AGRADECIMIENTOS

Las primeras versiones de algunas de las ideas que se presentan a continuación las publiqué en la sección «Negocios» del diario Mural de Guadalajara. Un agradecimiento especial para los directores del periódico que confiaron en mí, Guillermo Camacho (q. e. p. d.) y Miguel de la Vega, así como para el editor de la sección, Óscar Luis Garza.

Dedico la mayor parte de mi tiempo a dirigir una empresa de tecnología que desarrolla e implementa modelos de inteligencia artificial (en adelante IA) con enfoque en eficiencia operativa y efectividad comercial: Polydata. En Polydata cuento con extraordinarios colaboradores de quienes aprendo día con día sobre IA, las oportunidades que abre y su impacto creciente en el mundo de las empresas. Destaco particularmente lo aprendido de Fernanda Barragán, Marco Flores, Fernando González, José Pablo Ortiz, Leslie Quincosa y Alejandro Strozzi. Dentro de mi equipo de trabajo, también agradezco a Citlalli Pérez y Renata Gutiérrez por su ayuda en la investigación y en la edición y corrección de estilo.

Lo que aprendemos mis colegas y yo en Polydata no podría ocurrir —o de haber ocurrido no tendría sentido— sin el trabajo con nuestros clientes, en cuyas operaciones cotidianas nuestros modelos de IA crean valor, generan impacto y nos permiten producir conocimiento —ejemplo de esto último es el libro que tienes en tus manos—. La lista de hombres y mujeres de empresa, ejecutivos y equipo con quienes estamos en deuda es amplísima.

Un agradecimiento especial para el equipo directivo y editorial de LID México, en particular para Ada Laura Luna y Claudia Herrán. Su triple ojo —cuidado editorial, posicionamiento en el mercado de libros y liderazgo en el nicho tecnológico— fue decisivo al trabajar y retrabajar el manuscrito. Sus comentarios no hicieron sino mejorar el texto original; cualquier deficiencia en este respecto es solo atribuible al autor. En deuda de gratitud también con Nicolás Cuéllar, añejo amigo y sherpa auténtico en uno de los mundos que más disfruto habitar, el de los libros.

Cierro con lo más importante: el agradecimiento a mi esposa, Lucía, y mis hijos, Hermann y Andrés, por ser el fundamento de todo cuanto hago y por darle sentido a lo que planeo hacer. Para ellos, este libro... y todo lo demás.

INTRODUCCIÓN

Esto no es una pipa.

René Magritte

Es a partir, sobre todo, de 2022 cuando se empieza a hablar de las transformaciones que las herramientas de la IA conversacional han traído y seguirán trayendo a la sociedad, la economía y la dinámica empresarial.

Inmediatamente después de la ola detonada el 30 de noviembre de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT, no fueron pocos quienes cayeron en la trampa de limitar la discusión sobre la IA empresarial exclusivamente a este chatbot, perdiendo de vista la magnitud y la complejidad de la revolución económica en curso.

En un primer momento, no éramos tantos quienes argumentábamos —como en el famoso cuadro de René Magritte donde aparece una pipa con la leyenda: «Esto no es una pipa»— que se debía afirmar: «Esto no es (solo) ChatGPT» (Petersen, 2023a).

No se puede desconocer que la liberación de ChatGPT llevada a cabo por OpenIA a finales de 2022 fue un auténtico parteaguas en la historia de la IA. La manera en que desarrolla su aprendizaje a partir de enormes volúmenes de datos y la posibilidad de generar contenido conversacional accesible para prácticamente cualquier persona representaron un salto cuántico.

Además, la herramienta de la ahora célebre empresa liderada por el estadounidense Sam Altman condujo a la IA generativa y conversacional a una escala inédita de uso y apropiación social. Con más de 200 millones de accesos cada semana (Reuters, 2024), ChatGPT se convirtió en la piedra inicial de un proceso mucho más ambicioso en el que ahora está embarcado OpenAI: el desarrollo de la famosa IA general (AGI, por sus siglas en inglés), teóricamente asimilable a la inteligencia humana.

El asunto de la AGI es espinoso en tanto una inteligencia de nivel semejante a la humana implicaría mayores escenarios para el desplazamiento de los humanos no solo en el ámbito laboral, sino también social e incluso político. Sobre este asunto comenzó reflexionando Sam Altman en 2025: «Ahora estamos seguros de que sabemos cómo construir una AGI tal como la hemos entendido tradicionalmente. Creemos que pronto podríamos ver a los primeros agentes de IA ‘unirse a la fuerza laboral’ y cambiar de manera significativa el desempeño de las empresas».

Hoy en día, ha quedado claro que el ecosistema de IA va mucho más allá de ChatGPT, creando una industria vibrante que crece a ritmos vertiginosos y con estrategias diversas. Entre la diversificación está el que algunos hayan recurrido a grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) de código abierto, que teóricamente es posible descargar para que corran en un servidor local, mientras que otros han optado por el código cerrado.

Las apuestas más famosas por código abierto son dos: primero Meta, liderada en materia de IA por el computólogo francés Yann LeCun, Premio Turing 2018 (reconocimiento considerado el Nobel en ciencias de la computación). Segundo, DeepSeek, el chatbot de origen chino que hizo temblar a los mercados a inicios de 2025 por haber desarrollado un LLM del nivel de OpenAI con una fracción del costo, evidenciando con ello la posibilidad de que el desarrollo de la IA pudiera ser mucho más económico de lo que se había asumido.

Sin embargo, lo que diferencia las estrategias de los grandes jugadores de la industria de la IA no solo tiene que ver con la apertura y clausura del código fuente. También difieren en si concentraron sus esfuerzos en un solo modelo —como OpenAI con ChatGPT, que ahora incluso cuenta con un ChatGPT Agent capaz de realizar tareas como reservaciones, compras y lectura de correos— o en más de uno —como el caso de Google, que comenzó con los LLM Gemini y Palm, y que ahora convergen en Gemini—.

También está como criterio de diferenciación si apuestan por el mercado abierto de consumidores, como es el caso de OpenAI, o más bien por los desarrolladores, que es lo que ha intentado el chatbot Claude, de Anthropic, empresa fundada por el estadounidense Dario Amodei, exempleado de OpenAI, y que ha sido fuertemente apoyada por el dueño de Amazon, Jeff Bezos.

De la misma forma, existen diferencias entre empresas como OpenAI o Anthropic, que son nativas de la IA (nacieron como tales) y aquellas herramientas que han surgido vinculadas a compañías que no eran originalmente de IA, como es el caso de Copilot de Microsoft o, célebremente, el LLM Grok de X. Grok puede leerse como el intento de Elon Musk por no quedarse fuera de la revolución de la IA después de haber sido el principal financiador de OpenAI en sus inicios y de haber roto con la organización cuando esta decidió convertirse en empresa, en lugar de mantenerse fiel al espíritu original de entidad sin fines de lucro (Isaacson, 2023).

En la base de toda la tecnología anterior están las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) creadas por NVIDIA, que se han convertido auténticamente en las vías férreas por las que corre la IA. Además, el CEO de NVIDIA, el taiwanés Jensen Huang, ha logrado acuerdos políticos que hoy le permiten incluir cada vez más mercados en su expansión comercial, incluyendo China, aun cuando se trata de una empresa estadounidense. El haber provisto la infraestructura de la actual ola de IA ha posibilitado que NVIDIA se convierta en la empresa pública más valiosa en la historia, superando los cuatro billones de dólares a mediados de 2025 (The New York Times, 2025).

Las empresas de distintas industrias enfrentan un momento decisivo para adoptar e integrar la IA en sus procesos. Desde el retail hasta los bienes raíces, pasando por alimentos, bebidas e incluso futbol, las posibilidades de la IA son tan amplias como los desafíos que plantea. El propósito de este libro es proporcionar a las empresas orientaciones concretas y estructuradas sobre cómo la IA puede ser un catalizador para su crecimiento y transformación. Mediante un análisis detallado, exploraremos las oportunidades y los desafíos que esta tecnología representa, así como las estrategias clave para su implementación efectiva en diversos sectores. También se pretenden identificar las mejores prácticas globales que puedan adaptarse a cada contexto, de modo que las empresas no solo adopten la IA, sino que también la conviertan en una ventaja competitiva sostenible.

En cuanto al contenido del libro, está organizado de manera que los lectores puedan comprender tanto el panorama general de la IA como su aplicación específica en el ámbito de los negocios.

El texto inicia con un capítulo dedicada a analizar la era de la IA en el contexto de la historia de las revoluciones industriales, conceptualizando —con evidencia— la revolución en curso como la quinta revolución industrial. Como parte de ello, se muestran los alcances que hasta el momento ha mostrado el binomio humano-máquina, poniendo el foco en la creación y destrucción de puestos de trabajo y en la investigación científica, incluyendo en este último rubro el otorgamiento de los Premios Nobel de Física y Química 2024 a investigadores propiamente del campo de la IA: el Nobel de Física para el estadunidense John Hopfield y el canadiense Geoffrey Hinton —conocido como «el padrino de la IA»—, y el de Química para el británico Demis Hassabis y el estadounidense John Jumper.

En el capítulo 2 se aborda la transformación empresarial en el contexto de las tecnologías digitales crecientemente inteligentes, destacando estrategias y prioridades para su adopción en cinco áreas de la empresa: Planeación, Comercial, Operaciones, Finanzas y Mercadotecnia. En este capítulo se incluyen casos reales de modelos o agentes de IA que generan valor para empresas concretas en estas cinco divisiones de negocio. El objetivo de presentar estos casos es inspirar y guiar a otros empresarios, ejecutivos y profesionales a replicar dichos ejercicios en sus organizaciones.

El capítulo 3 aborda, en primer término, el viraje más significativo de 2025 en la industria de la IA empresarial: la transición de modelos individuales a agentes y, posteriormente, a sistemas interdependientes que integran múltiples modelos para maximizar valor. Se explica por qué las empresas están migrando hacia arquitecturas de IA más amplias, capaces de coordinar capacidades diversas y generar optimizaciones superiores a las de cualquier modelo aislado.

En la parte central, se presentan casos concretos de cuatro industrias que ya operan con sistemas de IA: alimentos y bebidas, retail, bienes raíces y futbol. Se detalla cómo estas arquitecturas permiten optimizar ventas, precios, abastecimiento, selección de talento y experiencia del usuario, entre otros procesos.

Finalmente, se analizan los costos y la tendencia a su disminución —alineada con la ley de Moore—, así como los efectos de esta dinámica en la democratización, el ROI y la reinversión estratégica en IA.

El capítulo 4 examina los cinco retos de la IA, especialmente en su aplicación empresarial. Primero, medir su impacto real en desempeño y rentabilidad, aprovechando metodologías de evaluación causal de innovaciones y decisiones. Segundo, identificar con precisión áreas cognitivas donde la IA supera o queda detrás de los humanos, explorando sus causas. Tercero, enfrentar las presiones del mercado laboral, marcado por vacantes crecientes en este ámbito pese a temores de desplazamiento de empleo. Cuarto, gestionar la tensión entre un avance acelerado, con riesgos de seguridad y legales, y un desarrollo controlado que permita límites progresivos. Finalmente, se exploran posibles regulaciones que equilibren desarrollo tecnológico, seguridad, derechos de autor y privacidad, garantizando un marco responsable y funcional para la adopción de esta tecnología.

A manera de conclusión, el libro cierra con algunas reflexiones sobre el futuro empresarial dentro del contexto de la aceleración del mundo de la IA.

El mensaje es claro: si las empresas toman decisiones adecuadas basadas en teoría sólida y experiencias prácticas, la revolución de la IA puede hacer una enorme contribución a su desarrollo.