October 07, 2025

180. El Ecosistema de la Inteligencia Artificial Industrial y la Clave para el Retorno de Inversión (ROI) Positivo con Jaime Sáenz del CIIA en Nuevo León

21 minutes

El episodio de Café de Datos, el podcast de analítica de Datlas, fue grabado desde las instalaciones del Centro de Innovación Industrial en Inteligencia Artificial (CIIA), ubicado en el Monterrey IT Cluster. El anfitrión fue Jesús Jaime Sáenz Anzaldúa, quien es un experto profesional, presidente del Consejo del Centro de Inteligencia Artificial en el Monterrey IT Clúster.

Origen y Vocación del CIIA

El CIIA se consolidó como un centro especializado destinado a la promoción de la inteligencia artificial, ofreciendo un ecosistema para todas las organizaciones de Nuevo León interesadas en utilizar esta tecnología.

El centro está abierto a todas las empresas, estudiantes o individuos interesados en usar la IA, ya sea para uso particular o para desarrollar aplicaciones. El CIIA ofrece acceso a laboratorios, conocimiento, y un grupo de doctores que asesoran y guían a los visitantes para lograr sus objetivos.

La Inteligencia Artificial: Definición y Ramas

Se destacaron varias ramas de la IA:

Visión Computacional (Computer Vision): Se utiliza para expandir la capacidad visual, donde una cámara puede analizar imágenes o videos y responder preguntas específicas con precisión. Un caso concreto de uso en el CIIA fue en el control de calidad en la manufactura, superando la capacidad de la inspección visual humana.
Analítica de Datos: Supera la velocidad humana para analizar, sumar, y restar grandes volúmenes de datos. Es esencial para predecir la demanda, el clima, el mantenimiento en plantas, el fraude bancario, o la mejor ubicación de productos en una tienda.

Retos y Claves para la Implementación Exitosa

Respecto al impacto laboral, Sáenz argumentó que la IA no acabará con empleos, sino que los transformará. Las actividades mecánicas y repetitivas (físicas o mentales) son susceptibles de ser sustituidas por algoritmos, pero los puestos que requieren ingenio, sensibilidad, y actividad humana (como la docencia) no serán reemplazados.

Se discutió un estudio del MIT que señala que solo el 5% de los proyectos de IA generativa han arrojado un ROI positivo, una situación que Sáenz compara con el auge de las empresas dot-com. Las causas de fracaso están ligadas a la falta de claridad en los objetivos y la calidad de los datos.

Para que la implementación de la IA generativa sea exitosa, se necesita:

Definir un Objetivo Claro: Saber si se busca reducir costos, mejorar el servicio al cliente, acortar tiempos de entrega, o reducir costos de investigación.
Contar con Datos Confiables: La IA necesita datos abundantes, precisos e inmediatos. Si la información no es confiable, la IA puede "alucinar" o dar consejos sin sentido.
Asesoramiento Experto: Las empresas que han tenido éxito se han asesorado con expertos. Implementar IA es como reclutar a alguien: requiere un onboarding (capacitación) e instrucciones claras.

Sáenz cerró con una invitación a contactar al CIIA en el PIIT, cerca del aeropuerto de Apodaca, para aprovechar sus recursos y asesoramiento en el desarrollo de prototipos y pruebas de concepto de inici

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