La nueva regulación reactiva el regreso de gasolineras privadas a Pemex
La apertura del mercado gasolinero mexicano inició formalmente en 2013 con la reforma energética, pero fue hasta mediados de 2016 cuando el cambio se volvió visible en las calles. Ese año comenzaron a operar las primeras estaciones con marcas distintas a Pemex , dando inicio a una etapa de competencia inédita para un sector que durante décadas fue prácticamente monopólico. Sin embargo, los cambios recientes al marco regulatorio y las exigencias en materia de trazabilidad de combustibles han reactivado la migración de estaciones privadas de vuelta a la marca Pemex . La primera en aparecer fue Hidrosina, que en junio de 2016 inauguró su estación en la intersección de Paseo de la Reforma e Insurgentes, en la Ciudad de México. Ese mismo mes, en San Francisco de Campeche, abrió La Gas, marcando el surgimiento de un grupo gasolinero regional en el sureste del país. Un año después, en marzo de 2017, BP se convirtió en la primera petrolera extranjera en traer su marca al mercado mexicano con una estación en la zona de Santa Fe. A partir de entonces, la entrada de nuevas banderas se aceleró y el mapa gasolinero comenzó a fragmentarse. Para facilitar esa transición, la extinta Comisión Reguladora de Energía (CRE) estableció la regulación asimétrica de Pemex, un esquema que imponía reglas más estrictas a la petrolera estatal, desde transparencia en información hasta la apertura de su infraestructura logística para permitir condiciones de competencia. Ese modelo regulatorio cambió en octubre pasado, cuando la Comisión Nacional de Energía eliminó la asimetría con el objetivo de liberar a Pemex de las obligaciones diseñadas para equilibrar el terreno frente a los nuevos jugadores. El ajuste coincidió con un momento de repunte para la marca estatal. La apertura que no desplazó al líder Hoy, el mercado muestra una recomposición clara. En México operan 14,129 estaciones de servicio que suministran tanto combustible nacional como producto importado bajo marca Pemex o marcas privadas como Valero y ExxonMobil. De ese total, 8,817 estaciones operan bajo la marca Pemex al cierre de octubre, de acuerdo con la Fotografía del Sector Gasolinero en México elaborada por PetroIntelligence. La marca estatal concentra así cerca de dos terceras partes del mercado nacional. La distancia frente a sus competidores es amplia. Mobil, la marca privada con mayor presencia, suma 701 estaciones, mientras que G500 ocupa el tercer lugar con 487 unidades. El resto del mercado se reparte entre decenas de grupos regionales y marcas internacionales. Este liderazgo no es inercial. Responde a una estrategia trazada desde la administración federal anterior, orientada al rescate de Pemex y a su reposicionamiento como la petrolera con mayor relevancia en el país mediante la recuperación de mercado frente a la participación privada. Las cifras recientes reflejan esa política. En enero de 2025 operaban 8,709 estaciones bajo la marca Pemex. Para octubre, la cifra había aumentado a 8,817, lo que implica la incorporación de 108 estaciones en los primeros diez meses del año. Este crecimiento no se explica únicamente por la apertura de nuevas gasolineras. En buena medida corresponde a estaciones que ya estaban en operación bajo marcas privadas y que decidieron migrar nuevamente a la marca Pemex. Desde la empresa, la estrategia ha sido definida con claridad. “Buscamos establecer acciones para asegurar y consolidar la presencia de Pemex en los mercados de gasolinas y diésel, esto implica una mejora continua en la forma de operar, desde el mejoramiento de logística de distribución, hasta y la garantía de calidad de cada entrega del producto, manteniéndose la empresa como un participante confiable y como un proveedor consistente”, dijo Jesús Montes de Oca, subdirector de Estrategia, Precios e Inteligencia Comercial de la petrolera. El objetivo, añadió, es reforzar la presencia en el canal de venta al público. “Finalmente buscamos mantenernos como líderes en el mercado y para ello pondremos especial énfasis en fortalecer la participación en el segmento de estaciones de servicio bajo la marca Pemex. El objetivo es que cada estación bajo nuestra bandera sea la primera en elección”, aseguró durante ExpoGas CDMX 2025. Regulación, trazabilidad y regreso a Pemex Desde el análisis del sector, la migración de estaciones hacia Pemex responde tanto a condiciones comerciales como a los cambios regulatorios recientes. “Sigue así, y de hecho se ha reforzado por el nuevo marco regulatorio. La tendencia de conversión a Pemex sigue, no solamente por su estrategia comercial, sino también por los cambios regulatorios en cuanto a trazabilidad; Pemex sí tiene ventajas en cuanto a trazabilidad”, explicó Alejandro Montufar, CEO de PetroIntelligence. Como empresa estatal, añadió, Pemex cuenta con procesos más claros para cumplir con las exigencias regulatorias. “Como es la empresa estatal ellos tienen los procesos muy claros, y es muy probable que las estaciones que ahorita están en incertidumbre se vayan a Pemex, y así la petrolera va a obtener mayor participación en el mercado al cierre de este año y al inicio del próximo año”, dijo en entrevista. El control sobre la trazabilidad de los combustibles se ha convertido en un factor clave de competencia. El mayor rigor en la supervisión ha elevado los costos de cumplimiento para muchos operadores privados y ha fortalecido la posición de quien controla gran parte de la logística nacional. Detrás de las 8,817 estaciones de Pemex hay una red que sigue siendo fundamental para el suministro de combustibles tanto de producción nacional como de importación. La empresa mantiene un papel central en la operación de terminales, ductos y distribución de producto. A casi una década del inicio visible de la apertura gasolinera, el mercado mexicano entra en una etapa de reconcentración parcial. La diversidad de marcas persiste, pero el peso de la empresa estatal vuelve a dominar el tablero. ]]>
¿Una guerra entre Rusia y Europa es posible? Muchos europeos lo creen así
Muchos europeos consideran que existe un alto riesgo de guerra con Rusia, según una encuesta realizada en nueve países de la Unión Europea y publicada el jueves por la revista francesa Le Grand Continent . Según este estudio, realizado a finales de noviembre con una muestra de 9.553 personas, más de la mitad (51 %) de los encuestados opina que existe un riesgo «alto» o «muy alto» de que Rusia entre en guerra con su país en los próximos años. La encuesta incluye nueve países (Francia, Alemania, Italia, España, Polonia, Portugal, Croacia, Bélgica y Países Bajos), con muestras de más de mil personas en cada uno de ellos. La percepción del riesgo de un conflicto abierto con Rusia varía de un país a otro. En Polonia, que comparte frontera con Rusia y con su aliado Bielorrusia, el 77% de los encuestados considera este riesgo alto o muy alto. En Francia el porcentaje es del 54% y en Alemania, del 51%. En cambio, el 65% de los italianos considera que el riesgo es bajo o inexistente. «Rusia representa, con mucho, la amenaza estatal de guerra más estructural para la opinión europea», analiza Le Grand Continent , una publicación geopolítica vinculada a la École Normale Supérieure de Francia. Los encuestados dudan además de las capacidades militares de sus países frente a Moscú. Más de dos tercios (el 69%) creen que su país no sería «en absoluto» o «más bien no» capaz de defenderse ante una agresión rusa. Pero, ¿qué tan posible es este escenario en realidad? Esto es lo que dicen los lideres “Si Europa quiere una guerra, estamos listos”: Putin El presidente de Rusia, Vladimir Putin, dijo la semana pasada que no desea una guerra con Europa, pero que si los europeos inician un conflicto, su país está listo, en una declaración a la prensa antes de una reunión clave con emisarios estadounidenses en Moscú. «No tenemos intención de ir a la guerra con Europa, pero si Europa quiere y empieza, estamos listos», declaró Putin, que acusó a los europeos de querer impedir los esfuerzos de Estados Unidos para poner fin a la guerra en Ucrania. «Los europeos están molestos por haber sido excluidos de las negociaciones, pero (…) ellos mismos se han apartado, ha sido una iniciativa suya», prosiguió el presidente ruso. «No tienen un programa de paz, están del lado de la guerra», añadió al margen de un foro económico. Putin llamó a los dirigentes europeos a renunciar a la «ilusión» de que pueden infligir una «derrota estratégica a Rusia» y volver «a la realidad, basándose en la situación sobre el terreno». Una guerra compleja para Europa En caso de que el escenario de guerra se confirme, Europa enfrentaría muchas dificultades para hacer frente a Moscú. Rusia es «una amenaza a largo plazo» y Europa necesita una estrategia económica de defensa coherente», señala el informe «Europa-Rusia: Balance of Power Review», elaborado por el Instituto Francés de Relaciones Internacionales (IFRI). «Necesitamos (…) identificar nuestras fortalezas y debilidades», dijo a AFP el director del IFRI, Thomas Gomart, señalando «vacíos militares críticos”. «Los países europeos tienen el potencial necesario, es decir, los recursos económicos, capacidades militares y conocimiento tecnológico para enfrentarse a Rusia en 2030, siempre y cuando, y esta es obviamente la palabra más importante, demuestren voluntad política», apuntó. Desde que Putin lanzó la invasión a gran escala de Ucrania en febrero de 2022, los países de la Unión Europea han aumentado el gasto militar. Pero las fuerzas terrestres europeas tienen «déficits críticos», también en sus reservas de municiones, según el informe, y existen además «motivos para dudar de la disponibilidad política, estratégica y operativa de algunas tropas europeas en caso de un escenario de confrontación”. Según el informe, de los 30 países que forman parte de la OTAN o la UE, 20 tienen fuerzas terrestres relativamente pequeños, con menos de 15,000 soldados profesionales cada uno. «A excepción de algunos pocos estados de primera línea que podrían movilizar reservas y guardias nacionales en su territorio, los demás serían incapaces de generar más que un par de batallones para enviarlos fuera de sus fronteras», apunta el estudio, elaborado con el apoyo de un comité directivo de directores de centros de estudio europeos. Además, la mayor parte de las formaciones de unidades grandes recaería sobre los hombros de «quizá seis países», entre ellos Francia, Reino Unido y Alemania, según el IFRI. ]]>
Los empleados que pagarán menos ISR en 2026
Este martes, Mónica Alfaro y Eréndira Reyes te cuentan sobre los ajustes a las tablas con las que se calcula el ISR de personas físicas, ya que esto hará que quienes perciban el mismo sueldo que este año paguen menos impuesto sobre la renta. También explican otros temas: – Cochebomba, narcobloqueos y homicidios: inseguridad persiste a un mes del Plan Michoacán – El gobierno de México alista devolución de seis slots del AICM a aerolíneas estadounidenses – Trump amenaza a México con 5% de aranceles si no se cumple Tratado de Aguas – La compra de Netflix reescribirá el negocio publicitario y lo hará más ‘techie’ ]]>
Electricidad y transporte público aprietan el bolsillo; la inflación repunta a 3.8% en noviembre
La inflación general en México repuntó en noviembre y cerró el mes en 3.80% anual, de acuerdo con el INEGI. El avance estuvo impulsado principalmente por aumentos en tarifas eléctricas, transporte colectivo y productos agropecuarios, mientras que la inflación subyacente —el componente más estable y el que sigue de cerca Banco de México— volvió a ubicarse por encima de la meta del 3%, al situarse en 4.43% anual. Brecha con la meta de Banxico persiste El Índice Nacional de Precios al Consumidor registró una variación mensual de 0.66%, la mayor para un noviembre desde 2021. Dentro del índice general, el componente no subyacente aumentó 2.28% mensual, reflejando presiones en electricidad, frutas y verduras, y energéticos. Solo la electricidad aportó 0.28 puntos porcentuales a la inflación del mes, debido al fin del subsidio de tarifas de verano en 11 ciudades del país. En cambio, la inflación subyacente —que determina la trayectoria más duradera del fenómeno inflacionario— subió 0.19% mensual y 4.43 a tasa anual. Al interior, los servicios avanzaron 0.39%, mientras que las mercancías mostraron una ligera caída de 0.03%. A pesar de ese retroceso marginal en bienes, el componente subyacente acumula ya varios meses por encima del objetivo de Banxico y mantiene presiones persistentes en rubros como vivienda, alimentos procesados y servicios de comida fuera de casa. Entre los productos con mayores incrementos destacaron la electricidad (20.70% mensual), el transporte público colectivo (4.90%) y el jitomate (14.34%), todos con incidencias significativas en el aumento general. En contraste, disminuyeron productos como aguacate, papa, plátano y naranja. Para el Banco de México, la inflación subyacente es clave para definir el ritmo de recortes de tasa en 2026. Aunque la inflación general se mantiene dentro del rango de variabilidad, el hecho de que la subyacente se mantenga en 4.43% anual, lejos del objetivo, sugiere que el proceso desinflacionario aún enfrenta resistencias estructurales, especialmente en servicios, que avanzan 4.49% anual. Los datos de noviembre muestran que, si bien México ha logrado contener la inflación respecto a los picos de 2022, el componente que refleja las presiones más persistentes todavía no converge, lo que podría llevar al banco central a una postura prudente en su política monetaria de inicio de 2026, según lo que advierten algunos economistas. Sobre todo si se consideran posibles efectos de los aumentos a impuestos como el IEPS y de aranceles. ]]>
La IA no te está enseñando a pensar, te enseña a creer que piensas
Si eres usuario recurrente de LLMs como ChatGPT, Claude o Gemini, te habrás dado cuenta que es muy fácil que la Inteligencia Artificial (IA) te dé datos falsos, información equivocada o peor: valide tus errores, sesgos y pensamientos. Por eso creo que la mayoría de las organizaciones están dando un salto equivocado en cómo adoptar la IA: universidades, empresas y gobiernos están obsesionados con enseñar la Inteligencia Artificial con nuevos cursos, talleres de prompts, políticas sobre uso de la IA, incluso inversiones. Pero nos estamos olvidando que las habilidades humanas deben, si no superar, complementar o ser capaces de trabajar con la IA. Y entre tantas innovaciones y cambios tan rápidos, nos estamos perdiendo del panorama completo: no se trata de entrenar a las personas en el uso de la IA, se trata de enseñar a pensar. ¿Pero cómo se enseña a pensar cuando la misma IA está diseñada con el propósito de complacerte, y no de cuestionarte? ¿Y qué pasa cuando adicional, los datos con los que está siendo alimentada solo muestran una pequeña fracción del mundo? Tenemos un problema, Houston. La IA aprendió de muy pocos humanos Un estudio reciente de Harvard llamado «Which Humans?» revela que los modelos de lenguaje están entrenados predominantemente con datos de poblaciones WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic). Occidentales, “Educados”, Industrializados, Ricos, Democráticos. Esto significa que la IA aprende de un subgrupo muy específico de humanos, no de la diversidad psicológica global. ¿Y por qué esto es un problema? No es que la IA entienda a algunos humanos mejor que a otros . Es que solo aprendió de un tipo muy específico de humano. Y ese sesgo se retroalimenta: la IA genera contenido sesgado, ese contenido se vuelve parte del entrenamiento de futuras versiones, creando bucles de información que favorecen ciertas perspectivas mientras omiten otras formas de ver el mundo. El problema va más allá del origen de los datos. Al igual que las redes sociales, la IA generativa se convierte en un espejo que te dice lo que quieres escuchar: valida lo que tu crees que es correcto. Si piensas como poblaciones WEIRD, será una validación constante porque fue entrenada con esas perspectivas; y si piensas diferente, la IA intentará «corregirte» hacia el pensamiento hegemónico que aprendió. No cuestiona tus premisas si se parecen a las que conoce, las refuerza. Te hace sentir inteligente sin el trabajo incómodo de realmente pensar críticamente sobre si esas perspectivas son las únicas válidas. Entonces, ¿cómo usar la IA para «educar mejor» cuando su diseño fundamental contradice lo que significa educar? Qué significa realmente enseñar a pensar No se trata de hacer mejores prompts . Pensar es desarrollar la capacidad de cuestionar los outputs, identificar cuándo la IA está reflejando perspectivas dominantes como si fueran verdades universales y reconocer cuándo te está diciendo lo que quieres escuchar. Es generar incomodidad intelectual en lugar de buscar validación constante. Preferir la pregunta difícil sobre la respuesta fácil. Y el problema es que estamos usando la IA para recibir respuestas rápidas, sin pasar por el proceso de incomodidad de todo lo que implica razonar. La pregunta entonces no es solo qué enseñar, sino qué experiencias diseñar para que el cerebro desarrolle esas capacidades críticas que la IA no puede entrenar. Pero, ¿cómo aprende el cerebro a pensar? Estamos confundiendo aprender con recibir información. Recibir datos procesados, respuestas pre-formuladas y validación constante es una recepción pasiva que mantiene al cerebro en modo de bajo consumo energético: no activa los procesos cognitivos necesarios para desarrollar pensamiento profundo. Por el otro lado, está comprobado que el cerebro desarrolla pensamiento crítico a través del error y la disonancia cognitiva. Algo que nos incomoda muchísimo. Cuando nos equivocamos, enfrentamos información que contradice nuestras creencias o experimentamos la incomodidad de no saber, el cerebro se reorganiza y fortalece nuevas conexiones neuronales. El pensamiento crítico emerge de la fricción intelectual, no de la confirmación. En los últimos años nos acostumbramos a “tener razón” y preferimos aferrarnos a nuestras creencias, que desarrollar la habilidad de pensar. Y con la IA, se eliminan los procesos que el cerebro necesita para aprender a pensar: minimiza el error y ofrece certezas donde debería haber preguntas. ¿Hacia dónde va el futuro? Las universidades no necesitamos enseñar a usar la IA. Necesitamos enseñar a pensar con, contra y a pesar de la IA. Esto significa crear experiencias que deliberadamente generen disonancia cognitiva. Diseñar situaciones donde las personas confronten sus sesgos, cuestionen respuestas de IA, identifiquen cuándo están siendo validadas en lugar de retadas, y desarrollen el criterio para saber cuándo confiar en su propio pensamiento por encima de la respuesta generada. La pregunta ya no es si integraremos la IA en educación y trabajo. La pregunta es si podemos enseñar a pensar críticamente usando una tecnología diseñada específicamente para que no tengamos que hacerlo. ____ Nota del editor: Daniela Hernández Álvarez es directora de Earth & Life University, universidad líder en formación de agentes de cambio en sostenibilidad e innovación. Reconocida como Top Voice en Sostenibilidad por LinkedIn y una de las 30 mentes más sostenibles por Forbes México. Ha acompañado a más de 300 empresas y emprendedores en procesos de liderazgo sostenible. Es Licenciada en Relaciones Internacionales, cuenta con una maestría en Ecotecnologías y cursa un doctorado en Neurociencias y Educación. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente a la autora. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión ]]>
La IA no te está enseñando a pensar, te enseña a creer que piensas
Si eres usuario recurrente de LLMs como ChatGPT, Claude o Gemini, te habrás dado cuenta que es muy fácil que la Inteligencia Artificial (IA) te dé datos falsos, información equivocada o peor: valide tus errores, sesgos y pensamientos. Por eso creo que la mayoría de las organizaciones están dando un salto equivocado en cómo adoptar la IA: universidades, empresas y gobiernos están obsesionados con enseñar la Inteligencia Artificial con nuevos cursos, talleres de prompts, políticas sobre uso de la IA, incluso inversiones. Pero nos estamos olvidando que las habilidades humanas deben, si no superar, complementar o ser capaces de trabajar con la IA. Y entre tantas innovaciones y cambios tan rápidos, nos estamos perdiendo del panorama completo: no se trata de entrenar a las personas en el uso de la IA, se trata de enseñar a pensar. ¿Pero cómo se enseña a pensar cuando la misma IA está diseñada con el propósito de complacerte, y no de cuestionarte? ¿Y qué pasa cuando adicional, los datos con los que está siendo alimentada solo muestran una pequeña fracción del mundo? Tenemos un problema, Houston. La IA aprendió de muy pocos humanos Un estudio reciente de Harvard llamado «Which Humans?» revela que los modelos de lenguaje están entrenados predominantemente con datos de poblaciones WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic). Occidentales, “Educados”, Industrializados, Ricos, Democráticos. Esto significa que la IA aprende de un subgrupo muy específico de humanos, no de la diversidad psicológica global. ¿Y por qué esto es un problema? No es que la IA entienda a algunos humanos mejor que a otros . Es que solo aprendió de un tipo muy específico de humano. Y ese sesgo se retroalimenta: la IA genera contenido sesgado, ese contenido se vuelve parte del entrenamiento de futuras versiones, creando bucles de información que favorecen ciertas perspectivas mientras omiten otras formas de ver el mundo. El problema va más allá del origen de los datos. Al igual que las redes sociales, la IA generativa se convierte en un espejo que te dice lo que quieres escuchar: valida lo que tu crees que es correcto. Si piensas como poblaciones WEIRD, será una validación constante porque fue entrenada con esas perspectivas; y si piensas diferente, la IA intentará «corregirte» hacia el pensamiento hegemónico que aprendió. No cuestiona tus premisas si se parecen a las que conoce, las refuerza. Te hace sentir inteligente sin el trabajo incómodo de realmente pensar críticamente sobre si esas perspectivas son las únicas válidas. Entonces, ¿cómo usar la IA para «educar mejor» cuando su diseño fundamental contradice lo que significa educar? Qué significa realmente enseñar a pensar No se trata de hacer mejores prompts . Pensar es desarrollar la capacidad de cuestionar los outputs, identificar cuándo la IA está reflejando perspectivas dominantes como si fueran verdades universales y reconocer cuándo te está diciendo lo que quieres escuchar. Es generar incomodidad intelectual en lugar de buscar validación constante. Preferir la pregunta difícil sobre la respuesta fácil. Y el problema es que estamos usando la IA para recibir respuestas rápidas, sin pasar por el proceso de incomodidad de todo lo que implica razonar. La pregunta entonces no es solo qué enseñar, sino qué experiencias diseñar para que el cerebro desarrolle esas capacidades críticas que la IA no puede entrenar. Pero, ¿cómo aprende el cerebro a pensar? Estamos confundiendo aprender con recibir información. Recibir datos procesados, respuestas pre-formuladas y validación constante es una recepción pasiva que mantiene al cerebro en modo de bajo consumo energético: no activa los procesos cognitivos necesarios para desarrollar pensamiento profundo. Por el otro lado, está comprobado que el cerebro desarrolla pensamiento crítico a través del error y la disonancia cognitiva. Algo que nos incomoda muchísimo. Cuando nos equivocamos, enfrentamos información que contradice nuestras creencias o experimentamos la incomodidad de no saber, el cerebro se reorganiza y fortalece nuevas conexiones neuronales. El pensamiento crítico emerge de la fricción intelectual, no de la confirmación. En los últimos años nos acostumbramos a “tener razón” y preferimos aferrarnos a nuestras creencias, que desarrollar la habilidad de pensar. Y con la IA, se eliminan los procesos que el cerebro necesita para aprender a pensar: minimiza el error y ofrece certezas donde debería haber preguntas. ¿Hacia dónde va el futuro? Las universidades no necesitamos enseñar a usar la IA. Necesitamos enseñar a pensar con, contra y a pesar de la IA. Esto significa crear experiencias que deliberadamente generen disonancia cognitiva. Diseñar situaciones donde las personas confronten sus sesgos, cuestionen respuestas de IA, identifiquen cuándo están siendo validadas en lugar de retadas, y desarrollen el criterio para saber cuándo confiar en su propio pensamiento por encima de la respuesta generada. La pregunta ya no es si integraremos la IA en educación y trabajo. La pregunta es si podemos enseñar a pensar críticamente usando una tecnología diseñada específicamente para que no tengamos que hacerlo. ____ Nota del editor: Daniela Hernández Álvarez es directora de Earth & Life University, universidad líder en formación de agentes de cambio en sostenibilidad e innovación. Reconocida como Top Voice en Sostenibilidad por LinkedIn y una de las 30 mentes más sostenibles por Forbes México. Ha acompañado a más de 300 empresas y emprendedores en procesos de liderazgo sostenible. Es Licenciada en Relaciones Internacionales, cuenta con una maestría en Ecotecnologías y cursa un doctorado en Neurociencias y Educación. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente a la autora. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión ]]>
IA en México. Del experimento al motor del crecimiento
Actualmente, las organizaciones están adoptando soluciones de Inteligencia Artificial (IA) como un pilar estratégico para impulsar la innovación y mantenerse competitivas. Según el informe IDC Mexico AI Perspective , el 63% de las empresas en México ya han implementado soluciones de IA, mientras que un 15% se encuentra en fase de prueba de concepto. Esto evidencia que el mercado mexicano presenta diferentes niveles de madurez en la adopción de esta tecnología. Mientras algunas empresas han superado la etapa de experimentación y están integrando la IA de forma transversal en sus operaciones —transformando áreas clave como atención al cliente, ventas, marketing y eficiencia operativa—, muchas otras aún se encuentran en las primeras fases de adopción. Estas últimas necesitan acelerar el desarrollo de capacidades críticas para aprovechar al máximo el potencial de la IA y capturar su verdadero valor. Para que las organizaciones puedan obtener beneficios tangibles al implementar proyectos de IA, es fundamental considerar cinco elementos clave: – Marco estratégico sólido : Identificar los casos de uso con mayor impacto potencial para la organización. Es crucial analizar dónde la IA, y en particular la IA generativa, puede generar el mayor valor. Esto incluye definir KPIs claros, el alcance del proyecto, su escalabilidad y los puntos de evaluación de resultados. – Proyectos piloto escalables : Iniciar con un piloto para validar resultados y, una vez comprobado el impacto, escalar gradualmente la implementación. – Infraestructura preparada para IA : Evaluar las soluciones de centros de datos y equipos de cómputo necesarios para gestionar las cargas de trabajo de IA de manera segura y eficiente. Además, garantizar que la infraestructura sea escalable para soportar el crecimiento del proyecto. – Talento especializado : Invertir en habilidades técnicas, analítica, arquitectura de datos y entrenamiento de modelos. Este es un acelerador clave, especialmente para las empresas que están comenzando su viaje hacia la IA. – Gobernanza robusta y multidisciplinaria : Establecer marcos de gobernanza que garanticen el uso responsable, seguro y transparente de la IA. Esto incluye definir roles, controles y criterios de validación. La gobernanza no es solo un tema tecnológico, sino un sistema integral de gestión empresarial. Las organizaciones que han adoptado la IA de manera estratégica ya están viendo resultados concretos. Entre los beneficios más destacados se encuentran: 56% de las empresas reportan tomar decisiones más rápidas. 51% han mejorado significativamente su capacidad de respuesta al cliente. 56% han logrado un aumento en la rentabilidad. Estos resultados demuestran que la IA no solo es una herramienta innovadora, sino un motor real de transformación y competitividad. Para las empresas que aún no han iniciado o están en etapas tempranas, este es el momento para construir capacidades, modernizar infraestructura y establecer una estrategia integral que permita adoptar e innovar con IA a escala. Aquellas que alineen estrategia, infraestructura y gobernanza en los próximos meses no solo acelerarán su competitividad, sino que fortalecerán su resiliencia en un entorno económico cada vez más digital. La IA ya no es un experimento. Es una capacidad central del negocio. Las empresas que la adopten como un motor estratégico impulsarán su crecimiento, eficiencia e innovación sostenida. México tiene todo para lograrlo: talento, tecnología y un mercado en expansión. El reto ahora es acelerar su adopción y convertirla en el motor que impulse el liderazgo competitivo del país. ____ Nota del editor: Juan Francisco Aguilar es Director General de Dell Technologies México. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión ]]>
IA en México. Del experimento al motor del crecimiento
Actualmente, las organizaciones están adoptando soluciones de Inteligencia Artificial (IA) como un pilar estratégico para impulsar la innovación y mantenerse competitivas. Según el informe IDC Mexico AI Perspective , el 63% de las empresas en México ya han implementado soluciones de IA, mientras que un 15% se encuentra en fase de prueba de concepto. Esto evidencia que el mercado mexicano presenta diferentes niveles de madurez en la adopción de esta tecnología. Mientras algunas empresas han superado la etapa de experimentación y están integrando la IA de forma transversal en sus operaciones —transformando áreas clave como atención al cliente, ventas, marketing y eficiencia operativa—, muchas otras aún se encuentran en las primeras fases de adopción. Estas últimas necesitan acelerar el desarrollo de capacidades críticas para aprovechar al máximo el potencial de la IA y capturar su verdadero valor. Para que las organizaciones puedan obtener beneficios tangibles al implementar proyectos de IA, es fundamental considerar cinco elementos clave: – Marco estratégico sólido : Identificar los casos de uso con mayor impacto potencial para la organización. Es crucial analizar dónde la IA, y en particular la IA generativa, puede generar el mayor valor. Esto incluye definir KPIs claros, el alcance del proyecto, su escalabilidad y los puntos de evaluación de resultados. – Proyectos piloto escalables : Iniciar con un piloto para validar resultados y, una vez comprobado el impacto, escalar gradualmente la implementación. – Infraestructura preparada para IA : Evaluar las soluciones de centros de datos y equipos de cómputo necesarios para gestionar las cargas de trabajo de IA de manera segura y eficiente. Además, garantizar que la infraestructura sea escalable para soportar el crecimiento del proyecto. – Talento especializado : Invertir en habilidades técnicas, analítica, arquitectura de datos y entrenamiento de modelos. Este es un acelerador clave, especialmente para las empresas que están comenzando su viaje hacia la IA. – Gobernanza robusta y multidisciplinaria : Establecer marcos de gobernanza que garanticen el uso responsable, seguro y transparente de la IA. Esto incluye definir roles, controles y criterios de validación. La gobernanza no es solo un tema tecnológico, sino un sistema integral de gestión empresarial. Las organizaciones que han adoptado la IA de manera estratégica ya están viendo resultados concretos. Entre los beneficios más destacados se encuentran: 56% de las empresas reportan tomar decisiones más rápidas. 51% han mejorado significativamente su capacidad de respuesta al cliente. 56% han logrado un aumento en la rentabilidad. Estos resultados demuestran que la IA no solo es una herramienta innovadora, sino un motor real de transformación y competitividad. Para las empresas que aún no han iniciado o están en etapas tempranas, este es el momento para construir capacidades, modernizar infraestructura y establecer una estrategia integral que permita adoptar e innovar con IA a escala. Aquellas que alineen estrategia, infraestructura y gobernanza en los próximos meses no solo acelerarán su competitividad, sino que fortalecerán su resiliencia en un entorno económico cada vez más digital. La IA ya no es un experimento. Es una capacidad central del negocio. Las empresas que la adopten como un motor estratégico impulsarán su crecimiento, eficiencia e innovación sostenida. México tiene todo para lograrlo: talento, tecnología y un mercado en expansión. El reto ahora es acelerar su adopción y convertirla en el motor que impulse el liderazgo competitivo del país. ____ Nota del editor: Juan Francisco Aguilar es Director General de Dell Technologies México. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión ]]>
Síndrome del casco brillante: cuando el ego pone en riesgo la seguridad
Un líder minero baja a la extracción con un casco impecable, chaleco recién planchado y un ejército de colaboradores que simplemente asienten a cada comentario. Toma fotos, da indicaciones sobre procesos que desconoce y encarga la operación a su persona de confianza. Nadie dice nada, pero todos piensan lo mismo: “nuestro jefe no tiene idea de lo que pasa aquí abajo”. Es el síndrome del casco brillante… y es más peligroso de lo que parece. El costo invisible del protagonismo La trampa de la hipervisibilidad Reconstruir desde la humildad La industria minera mexicana sufre una epidemia silenciosa de liderazgos vacíos, construidos sobre la apariencia de control y la obsesión por parecer productivos. Este tipo de líderes creen que su presencia constante en recorridos, su protagonismo en juntas y su capacidad de generar reportes los convierten en gerentes competentes, pero la verdad es que están saboteando el proyecto desde adentro. Cuando un jefe necesita demostrar constantemente que “está haciendo algo”, promueve una cultura tóxica donde todos trabajan para alimentar su ego en lugar de resolver problemas reales. Los equipos dejan de enfocarse en mejorar procesos y comienzan a preparar presentaciones. Y lo más grave es que la seguridad se convierte en una apariencia. He presenciado operaciones donde los supervisores reciben llamadas en la madrugada para reportar “novedades” que no requieren atención inmediata, solo porque el gerente necesita sentir que controla cada detalle. He visto también minas en donde se inventan protocolos de seguridad cada trimestre, no porque resuelvan riesgos detectados, sino porque el director necesita contenido para su reporte anual. Este tipo de liderazgo no protege a nadie; al contrario, distrae y agota. Los colaboradores no son ingenuos. Saben perfectamente cuando las medidas de seguridad responden a una preocupación genuina por su bienestar o son solo decoración para una auditoría. Esto es un riesgo latente, porque, cuando pierden la confianza en sus líderes, dejan de reportar incidentes, ocultan fallas y se van por el camino más fácil. Es ahí en donde ocurren los accidentes. El síndrome del casco brillante prospera en ambientes donde se premia la exposición por encima de los resultados. Ese gerente que responde correos a todas horas, que aparece en cada reunión aunque no sea necesario. Detrás de ese personaje, suele haber equipos exhaustos, procesos ineficientes y problemas enterrados. Un líder que pasa el día tratando de demostrar que trabaja no tiene tiempo para pensar estratégicamente, para escuchar a su gente o para cuestionar si lo que hace agrega valor. Operan en piloto automático, repiten fórmulas que alguna vez funcionaron, aunque el contexto haya cambiado completamente. La minería moderna exige líderes que sepan delegar, que confíen en sus equipos técnicos y que entiendan que su trabajo no consiste en estar en todas partes, sino en crear las condiciones para que otros puedan hacer bien sus actividades. Pero el ego lo impide. Porque delegar implica soltar el control y aceptar que no somos indispensables. No todo está perdido. La buena noticia es que este síndrome tiene cura. Empieza con un ejercicio incómodo pero necesario: preguntarte si tu presencia suma o estorba. Busca la respuesta desde la humildad, desde la reflexión. Los mejores líderes mineros son aquellos que pasan más tiempo en silencio que hablando. Los que bajan a la mina sin avisar, para supervisar pero también para aprender. Los que celebran los logros de sus colaboradores, los que aceptan sus errores y los que comprenden que su rol es quitar obstáculos, no crearlos. La seguridad minera no mejora con más discursos ni con más documentos. Mejora cuando los trabajadores confían en que sus líderes se preocupan por ellos, cuando saben que pueden reportar un problema sin temor a represalias y sienten que las decisiones se toman con base en evidencia y no en caprichos o por relaciones públicas. Una decisión que define culturas ¿Trabajas para construir algo sólido o por ego? La respuesta determina si tu operación será un lugar donde las personas quieren trabajar en lugar de escapar. Define si los accidentes se previenen o se ocultan. Decide si tu empresa sobrevivirá o colapsará por el peso de su propia disfuncionalidad. El casco brillante eventualmente se ensucia. La pregunta es si, cuando eso pase, habrá algo real debajo o solo un ego frágil que nunca aprendió la diferencia entre protagonizar y liderar. _____ Nota del editor: Zulma Herrera es CEO de Mynotauro Co. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente a la autora. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión ]]>
Síndrome del casco brillante: cuando el ego pone en riesgo la seguridad
Un líder minero baja a la extracción con un casco impecable, chaleco recién planchado y un ejército de colaboradores que simplemente asienten a cada comentario. Toma fotos, da indicaciones sobre procesos que desconoce y encarga la operación a su persona de confianza. Nadie dice nada, pero todos piensan lo mismo: “nuestro jefe no tiene idea de lo que pasa aquí abajo”. Es el síndrome del casco brillante… y es más peligroso de lo que parece. El costo invisible del protagonismo La trampa de la hipervisibilidad Reconstruir desde la humildad La industria minera mexicana sufre una epidemia silenciosa de liderazgos vacíos, construidos sobre la apariencia de control y la obsesión por parecer productivos. Este tipo de líderes creen que su presencia constante en recorridos, su protagonismo en juntas y su capacidad de generar reportes los convierten en gerentes competentes, pero la verdad es que están saboteando el proyecto desde adentro. Cuando un jefe necesita demostrar constantemente que “está haciendo algo”, promueve una cultura tóxica donde todos trabajan para alimentar su ego en lugar de resolver problemas reales. Los equipos dejan de enfocarse en mejorar procesos y comienzan a preparar presentaciones. Y lo más grave es que la seguridad se convierte en una apariencia. He presenciado operaciones donde los supervisores reciben llamadas en la madrugada para reportar “novedades” que no requieren atención inmediata, solo porque el gerente necesita sentir que controla cada detalle. He visto también minas en donde se inventan protocolos de seguridad cada trimestre, no porque resuelvan riesgos detectados, sino porque el director necesita contenido para su reporte anual. Este tipo de liderazgo no protege a nadie; al contrario, distrae y agota. Los colaboradores no son ingenuos. Saben perfectamente cuando las medidas de seguridad responden a una preocupación genuina por su bienestar o son solo decoración para una auditoría. Esto es un riesgo latente, porque, cuando pierden la confianza en sus líderes, dejan de reportar incidentes, ocultan fallas y se van por el camino más fácil. Es ahí en donde ocurren los accidentes. El síndrome del casco brillante prospera en ambientes donde se premia la exposición por encima de los resultados. Ese gerente que responde correos a todas horas, que aparece en cada reunión aunque no sea necesario. Detrás de ese personaje, suele haber equipos exhaustos, procesos ineficientes y problemas enterrados. Un líder que pasa el día tratando de demostrar que trabaja no tiene tiempo para pensar estratégicamente, para escuchar a su gente o para cuestionar si lo que hace agrega valor. Operan en piloto automático, repiten fórmulas que alguna vez funcionaron, aunque el contexto haya cambiado completamente. La minería moderna exige líderes que sepan delegar, que confíen en sus equipos técnicos y que entiendan que su trabajo no consiste en estar en todas partes, sino en crear las condiciones para que otros puedan hacer bien sus actividades. Pero el ego lo impide. Porque delegar implica soltar el control y aceptar que no somos indispensables. No todo está perdido. La buena noticia es que este síndrome tiene cura. Empieza con un ejercicio incómodo pero necesario: preguntarte si tu presencia suma o estorba. Busca la respuesta desde la humildad, desde la reflexión. Los mejores líderes mineros son aquellos que pasan más tiempo en silencio que hablando. Los que bajan a la mina sin avisar, para supervisar pero también para aprender. Los que celebran los logros de sus colaboradores, los que aceptan sus errores y los que comprenden que su rol es quitar obstáculos, no crearlos. La seguridad minera no mejora con más discursos ni con más documentos. Mejora cuando los trabajadores confían en que sus líderes se preocupan por ellos, cuando saben que pueden reportar un problema sin temor a represalias y sienten que las decisiones se toman con base en evidencia y no en caprichos o por relaciones públicas. Una decisión que define culturas ¿Trabajas para construir algo sólido o por ego? La respuesta determina si tu operación será un lugar donde las personas quieren trabajar en lugar de escapar. Define si los accidentes se previenen o se ocultan. Decide si tu empresa sobrevivirá o colapsará por el peso de su propia disfuncionalidad. El casco brillante eventualmente se ensucia. La pregunta es si, cuando eso pase, habrá algo real debajo o solo un ego frágil que nunca aprendió la diferencia entre protagonizar y liderar. _____ Nota del editor: Zulma Herrera es CEO de Mynotauro Co. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente a la autora. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión ]]>