IA, Ética y el Factor Humano: La Perspectiva de Hermes Ruiz sobre el Multiverso Tecnológico
IA, Ética y el Factor Humano: La Perspectiva de Hermes Ruiz sobre el Multiverso Tecnológico
Las Tendencias Relevantes en IA y la DATA APLICADA en los negocios.
Samsara: IA para transporte y logística La compañía tecnológica Samsara presentó en México más de 10 soluciones basadas en inteligencia artificial, enfocadas en seguridad vial, gestión de flotas, eficiencia de combustible y automatización de operaciones. Fuente: Samsara. (2025, abril 10). Samsara refrenda su compromiso con México con más de 10 lanzamientos basados en IA. TyT. https://www.tyt.com.mx/nota/samsara-refrenda-su-compromiso-con-mexico-con-mas-de-10-lanzamientos-basados-en-ia México IA+ 2025: el evento más grande de inteligencia artificial en LatAm Se celebrará en noviembre de 2025 en Expo Santa Fe (CDMX). Reunirá a más de 6,000 asistentes, entre startups, corporativos, inversionistas y academia. El foro se posiciona como espacio clave para explorar inversiones, regulaciones y casos de éxito en IA aplicada a negocios. Fuente: Infobae. (2025, septiembre 5). México será sede del mayor evento de inteligencia artificial e inversión en Latinoamérica: México IA+ 2025. Infobae. https://www.infobae.com/mexico/2025/09/05/mexico-sera-sede-del-mayor-evento-de-inteligencia-artificial-e-inversion-en-latinoamerica-mexico-ia-2025/ México presentará su propio lenguaje de IA El canciller Marcelo Ebrard confirmó que México lanzará en noviembre un lenguaje propio de inteligencia artificial. La iniciativa busca impulsar la soberanía digital, atraer inversión extranjera y facilitar la creación de aplicaciones locales de IA con respaldo de empresas como NVIDIA. Fuente: Vanguardia Industrial. (2025, septiembre 3). México presentará en noviembre su propio lenguaje de inteligencia artificial: Marcelo Ebrard. Vanguardia Industrial. https://www.vanguardia-industrial.net/mexico-presentara-en-noviembre-su-propio-lenguaje-de-inteligencia-artificial-marcelo-ebrard/ Adopción creciente de IA en empresas mexicanas De acuerdo con un estudio de Lenovo, el 72% de las empresas mexicanas ya utilizan inteligencia artificial en algún área de su operación. Esto muestra que la IA dejó de ser una tendencia aspiracional para convertirse en una herramienta productiva y estratégica. Fuente: DPL News. (2025, marzo 6). La IA no es una burbuja: 72% de las empresas en México ya la usan, afirma Lenovo. DPL News. https://dplnews.com/la-ia-no-es-una-burbuja-72-de-las-empresas-en-mexico-ya-la-usan-afirma-lenovo/
La Arquitectura del Ecosistema Digital Impulsada por Datos en América Latina
Mercado Libre se ha consolidado como un gigante indiscutible del e-commerce latinoamericano, trascendiendo la mera plataforma de compraventa para erigir un completo ecosistema digital, compuesto por el Marketplace, Mercado Pago y Mercado Crédito, es un ejemplo de cómo la innovación basada en el análisis de datos masivos (Big Data) puede impulsar la transformación digital en una región caracterizada por grandes brechas de acceso a servicios digitales. La recopilación y procesamiento de información generada en cada transacción no solo optimiza la experiencia del usuario y la logística, sino que también sirve como columna vertebral para la evaluación crediticia de millones de usuarios no bancarizados, redefiniendo el futuro del comercio y las finanzas en América Latina. 1. El Ecosistema Digital: Más Allá del Marketplace Fundada en 1999, Mercado Libre (MELI) ha logrado capitalizar las deficiencias históricas en infraestructura logística y bancaria de América Latina, convirtiendo estos desafíos en oportunidades de negocio (López Calderón, 2022). Su éxito radica en el desarrollo de un ecosistema integrado donde cada componente alimenta al otro, creando un círculo virtuoso de datos y servicios: Mercado Pago: Nació como una solución de pago para el Marketplace, pero evolucionó rápidamente hasta convertirse en una plataforma de servicios financieros digitales completa. Procesa transacciones, ofrece cuentas digitales, y es, para muchos, la puerta de entrada a la economía digital, especialmente para aquellos que carecen de una cuenta bancaria tradicional (América Retail, 2025). Mercado Crédito: Es quizás la manifestación más clara de la innovación impulsada por datos. Al tener acceso al historial transaccional de vendedores y compradores en su Marketplace y en Mercado Pago, la compañía puede evaluar el riesgo crediticio de manera más precisa que las instituciones financieras tradicionales. Esto le permite ofrecer microcréditos y capital de trabajo a Pequeñas y Medianas Empresas (PyMEs) y líneas de crédito a compradores, promoviendo el crecimiento económico y la inclusión financiera (Mercado Libre México, 2019). 2. La Data como Motor de Innovación y Confianza El elemento diferenciador de Mercado Libre reside en su capacidad para transformar cada interacción de sus más de 250 millones de usuarios en datos valiosos (THE LOGISTICS WORLD, 2023). Este Big Data se utiliza para: Hiper-personalización: La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) analizan los hábitos de navegación y compra para ofrecer experiencias altamente personalizadas, desde las recomendaciones de productos hasta las promesas de entrega y las ofertas de crédito (América Retail, 2025; THE LOGISTICS WORLD, 2023). Gestión de Riesgo Crediticio: La información del historial de ventas, el comportamiento de pago en la plataforma y el flujo de caja digital a través de Mercado Pago sustituye la necesidad de un historial crediticio formal (Mercado Libre México, 2019). Esto permite otorgar créditos a segmentos de la población que históricamente han sido excluidos por la banca tradicional, un pilar fundamental de la inclusión financiera en la región. Optimización Logística: El análisis predictivo de la demanda, basado en el volumen de búsqueda y compra, permite a Mercado Libre optimizar la ubicación de inventarios en sus centros de distribución (fulfillment), acelerando drásticamente los tiempos de entrega (Mercado Libre México, 2024). 3. Impacto Socioeconómico y Perspectivas Futuras El impacto de Mercado Libre en América Latina va más allá de las cifras de negocio. Un estudio realizado en conjunto con Euromonitor International destacó que su ecosistema digital es un motor de desarrollo, generando empleo, expandiendo las ventas de PyMEs a nivel regional y consolidándose como principal sustento económico para cientos de miles de familias (Mercado Libre México, 2021). En un continente donde la brecha de inclusión financiera sigue siendo significativa, Mercado Pago ha logrado que una parte considerable de sus usuarios lo emplee como su primer método de pago digital, evidenciando su papel democratizador (América Retail, 2025). La obtención potencial de licencias bancarias en mercados clave, como México, podría ser el próximo paso para profundizar este impacto, permitiendo la oferta de soluciones financieras más robustas y eficientes (Alto Nivel, 2025). En conclusión, el modelo de negocio de Mercado Libre es una potente demostración de que la integración vertical de servicios (e-commerce, pagos y crédito), alimentada por una sofisticada arquitectura de datos, no solo genera valor económico masivo, sino que también desempeña un rol crucial en la reducción de las desigualdades de acceso a la economía digital y financiera en América Latina. Referencias Alto Nivel. (2025, 14 de enero). Mercado Libre: El camino hacia el futuro del e-commerce y la inclusión financiera. América Retail. (2025, 30 de septiembre). Mercado Libre, inclusión financiera con impacto global. López Calderón, M. G. (2022). Caso Mercado Libre. Scribd. Mercado Libre México. (2019, 30 de octubre). Mercado Crédito, un nuevo pilar para la inclusión financiera. Mercado Libre México. (2021, 30 de septiembre). Estudio Impacto Mercado Libre Latinoamérica. Mercado Libre México. (2024, 12 de noviembre). Mercado Libre fortalece su liderazgo en Latinoamérica con innovaciones en logística y servicios financieros. Mexico Industry. THE LOGISTICS WORLD. (2023, 3 de septiembre). Mercado Libre: La historia de éxito de la plataforma de comercio electrónico líder en América Latina.
MLOps (o Machine Learning Operations) ¿Qué es? Y ¿ Para qué sirve?
¿Qué es MLOps? Imagina que eres un chef y has creado la receta perfecta para un pastel. MLOps es como tener un sistema automatizado en tu cocina que no solo hornea ese pastel, sino que también se asegura de que siempre se usen los ingredientes correctos, que la temperatura del horno sea la ideal y que, si un ingrediente cambia, el sistema te avise y se ajuste para que el pastel siga saliendo perfecto. En términos sencillos, MLOps (o Machine Learning Operations) es un conjunto de prácticas para automatizar y gestionar el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático. Esto incluye desde la creación del modelo hasta su despliegue y monitoreo en un entorno de producción. Es la disciplina que une a los científicos de datos con los ingenieros de software para asegurar que los modelos pasen de ser un simple experimento a una solución real y funcional. El desafío: del «Jupyter Notebook» a la producción Muchos científicos de datos trabajan en entornos de prueba, como los Jupyter Notebooks, donde construyen y entrenan sus modelos. Un Jupyter Notebook es una aplicación web de código abierto que permite crear y compartir documentos que contienen código en vivo, ecuaciones, visualizaciones y texto narrativo. Es una herramienta ideal para la experimentación, ya que te permite ejecutar el código paso a paso y ver los resultados de inmediato. El problema surge al intentar mover ese modelo a un sistema que pueda ser usado por miles de usuarios o en una aplicación real. Es aquí donde la colaboración entre científicos de datos e ingenieros de software se vuelve esencial. El científico de datos se enfoca en la exploración de datos y la creación de modelos. El ingeniero de software, por su parte, se asegura de que el modelo pueda funcionar de manera confiable, escalable y segura. MLOps es el puente que une estos dos mundos, creando un proceso fluido y sin fricciones. Mejores prácticas de MLOps Para que la colaboración funcione, es crucial seguir algunas reglas de oro: 1. Control de versiones para todo: No solo del código, sino también de los datos y los modelos. Herramientas como Git son indispensables. Esto garantiza que todos trabajen con la misma versión y puedan revertir cambios si algo sale mal. 2. Automatización: Automatiza todo lo que puedas: el entrenamiento del modelo, las pruebas y el despliegue. Esto reduce errores humanos y acelera el proceso. 3. Monitoreo constante: Una vez que el modelo está en producción, es vital monitorearlo. ¿Sigue siendo preciso? ¿Ha cambiado la calidad de los datos? El monitoreo continuo te permite detectar problemas a tiempo. Herramientas que te facilitan la vida Afortunadamente, no tienes que empezar de cero. Existen herramientas diseñadas para simplificar el MLOps y hacer tu vida más fácil: Al final, MLOps no es solo una moda; es el siguiente paso lógico para cualquier equipo de datos que quiera ver sus modelos en acción. Al adoptar estas prácticas y herramientas, te aseguras de que tus modelos no solo sean brillantes en el papel, sino que también sean fiables y valiosos en el mundo real. Es el puente que convierte la experimentación en un impacto tangible y duradero. Referencias Gundersen, M. (2020, 24 de marzo). What is MLOps? The path to a scalable machine learning lifecycle. Towards Data Science. Recuperado de https://towardsdatascience.com/what-is-mlops-the-path-to-a-scalable-machine-learning-lifecycle-459de6d33a1e MLflow. (s. f.). Documentation. Recuperado de https://www.mlflow.org/docs/latest/index.html TensorFlow Extended. (s. f.). Documentation. Recuperado de https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials