Webinar: El futuro del liderazgo corporativo: IA para la toma de decisiones

Webinar del programa “IA para todo México” – 1er ciclo de conferencias

Tema: El futuro del liderazgo corporativo: IA para la toma de decisiones – 22 de Abril 2025 – 9 a 11am y 13 de Mayo 2025 – 3 a 5pm

Idea central — cómo la IA está transformando la toma de decisiones y el liderazgo corporativo, pasando de apoyar tareas puntuales a integrarse en operaciones críticas.
Estructura — recorre fundamentos, casos de negocio, riesgos/ética, privacidad y regulación, y cierra con estrategia de implementación y Q&A.

Tipos de IA — distingue IA predictiva, IA generativa e IA estrecha, con ejemplos de qué hace cada una.
Por qué aporta valor — enfatiza velocidad, precisión, aprendizaje continuo y escalabilidad como ventajas clave.
Cómo actúa como aliada — destaca usos como análisis avanzado de datos, generación de comunicaciones e impulso a I+D.
Modelos tipo LLM — explica que el poder de modelos como GPT-4 viene del volumen de datos y la complejidad del modelo.

Atención al cliente 24/7 — ejemplo: H&M con chatbots y escalamiento a humano.
Experiencia de compra y pagos — ejemplo: Carrefour (FR) con carritos inteligentes para escaneo/pago.
Operación en tienda — ejemplo: Walmart con robots para inventario y estantes.
Personalización/experiencia — ejemplo: Zara con probadores virtuales.
Industria — caso General Electric con mantenimiento predictivo y resultados: menos downtime, mantenimiento optimizado, eficiencia, seguridad y nuevos modelos de negocio.

Riesgos éticos — sesgos, decisiones injustas y la pregunta de responsabilidad sobre resultados de la IA.
Privacidad — preocupación por el uso de datos personales a gran escala.
Cumplimiento — marco regulatorio cambiante y necesidad de adaptación constante.
Amenazas de seguridad — brechas, acceso no autorizado, uso malicioso y pérdida/corrupción de datos.
Uso inapropiado — decisiones sesgadas, vigilancia intrusiva, divulgación accidental y perfilado sin consentimiento.

IA pública — accesible sin garantías fuertes; riesgos de seguridad/privacidad, menor control, dependencia del proveedor y cumplimiento.
IA privada — acceso restringido y más control; trade-offs de inversión, complejidad/tiempos y mantenimiento.

Panorama normativo — incluye regulación general de datos (GDPR/CCPA/LGPD), ciberseguridad, propiedad intelectual y legislación laboral.
Normas y guías específicas — menciona RIPD, AI Act (UE), enfoques por país y guías de OCDE/UNESCO.
RIPD (recomendaciones) — privacidad/ética/seguridad “por diseño”, gobernanza, calidad de datos, anonimización y responsabilidad demostrable.
AI Act (UE) — clasificación por niveles de riesgo (mínimo/limitado/inaceptable) y obligaciones para desarrolladores/implementadores.
Ciberseguridad — referencia a marcos como NIS, ISO 27001 y NIST.
Implicaciones para IA — refuerza gobernanza de datos, seguridad, transparencia, formación y auditoría.
Políticas de privacidad — qué se recopila, para qué, cómo se usa, dónde se guarda, cómo se protege y derechos del usuario.
Buenas prácticas — minimización, anonimización/seudonimización, control de acceso por roles y registro de auditoría.

Mensaje clave — el gran reto es integrar la IA en la operación y el desarrollo del negocio.
Pilares — estrategia de negocio, estrategia tecnológica, IA y experiencia, organización y cultura, y gobierno de IA.
Modelo de integración (3 niveles)
- 1) Asistentes para productividad (ej.: Copilot)
- 2) Automatización de procesos y tareas repetitivas
- 3) Integración en sistemas críticos (supply chain/producción), con foco fuerte en seguridad y ética

La IA ya es palanca competitiva cuando se conecta a decisiones y procesos reales, no solo a experimentos.
Valor y riesgo crecen juntos: a más integración operativa, mayor exigencia de gobernanza, seguridad y cumplimiento.
Elegir entre IA pública/privada depende del equilibrio entre control y coste/velocidad, sugerencia de uso de Copilot en versión gratuita y empresarial.
La implementación sostenible requiere pilares claros (negocio, tecnología, cultura, gobierno) y prácticas de privacidad por diseño.
La adopción madura se ve en el salto de asistentes → automatización → sistemas críticos, con marcos robustos alrededor.