El fenómeno del nearshoring promete sacudir los cimientos económicos del país. La relocalización de empresas extranjeras podría ser el catalizador para crear un impulso económico en México que ya se ubica en la novena posición mundial en la recepción de Inversión Extranjera Directa (IED), según datos de la OCDE, un panorama que ofrece oportunidades pero también desafíos, sobre todo en materia de tecnología.
En ese sentido, la Inteligencia Artificial (IA) y sus diversas aplicaciones podría ser un impulsor para el nearshoring, ya que eficienta procesos e incentiva a que los colaboradores desarrollen nuevas habilidades para optimizar sus tareas.
Recientemente la calificadora Fitch Ratings indicó que el nearshoring catapultará la rentabilidad de las compañías en México, en los próximos dos años, pues estima que su flujo operativo oscile en 19 por ciento.
En tanto la penetración de la IA en México tiene un amplio margen de crecimiento, ya que, casi 14% de las empresas ya la emplean, una cifra por debajo del promedio de la región, situado en 25.7% de acuerdo con el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), elaborado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (Cenia).
Ante dicho panorama, firmas especializadas en tecnologías de la información como KIO, liderada por Octavio Camarena, se convierten en aliados estratégicos para comprender a profundidad cómo aplicar la IA, cuya implementación efectiva comienza desde los niveles directivos.
Veamos tres oportunidades que la IA tiene en el marco del boom del nearshoring:
1. Optimización: Debido a que la IA puede analizar grandes volúmenes de datos, su aplicación logra optimizar rutas de transporte y gestionar inventarios de manera eficiente. Esto es crucial para el nearshoring, ya que permite a las empresas responder rápidamente a las demandas del mercado y reducir costos logísticos.
2. Automatización: La IA habilita la automatización de procesos productivos, lo que resulta en una mayor eficiencia y calidad. Los centros de fabricación o manufactura pueden adaptarse a los cambios con rapidez y producir bienes a un costo competitivo.
3. Análisis predictivo: Esto es crucial para la toma de decisiones, ya que esta aplicación de la IA ayuda a las empresas a anticipar tendencias de mercado y comportamientos de consumo, de tal suerte que sus decisiones son informadas y estratégicas
