En la economía actual, los datos no son solo números fríos, sino el motor de la transformación de las empresas y negocios
Históricamente, las decisiones de los negocios suelen tomarse por experiencias e intuición de sus ejecutivos, gerentes y empleados. Son famosas las historias de cómo las arriesgadas corazonadas de empresarios como Steve Jobs o Bill Gates (por decir algunos) llevaron a sus empresas hacia el éxito corporativo. Sin embargo, la revolución digital iniciada en los 2000 sentó las bases para una nueva era, en donde las empresas de tecnología mostraron que el análisis masivo de datos podría redefinir industrias.
En México, la adopción de enfoques que priorizan el uso de datos ha tenido un desarrollo peculiar. Por un lado, el país fue pionero en ciertas iniciativas públicas: ya en 2004 el SAT digitalizó la facturación, construyendo lo que en su momento fue uno de los sistemas fiscales electrónicos más avanzados del mundo. Este enfoque basado en tecnología y en datos le permite al SAT procesar actualmente más de 10 mil millones de facturas electrónicas al año (unas 317 por segundo), lo que se ha traducido en un aumento en su capacidad y volumen de recaudación. El manejo de datos le permitió al gobierno también la evaluación rigurosa de programas sociales, como en su momento fue la evaluación de Progresa/Oportunidades, siendo referentes de políticas públicas basadas en evidencias, lo que eventualmente derivaría en la creación del CONEVAL.
Sin embargo, la transición en el ámbito privado ha sido más lenta. Hacia 2023 y de acuerdo con los datos del Censo Económico, el 95% de las PyMES mexicanas carecían de tecnología para el análisis de datos masivos y la toma de decisiones basados en estos. Esto contrasta con la rápida digitalización del consumidor mexicano, que cuenta con más de 110 millones de usuarios de internet, de los cuales más de 100 millones cuenta con un teléfono inteligente. La paradoja es clara: el país tiene infraestructura digital y una población familiarizada con el uso de la tecnología, pero gran parte del tejido empresarial apenas comienza a aprovechar los datos.
Muy pocas empresas mexicanas utilizan efectivamente los datos en su toma de decisiones, lo cual se explica principalmente por el rezago en la capacitación de su personal, lo cual las coloca en desventaja de las grandes empresas que sí toman los datos en cuenta. Aun así, esta brecha representa una oportunidad: estamos en el umbral de una adopción más amplia donde las empresas que logren aprovechar los datos y además, implementar estrategias de uso de la IA en sus actividades, marcarán la pauta.
CASOS PARADIGMÁTICOS MEXICANOS: DEL RETAIL A LAS FINTECH
Los ejemplos de transformación en México abarcan desde gigantes de consumo, empresas tradicionales reconvertidas y varias de las startups financieras. Por ejemplo, OXXO, con más de 24,000 tiendas en México y Latinoamérica, es un caso emblemático.
Durante años, la cadena de tiendas operó con procesos manuales su cadena de suministro. La propia empresa señala que, antes de su migración tecnológica, la gestión dependía de procedimientos no automatizados que buscaron ser reemplazados por planeación con IA y algoritmos de aprendizaje automático. El giro vino en septiembre del 2023, cuando Oxxo se alió con la firma finlandesa Relex solutions para mejorar el pronóstico y el reabasto de tiendas, incorporando pronósticos por tienda y categoría de producto, promociones y el uso de datos meteorológicos como insumo de datos. Solo el incorporar la información del clima mejoró drásticamente la predicción de ventas de productos clave como la cerveza, las botanas, las bebidas deportivas o el agua natural, lo que le permitió a la tienda mejorar su gestión de inventarios, tener producto siempre disponible en sus anaqueles y además, descubrir qué productos se venden más en temporada de lluvias.
Otro caso notable es Grupo Modelo, histórico líder cervecero (57.3% del mercado mexicano). En alianza con la tecnológica VSBLTY, se proyectó en 2020 la instalación de cámaras y sensores en 50,000 puntos de venta, capaces de reconocer, mediante inteligencia artificial, el numero de clientes, el sexo, la edad y las emociones de los clientes que acuden a comprar cerveza. Cada refrigerador se vuelve así en un recolector de información: ¿qué perfil de cliente compra cierto estilo de cerveza? ¿Cómo varía la afluencia según la hora o el clima?
En la industria de consumo masivo, Grupo Bimbo también se reinventó a sí mismo a través de los datos. El gigante panificador, que opera en más de 30 países, detectó en 2019 que su fuerza de ventas en México se encontraba rezagada. Miles de vendedores recorrían rutas sin herramientas para saber qué tiendas cumplían metas o dónde se agotaba cierto producto. Implementaron entonces Route to Market, una plataforma en la nube con Power BI que integró datos de todas sus rutas de reparto y clientes. De un plumazo, Bimbo unificó información antes dispersa en hojas de cálculo y cuadernos de repartidores, dándole a cada vendedor el acceso instantáneo a más de 20 indicadores clave: ventas por producto, devoluciones o el rendimiento de sus clientes.
Esto supuso que los repartidores pudieran ver en sus tabletas qué botana está moviéndose menos en las tienditas de su zona y ajustar los pedidos del día siguiente, sobre la marcha, en vez de esperarse al reporte de fin de mes. Las decisiones de inventario pasaron de ser “a ciegas” a basarse en hechos. La empresa además capacitó a sus empleados en creación de reportes y análisis, cimentando una cultura interna donde las decisiones se toman consultando el panel de datos.
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La transformación fue tal que recientemente Bimbo dio el siguiente paso: integrar IA generativa. En 2024 desarrolló un asistente interno con Azure OpenAI que responde dudas de empleados sobre políticas y procedimientos en segundos, buscando entre miles de documentos. El CDO (Director de Datos) de Bimbo resumió la lección como buen panadero: “los datos son la harina en el pan – la materia prima. Si la IA es el horno, sin datos de calidad no habrá buen pan”.
En el caso del sector financiero, Konfío, fundada en 2013, identificó un problema clásico: miles de pequeñas empresas necesitaban crédito pero no tenían aval ni historial crediticio tradicional. ¿La solución? Usar analítica avanzada. Esta fintech (financiera tecnológica) desarrolló algoritmos que evalúan en minutos la salud de un negocio analizando sus transacciones y facturas del SAT. Con estos datos, ofrece préstamos en hasta 24 horas y sin garantías, algo impensable para la banca tradicional. La apuesta rindió frutos: Konfío se convirtió en “unicornio” (una empresa que vale más de 1,000 millones de dólares) y ha otorgado miles de millones de pesos en créditos a PyMEs que antes estaban desatendidas, ayudándolas a crecer y generar empleos.
En el comercio electrónico, Jüsto –el primer supermercado 100% en línea de México– también nació con ADN de datos. Su fundador, Ricardo Weder, cuenta que en los súper tradicionales hasta el 35% de las frutas y verduras terminan en la basura por mala planificación; Jüsto en cambio apunta a reducir la merma al 3% usando modelos que ajustan la oferta a la demanda en tiempo real al monitorizar patrones de compra al minuto, optimizar inventarios y rutas de entrega y ahorrar costos, que luego pueden trasladarse a precios más competitivos para sus clientes. No es casualidad que Jüsto atraiga inversionistas globales, pues representa cómo los datos permiten competir a nuevos jugadores contra gigantes establecidos.
También startups como Bitso (plataforma cripto) demuestran el potencial de la analítica mexicana. Bitso desarrolló algoritmos para gestionar riesgo y detectar fraude en tiempo real, procesando millones de transacciones de criptomonedas reduciendo las brechas de seguridad (uno de los principales problemas de este tipo de empresas). Gracias a esa infraestructura robusta, ganó la confianza de 9 millones de usuarios y acaparó más del 99% del volumen de transacciones cripto del mercado mexicano , alcanzando un valor de 2,200 millones de dólares. Casos como Bitso y Konfío evidencian que las fintech mexicanas están liderando en inclusión financiera a través de datos, ofreciendo servicios más rápidos y personalizados que la banca tradicional.
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Estos ejemplos paradigmáticos comparten un patrón: combinaron la experiencia local y conocimiento operativo con descubrimientos basados en datos. Y las mejoras son concretas: mejora de la eficiencia, reducción de desperdicios, ahorro de horas de los trabajadores, mejor manejo de inventarios y lo más importante, más ventas y mayor satisfacción de los clientes.
Obviamente, esta transformación también ocurre en otras partes del mundo. Tanto en México como en EEUU o Europa los datos se ven como una herramienta para hacer más con menos y tomar decisiones con mayor certeza. Por ejemplo, el fin último de OXXO al implementar sistemas de Inteligencia Artificial es muy parecido al de los algoritmos de Amazon: tener los productos correctos, en el lugar y momento adecuados, maximizando ventas y minimizando desperdicios.
Sin embargo, los contextos importan, y ahí es donde surgen las diferencias. En México, la adopción de decisiones basadas en datos ha ocurrido de forma desigual: unas cuantas empresas líderes adoptan estas tecnologías mientras muchos negocios pequeños aún viven al día sin explotar el potencial de sus propios datos. Además, el país enfrenta un déficit de talento especializado en ciencia de datos, donde las empresas frecuentemente compiten por un puñado de ingenieros y analistas altamente cotizados, o terminan apoyándose en consultoras extranjeras. Esto presenta áreas de oportunidad tanto para las PyMES mexicanas como para los jóvenes que se encuentran estudiando actualmente en las universidades.
Otro contraste radica en la regulación y la ética. Mientras Europa ha sido muy activa en regular la privacidad de los datos personales, en México, si bien ya existe un marco regulatorio, la aplicación de estas leyes es menos estricta y muchos ciudadanos aún desconocen sus derechos ARCO (Acceso, Rectificación, Cancelación y Oposición de datos personales). Escándalos como el de Cambridge Analytica en Estados Unidos, donde se utilizaron datos de Facebook para la manipulación electoral, han servido de advertencia para impulsar a las instituciones de todo el mundo a actuar con responsabilidad al manejar información personal y sensible.
Al final, las diferencias de contexto no opacan las similitudes de fondo: en todas partes, volverse una organización “basada en datos” requiere más que tecnología –implica también un cambio cultural. Tanto un directivo en Monterrey como uno en Boston deben lidiar con empleados acostumbrados al “así se ha hecho siempre”, convencerlos con casos de éxito internos y capacitación de que los datos pueden empoderar su experiencia en lugar de desplazarla. Los casos mexicanos y extranjeros muestran que el mejor camino es híbrido: combinar la intuición y expertise humano con la frialdad analítica de los algoritmos. Las empresas y gobiernos más exitosos no son los que ciegamente siguen lo que escupe un modelo de datos, sino los que integran ese insight en su toma de decisiones, manteniendo siempre el juicio crítico de las personas.
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