La inteligencia artificial ya llegó a las empresas, pero incorporarla no significa necesariamente que estén aprovechando todo su potencial. El verdadero reto está en transformar los procesos, preparar a los colaboradores y establecer controles para que esta tecnología genere resultados concretos.

Ese fue uno de los principales mensajes del Microsoft Frontier Tour México, encuentro en el que la compañía presentó herramientas para integrar asistentes y agentes de IA en las operaciones empresariales.

Durante el evento, Jessica Hawk, líder de marketing de productos de Azure en Microsoft, explicó que la siguiente etapa de esta transformación requiere conectar tres elementos: las capacidades de las personas, la información propia de cada organización y los mecanismos de seguridad y supervisión.

“La tecnología avanza a una velocidad extraordinaria, pero acumular nuevas capacidades nunca ha sido el objetivo. Lo importante es mejorar los resultados del negocio. Para conseguirlo, debemos comenzar por identificar qué queremos lograr y después revisar los procesos, las personas involucradas y las decisiones que se toman”, señaló.

Para Hawk, las compañías deben dejar de considerar la inteligencia artificial como un proyecto tecnológico aislado y comenzar a utilizarla como una herramienta de transformación empresarial. Esto implica identificar actividades que no funcionan adecuadamente y replantearlas desde una perspectiva que considere las posibilidades de la IA.

La ejecutiva también advirtió que los modelos de inteligencia artificial disponibles públicamente no conocen necesariamente la información, los procesos ni las particularidades de cada empresa. Por ello, Microsoft presentó Microsoft IQ, una plataforma que busca conectar datos, aplicaciones y flujos de trabajo para proporcionar contexto a los asistentes y agentes.

A esta propuesta se suman las nuevas experiencias de Copilot, que integran funciones de chat, colaboración, programación y automatización. Durante una demostración, la compañía mostró cómo una responsable de compras podía detectar un incremento en la demanda, consultar información de proveedores alojada en Microsoft Fabric y trabajar desde Excel para elaborar una lista de candidatos.

Incluso sin conocimientos de programación, la colaboradora podía crear aplicaciones, tableros y habilidades reutilizables, conocidas como skills, mediante instrucciones que describen cómo realizar determinadas tareas y qué criterios aplicar.

Las empresas necesitan rediseñar procesos, preparar equipos y vigilar sus agentes para obtener valor real de la IA. Foto: Israel Rivera

La expansión de estos asistentes también plantea nuevas responsabilidades para las áreas de tecnología. Microsoft presentó Agent 365, una herramienta para administrar y supervisar agentes dentro de las organizaciones, con información sobre quién los utiliza, qué recursos consumen y qué resultados generan.

En una demostración, la compañía mostró cómo los administradores pueden establecer límites de consumo, revisar los créditos utilizados por departamentos y configurar alertas para evitar gastos inesperados.

Este tema también se retomó en el panel con directivos de CEMEX, Grupo Bimbo y Mercado Libre. Alberto de Armas, vicepresidente de Recursos Humanos de CEMEX, compartió un ejemplo de cómo la IA ya tiene aplicaciones en la industria: un agente que controla las temperaturas de un horno cementero permitió incrementar 7% la producción de clínker (un producto usado para la fabricación de cemento y hormigón) sin invertir en un nuevo activo.

Gabriel Calderón, vicepresidente senior de Auditoría Interna Global de Grupo Bimbo, señaló que el éxito no depende de acumular proyectos o agentes, sino de alinear las iniciativas con los objetivos del negocio y mejorar la integración de los sistemas y el gobierno de los datos.

Por su parte, Oscar Mullin, vicepresidente senior de Tecnología de Mercado Libre, consideró que las organizaciones deben adaptar sus estructuras para aprovechar la nueva capacidad de ejecución que ofrece la IA, sin descuidar la seguridad de la información ni la confianza de los usuarios.

Panel con directivos de CEMEX, Grupo Bimbo y Mercado Libre. Foto: Israel Rivera

Ivonne Mejía, directora general de Microsoft México, destacó que la discusión ya no gira en torno a si la inteligencia artificial es relevante, sino a cómo convertirla en valor para las empresas. Para ello, subrayó la importancia de desarrollar habilidades entre los trabajadores y generar confianza en el uso de estas herramientas.

De acuerdo con el Work Trend Index 2026 de Microsoft, 67% de los usuarios mexicanos de IA realiza actualmente tareas que antes no podía llevar a cabo. Entre los llamados «Frontier Professionals», trabajadores que integran estas capacidades de manera más deliberada, la cifra alcanza 81%.

Por otro lado, el Microsoft AI Diffusion Report 2026 indica que 21.4% de la población mexicana en edad laboral utilizó inteligencia artificial generativa durante el segundo trimestre del año, 1.3 puntos porcentuales más que en el periodo anterior.

La infraestructura también forma parte de esta apuesta. Microsoft destacó su región de centros de datos México Central, ubicada en Querétaro y operativa desde 2024, que permite ofrecer servicios de nube e IA con residencia de datos en el país.

De esta forma, según Microsoft, el siguiente paso no consiste en tener más herramientas o agentes, sino en saber para qué utilizarlos, cómo integrarlos al trabajo cotidiano y quién debe supervisar sus decisiones, porque la tecnología puede acelerar las operaciones, pero el criterio humano, la preparación de los equipos y una estrategia empresarial seguirán siendo indispensables.

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Estudiantes de Hidalgo representan a México en el torneo internacional Robochallenge, que se celebra en Bucarest, Rumania, con la participación de más de 250 equipos de 34 países, en una competencia que pone a prueba conocimientos de mecánica, electrónica y programación en 22 desafíos multidisciplinarios.

Entre la delegación mexicana destacan las alumnas Gala Marín Durán, Michelle Ocaña Hernández y Alexia Hernández Aguilar, integrantes del equipo femenino Aztormex del colegio Las Torres Siglo XXI, quienes participan con tres desarrollos robóticos bajo la dirección técnica de la ingeniera Luz Belem Elizalde, coach de RoboGenius.

Uno de los robots, Bot for She, está dedicado a la concientización y prevención del cáncer de mama, mientras que QUETZALBOT y Astrobot fueron diseñados para competir en pruebas que exigen velocidad, precisión y maniobrabilidad. Las estudiantes participan en las categorías Mini Sumo Kids, seguidor de líneas kids y seguidor de líneas turbo.

La representación hidalguense también incluye a alumnos del colegio Leonard Euler, quienes se suman a la delegación mexicana que participa en la edición 17 del certamen, organizado por la Universidad Politécnica de Bucarest y considerado un encuentro internacional para el desarrollo de habilidades científicas y tecnológicas.

Durante la ceremonia inaugural, la embajadora de México en Rumania, Amparo Eréndira Anguiano Rodríguez, reconoció el esfuerzo de los jóvenes, quienes dedicaron un año de trabajo al diseño y preparación de sus robots, con recursos obtenidos mediante ahorros personales, apoyo familiar, actividades de recaudación comunitaria y fondos institucionales.

La diplomática también destacó la creciente participación de niñas y jóvenes en la robótica y las ciencias, además de señalar que estos encuentros permiten a los estudiantes representar a su país, intercambiar conocimientos y establecer vínculos con participantes de otras naciones.

Por su parte, el vicerrector de la Universidad Politécnica de Bucarest, Cristian Negrescu, subrayó que detrás de cada dispositivo hay horas de cálculo, diseño, programación y pruebas, así como la necesidad de resolver imprevistos técnicos mediante la creatividad y el trabajo en equipo.

La competencia, que se desarrolla durante tres días, también abrió la discusión sobre el papel de la tecnología y la inteligencia artificial en la sociedad, con un llamado a que los avances científicos estén acompañados de responsabilidad ética.

Los tokens de inteligencia artificial son una parte fundamental del funcionamiento de herramientas como ChatGPT, aunque no siempre son visibles para quienes las utilizan. Estas pequeñas unidades permiten que los modelos procesen las preguntas y generen respuestas, pero ¿sabías que una palabra puede dividirse en varios tokens?

Entender qué son los tokens de IA también ayuda a comprender por qué existen límites al analizar textos extensos y cómo se calcula el uso de ciertos servicios de inteligencia artificial. Aunque no necesitas contarlos cada vez que haces una consulta, conocer su función puede ayudarte a aprovechar mejor estas herramientas.

Los tokens de IA son pequeñas unidades de texto que los modelos de inteligencia artificial utilizan para procesar la información. Pueden representar una palabra completa, una parte de ella, un carácter o un signo de puntuación. Por eso, un token no equivale necesariamente a una palabra.

Cuando escribes una pregunta en ChatGPT, el sistema divide el texto en estas unidades para procesarlo y generar una respuesta. Este procedimiento se conoce como tokenización y forma parte del funcionamiento de los modelos de lenguaje.

Por ejemplo, una palabra corta podría representarse con un solo token, mientras que otra más larga o menos común podría dividirse en varios. La cantidad depende del texto, el idioma y el sistema de codificación del modelo, de acuerdo con la documentación de OpenAI.

Al escribir una pregunta en ChatGPT, el modelo procesa el texto en fragmentos llamados tokens antes de producir una respuesta. Foto: Pixabay

El número de tokens de ChatGPT no depende únicamente de cuántas palabras escribas. También influyen los espacios, la puntuación, la estructura del texto y la forma en que el modelo divide cada expresión.

OpenAI ofrece una estimación orientativa para textos en inglés: un token equivale aproximadamente a cuatro caracteres o a tres cuartas partes de una palabra. Sin embargo, esta referencia no es una regla exacta y no debe aplicarse directamente al español, ya que la relación entre palabras y tokens puede variar.

Además, el procesamiento no termina cuando envías tu mensaje. La información de entrada se convierte en tokens y, después, el modelo genera otros para construir su respuesta. En ciertos modelos de razonamiento también se utilizan tokens internos que no aparecen como texto visible.

Los tokens de IA son importantes porque los modelos tienen límites sobre la cantidad de información que pueden procesar en una solicitud. Este espacio se conoce como ventana de contexto y puede variar según el modelo utilizado.

En la práctica, esto influye cuando compartes documentos extensos, haces preguntas sobre conversaciones largas o solicitas analizar grandes cantidades de información. Si el contenido supera los límites disponibles, puede ser necesario resumirlo, dividirlo en partes o eliminar datos que no sean relevantes para la tarea.

Conocer este concepto también ayuda a entender por qué una respuesta visible no siempre refleja todo el procesamiento realizado por el modelo.

No necesariamente; sin embargo, es importante distinguir entre utilizar ChatGPT desde su aplicación o sitio web y acceder a los modelos mediante la API (Application Programming Interface, o en español: Interfaz de Programación de Aplicaciones) de OpenAI.

En la API, los precios pueden calcularse según los tokens de entrada y salida, así como otras categorías aplicables al servicio. Los primeros corresponden a la información que proporcionas; los segundos, al contenido generado por el modelo. Las condiciones y tarifas dependen del modelo y del tipo de uso.

En cambio, no debes asumir que cada mensaje que escribes en la aplicación de ChatGPT genera un cobro individual por token. El acceso y los límites de uso dependen del plan y de las condiciones del servicio. Por eso, si utilizas la herramienta para estudiar, redactar o resolver dudas cotidianas, conocer los tokens sirve principalmente para comprender cómo procesa la información.

El número de tokens depende del texto, el idioma y el modelo utilizado, por lo que no equivale directamente al conteo de palabras. Foto: Unsplash

Si trabajas con documentos largos o desarrollas aplicaciones que utilizan modelos de OpenAI, puedes consultar el tokenizador oficial para observar cómo se divide un texto. Esta herramienta permite comprobar que el conteo no siempre coincide con el número de palabras.

También puedes mejorar tus solicitudes con algunas medidas sencillas:

• Escribe instrucciones claras. Explica qué necesitas y qué formato esperas para evitar información innecesaria.
• Elimina datos repetidos. Si un documento contiene explicaciones duplicadas, conserva las que sean relevantes para tu objetivo.
• Divide los textos extensos. Si necesitas analizar un documento muy largo, trabaja por secciones y después solicita una síntesis general.
• Consulta los límites del modelo. Si utilizas la API, revisa la documentación correspondiente para conocer la ventana de contexto y los límites de salida.

Puedes acceder al tokenizador de OpenAI para explorar el conteo de un texto. Recuerda que el resultado de un fragmento aislado no necesariamente representa el total de una solicitud que incluya archivos, imágenes, instrucciones adicionales u otros elementos.

Entender los tokens de IA te permite conocer mejor cómo se procesa la información en ChatGPT, por qué existen límites para trabajar con textos extensos y cómo organizar tus instrucciones para aprovechar la herramienta.

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