La inteligencia artificial puede convertirse en un poderoso motor de transformación empresarial, pero para que genere resultados necesita algo más que modelos avanzados: requiere datos gobernados, una arquitectura capaz de conectarlos con el negocio, procesos preparados para evolucionar y personas capaces de trabajar junto a la tecnología. Esa es parte de la experiencia que Volkswagen de México compartió junto a SAP durante el Techtegia IA Summit Data Explote, celebrado el 8 de julio de 2026 en Ciudad de México.
La conversación entre Mario Ríos Rojas, Head of IT Solutions SSP de Volkswagen de México, y Luiz Menta, Sales VP Business Technology Platform de SAP México, mostró cómo la compañía automotriz está construyendo las bases para utilizar inteligencia artificial y analítica de datos en la toma de decisiones desde una arquitectura empresarial sustentada en datos hasta casos de uso en finanzas y una estrategia que contempla, a futuro, procesos con IA agéntica.
Río Rojas es un líder de transformación digital enfocado en alinear la arquitectura tecnológica con la estrategia corporativa. En su rol actual, actúa como puente estratégico entre TI y las operaciones del negocio, asegurando que las inversiones tecnológicas se traduzcan en rentabilidad, eficiencia y valor empresarial medible.
SAP México, líder global en aplicaciones empresariales e IA de negocios, funciona como un nexo entre negocios y tecnología. Desde hace más de 50 años, organizaciones de distintas industrias utilizan sus soluciones para gestionar operaciones críticas como finanzas, procurement, recursos humanos, cadena de suministro y experiencia del cliente.
Una arquitectura que comienza por los datos
La escala de Volkswagen explica parte del desafío. La compañía forma parte de un grupo de 10 marcas, 115 fábricas y presencia en 153 países, mientras que la región de Norteamérica cuenta con 11 fábricas. México, además, es el quinto productor de automóviles de la industria automotriz global.
Ante esta complejidad, Volkswagen de México diseñó una arquitectura empresarial organizada por capas. En el centro está su core operativo basado en SAP y, sobre este, una capa de datos y posteriormente una capa de Inteligencia Artificial.
Ríos Rojas explicó que la empresa tomó una decisión deliberada: comenzar a obtener valor de los datos sin esperar a completar toda su transformación tecnológica.
“Entonces, en esta arquitectura empresarial montamos con ayuda de Business Technology Platform, ahora BDC, una capa de datos con un modelo único gobernado para en este caso el dominio de finanzas que traduce toda la información de todos los diferentes negocios en un solo modelo que habla de la misma manera», amplió.
La arquitectura utiliza DataSphere para construir ese modelo de datos y SAP Analytics Cloud para su consumo y generación de historias. El objetivo es que la información deje de estar dispersa y se convierta en un activo para la toma de decisiones: «Los datos dejan de ser un concepto abstracto y se convierte en un activo tangible para que se tomen decisiones en tiempo real».
El resultado es un modelo gobernado en el que distintos niveles de la organización, desde especialistas hasta el CFO, pueden acceder a una misma fuente de información en tiempo real.
La IA no empieza con la IA
Para Volkswagen, esta arquitectura es también la base para construir una fábrica de inteligencia artificial. La lógica planteada durante la conferencia es que los modelos no pueden operar aislados del contexto empresarial.
“Porque la lección más importante, y es un poco de lo que estaban hablando en la sesión anterior es que la AI no vive sola, sobre nada se moda sobre los datos», agregó Ríos Rojas.
Por eso, la estrategia comienza con la construcción y gobierno de los datos antes de escalar los casos de inteligencia irtificial. Luiz Menta retomó precisamente esta idea al plantear que, además de la arquitectura, existe otro desafío: llevar esa tecnología a los procesos y convertirla en resultados concretos para el negocio.
La pregunta apuntó a uno de los principales retos de las organizaciones: muchas empresas están invirtiendo en IA, pero no todas consiguen traducir esas inversiones en retorno.
La analítica como una escalera
La respuesta de Volkswagen parte de una premisa: la transformación no ocurre de un salto.
Ríos Rojas explicó que la compañía estableció cuatro niveles de madurez analítica. El primero es el modelo descriptivo, que permite entender qué ocurrió; luego está el preventivo, orientado a entender por qué ocurrió; posteriormente viene el predictivo, que busca anticipar qué podría pasar mediante escenarios what if; y finalmente el prescriptivo, que plantea qué hacer ante determinados escenarios.
Este recorrido permite evitar uno de los riesgos que identificó Volkswagen: intentar desarrollar proyectos avanzados de IA sin contar previamente con datos gobernados y una base analítica suficientemente madura.
Con la base de datos construida, Volkswagen realizó un benchmark de la industria para identificar casos reales de aplicación de inteligencia artificial en manufactura. El ejercicio permitió encontrar más de 40 casos, que fueron agrupados en cuatro dominios. Entre ellos está la inteligencia predictiva, relacionada con forecasting, budgeting y otros procesos de planeación financiera.
Otro dominio corresponde a la protección de valor, donde la IA puede contribuir a establecer reglas para que determinados procesos y estados financieros sean sometidos a controles y auditorías de manera anticipada.
También aparece la protección del conocimiento, como parte de una estrategia que busca aprovechar la información y experiencia acumuladas dentro de la organización.
El enfoque vuelve a colocar el valor del negocio en el centro: identificar primero dónde existe una oportunidad concreta y después determinar cómo la tecnología puede ayudar a capturarla.
No esperar las condiciones perfectas
Una de las principales conclusiones compartidas por Volkswagen es que una transformación tecnológica de largo plazo no debería convertirse en una razón para postergar la generación de valor.
La compañía todavía se encuentra en su proceso de transformación hacia HANA, pero esto no le ha impedido avanzar con iniciativas de datos e IA mediante las capacidades disponibles en Business Data Cloud y Business Technology Platform.
“Y el último consejo que daría es que no se esperen a las condiciones perfectas», recomendó Mario Ríos Rojas, Head of IT Solutions SSP de Volkswagen de México,
La estrategia consiste, por tanto, en avanzar progresivamente, aprovechando la infraestructura disponible mientras se completa la transformación de mayor alcance.
La transformación también es humana
Para Luiz Menta, Sales VP Business Technology Platform de SAP México, el siguiente desafío no está únicamente en la tecnología. Por eso preguntó cómo Volkswagen está abordando la transformación cultural y el desarrollo de talento.
En Volkswagen de México, la incorporación de IA también implica gestionar el cambio cultural y desarrollar nuevas capacidades. Ríos Rojas enfatizó:
“La implementación de IA no es solamente un tema tecnológico, es un tema principalmente humano porque requiere mucha gestión de cambio y dentro de las mejores prácticas siempre debes de tener un humano al human in the loop”, opinó.
Un ejemplo es la automatización de accounts payable, que busca transformar tareas operativas en funciones de mayor especialización. Para impulsar este cambio, Volkswagen trabaja bajo un modelo hub and spoke, en el que tecnología y negocio colaboran en el diseño de casos de uso: «Entonces, ya el contralor o el contador y el controller ya no son clientes de un producto final, sino co-innovan junto con la tecnología y entonces ya la gestión del cambio empieza desde ahí porque ya se vuelve un orgullo de autoría y ya no están sobreviviendo la transformación que la IT les trae.”
La compañía también trabaja con Recursos Humanos en programas de upskilling y mide indicadores como engagement y process satisfaction, para evaluar cómo cambia la experiencia de los empleados.
Hacia una empresa autónoma
La visión de Volkswagen apunta a que, en los próximos cinco años, la IA y los datos sean parte central de su modelo de negocio.
“Hablando de sueños y visión, ahorita yo veo a la organización como una empresa de manufactura que utiliza Inteligencia Artificial y utiliza datos. Pensando en 5 años, a mí me gustaría que sea una empresa de tecnología basada en datos e Inteligencia Artificial que produzca automóviles fantásticos.”
El plan contempla completar la transformación de su core hacia HANA, desarrollar productos digitales e incorporar IA agéntica en procesos de alto volumen y valor, avanzando hacia un modelo de Autonomous Enterprise.
La experiencia de Volkswagen muestra que no existe un único camino para incorporar IA. La recomendación de Ríos Rojas es experimentar, comparar alternativas y aprender junto a los socios tecnológicos:
“Sean audaces, no tengan miedo, pregunten, acérquense a la tecnología, acérquense a los partners, póngalos a competir en los juegos del hambre, le preguntan a uno, le preguntan a otro, le preguntan a otro, a todos les ponen el mismo reto y van haciéndose de información y de conceptos, e incluso, van construyendo su propia historia y van a tener su propio éxito», concluyó Mario Ríos Rojas, Head of IT Solutions SSP de Volkswagen de México.
El caso presentado en el Techtegia IA Summit Data Explote México evidencia que el camino hacia una empresa más autónoma comienza con datos gobernados, procesos preparados y personas involucradas en la transformación
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