En 55 años de historia, Grupo Reyes, el conglomerado familiar detrás de la marca Reyma, ha aprendido a moverse con los ciclos del mercado mexicano: manufactura, construcción, hospitalidad y, ahora, un viraje decidido hacia la inteligencia artificial (IA).
“La necesidad (de implementar IA) nace con el crecimiento exponencial de los últimos 10 años y la diversificación. Se generó bastante información, estructurada y no estructurada… La alta dirección me decía: ‘está padre [el tablero]. ¿Y qué sigue?’”, dijo Abraham Sevillano, director de iNN Innovación y Negocios de Grupo Reyes, al explicar por qué dieron el salto de los tableros de datos a la IA.
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El primer paso fue cultural. En lugar de obligar a los directivos a navegar métricas complejas, el equipo de Sevillano decidió romper esa barrera con un agente conversacional inspirado en la experiencia de ChatGPT.
“Vamos a generar nuestro propio agente y le vas a hablar en lenguaje natural. Detrás de esa respuesta sencilla, hay todo un análisis”, dijo.
El objetivo de esta implementación fue pasar del “qué está pasando” de los tableros tradicionales al “qué pasaría si…” de los modelos de inteligencia artificial.
Implementación de IA
Para aterrizar la implementación de herramientas de IA, Dell y Nvidia se sentaron con Grupo Reyes con el objetivo de diseñar algo viable, acotado y formativo.
“Lo primero fue establecer una comunicación de confianza. Grupo Reyes quería desarrollar el talento interno. No quería comprar una solución out of the box”, dijo Kurt Yáñez, líder de Desarrollo de Negocios de IA para Dell Technologies México.
Ese enfoque le permitió a Grupo Reyes iniciar con un presupuesto experimental, acompañar al equipo de desarrollo y convertir pruebas de concepto en soluciones con retorno.
En paralelo, Nvidia observó algo poco común en México: trabajo real con inteligencia artificial generativa (IAG).
“Pocas compañías están desarrollando en realidad conceptos de IA generativa, están utilizando programas nuestros como Nimo, Nimo Cloud para montar su propio modelo de lenguaje”, dijo Marcio Aguiar, director de Enterprise para Latinoamérica en Nvidia.
¿Qué hizo Grupo Reyes con la IA?
Primero, la compañía centralizó sus datos. Construyó un data lake (lago de datos) para unificar fuentes estructuradas y no estructuradas y alimentar modelos que fueron sustituyéndose hasta hallar el ajuste correcto.
“En ese año de aprendizaje, empezamos a cambiar de modelos porque no acababa en lo que buscábamos; hoy ya tenemos un agente de agentes, fue un trabajo interesante”, dijo Sevillano.
Segundo, eligieron casos de uso aburridos pero críticos. En lugar de perseguir demo shows, atacaron fricciones operativas medibles. Un ejemplo fue analizar miles de tickets de soporte para identificar tendencias por negocio (plásticos, construcción, hospitalidad) y priorizar la atención según la urgencia. El resultado fueron menos llamadas al centro de atención y una mejor experiencia del usuario interno.
Tercero, cuidaron la adopción. Crearon incluso un pequeño equipo de marketing interno para “cambiar la imagen” del área y comunicar con lenguaje claro a directivos y usuarios: “romper esa barrera de lo tecnológico de lo complejo a una parte de que te entiende el usuario”, dijo Sevillano. Además, habilitaron canales en Teams y un servicio VIP de soporte para ejecutivos, sin tickets, para acelerar el uso del agente.
Infraestructura: empezar pequeño, escalar con sentido
El diseño técnico de esta implementación de IA siguió el guion de “probar valor rápido y crecer sobre demanda”. El grupo comenzó con un servidor Dell PowerEdge R760X con dos GPUs (en palabras del propio Sevillano, “relativamente pequeño”), suficiente para los primeros casos de uso basados en información unificada y análisis de tickets.
A medida que los modelos evolucionan hacia procesos de producción y compras, y el acceso se abre a más usuarios, el cómputo acelerado deberá escalar.
“Si lanzo el agente a 4,000 (usuarios con acceso administrativo), mi poder de cómputo se va a ver minimizado”, dijo.
AI Factory
El acompañamiento de Dell y Nvidia articuló este enfoque dentro de un marco de trabajo tipo AI Factory, el cual consiste en identificar casos de negocio, definir modelos y datos (limpieza, gobernanza, acceso), y recién entonces aterrizar la arquitectura tecnológica.
“Lo lanzamos en Dell Technologies World, un framework que ayuda a implementar casos de uso en un tiempo más corto”, recordó Juan Francisco Aguilar, director general de Dell en México.
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Marcion Aguiar añadió que la suite de software de Nvidia está pensada para acelerar el tiempo de salida al mercado (time-to-market), no solo para vender hardware, y permite construir la “fábrica de IA” escalando conforme la demanda, es decir, sin sobreinvertir por adelantado.
¿Retorno de inversión de la IA?
A diferencia de quienes prometen retornos instantáneos, Grupo Reyes separó en dos fases la evaluación del proceso de implementación de IA. La primera, cualitativa, con encuestas de experiencia a usuarios y directivos; la segunda, planeada para el siguiente ciclo, la cual será financiera, al desplegar modelos directamente en producción y compras.
“Ahorita tenemos una parte cualitativa… nos ha ido muy bien; la siguiente fase es implementar en áreas donde sí se vería tangible (el ROI)”, dijo Sevillano.
El tiempo hasta conseguir los primeros resultado fue razonable: seis meses para lo técnico y alrededor de un año para que la experiencia de usuario se sintiera en el día a día de la compañía.
Personas al centro
Sevillano insiste en que la IA no es una coartada para implementar recortes laborales, sino un acelerador de talento.
“La IA no va a sustituir a ningún colaborador; va a hiperacelerar su toma de decisiones y lo vamos a capacitar”, dijo.
La estrategia mezcla mentoría intergeneracional, experiencia que transmite cultura corporativa a equipos jóvenes, con proyectos aspiracionales, beneficios alineados y una narrativa de carrera en IA dentro del grupo.
“No pensamos en quitar [puestos], al contrario, mejorar la productividad… es nuestro círculo virtuoso: mejor calidad de vida, decisiones mejores, más rentabilidad”, dijo.
Esa visión sintoniza con el diagnóstico de Nvidia. El reto no es “reemplazar” personas, sino aprender a trabajar con la inteligencia artificial.
“La computadora va a estar trabajando lado a lado… trayendo información súper relevante a tu negocio”, dijo Aguiar.
Alcance
El caso no surge en el vacío. Grupo Reyes es un holding con presencia nacional: plantas en Ciudad de México, Ciudad Sahagún, León (corporativo), Monterrey, Mérida, Nogales, y un centro de distribución en Phoenix, además de 118 puntos de negocio en otras unidades.
Su empresa más reconocida, Reyma, manda en el mercado de desechables de un solo uso; mientras que en años recientes se expandieron a los sectores de la construcción y la hospitalidad (salones, restaurantes y hoteles).
El cambio generacional también pesa. “Los hijos del dueño están entrando y no tienen acceso a ningún sistema; únicamente a nuestro agente y a los tableros”, dijo Sevillano.
Esta práctica sirve como un termómetro de adopción de IA: la alta dirección nueva ya no quiere menús y manuales, quiere preguntar y decidir.
Lo que viene: producción, compras y seguridad de datos
Tras un año de aprendizaje, el plan de Grupo Reyes es llevar los modelos a procesos duros (líneas de producción, abastecimiento) y abrir el agente a miles de usuarios con roles y permisos por negocio.
Esto exige más tarjetas de procesamiento gráfico (GPU) y una arquitectura de seguridad y gobierno de datos más fina. La tendencia es clara, muchas organizaciones ya piden “llevar a producción masiva”, repatriar cargas de nube a on-premises por la relación costo-eficiencia y el control de riesgos en el uso de IA.
Ese apetito no es exclusivo de Grupo Reyes. Dell y Nvidia ven a la manufactura y a las finanzas como puntas de lanza del uso de esta tecnología en México, con transporte en el Bajío sumándose.
El caso de Grupo Reyes no presume un laboratorio futurista de IA, sino disciplina estratégica aplicada a un conglomerado mexicano que opera en diversas verticales.
Cortesía de El Economista
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