GFT quiere que México se convierta en su segunda mayor operación en América Latina, detrás de Brasil. El objetivo supone acelerar un negocio que todavía representa una parte reducida de los ingresos de la consultora alemana.
La estrategia combina infraestructura de nube, automatización y Wynxx, su plataforma para incorporar inteligencia artificial (AI) al ciclo de desarrollo de software. De acuerdo con la compañía, al cierre de 2025 esta sumaba 92 clientes en ocho países y había influido en contratos por aproximadamente $79 millones de dólares.
El recién nombrado (junio de 2026) director general para México de GFT, Antonio Darcio Valerio Filho, considera que el tamaño actual de la subsidiaria no corresponde con la oportunidad que ofrece el mercado.
“México para GFT no tiene el tamaño que creemos de la oportunidad que México nos da”, señaló durante una entrevista con IT Masters Mag. Su objetivo es que el país se convierta en “la segunda mayor oficina de GFT en América Latina”.
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Crecimiento de GFT en México frente a América Latina
La compañía facturó globalmente alrededor de $867 millones de dólares (mdd) en 2023, $943 mdd en 2024 y $1,003 millones en 2025. México, en contraste, pasó de aproximadamente $30.3 millones de dólares en 2023 a $29.7 millones en 2024 y $30 millones en 2025.
En ese último año, Brasil creció 28% y Colombia 19%. Durante los primeros nueve meses de 2025, los ingresos procedentes de clientes latinoamericanos aumentaron 20%.
Al cierre de 2025, GFT reportó 345 empleados equivalentes de tiempo completo en México. Valerio habló durante la entrevista de una organización de cerca de 300 personas y planteó duplicar esa capacidad como siguiente meta.
El foco continúa siendo servicios financieros. Entre las oportunidades identificadas están modernización de aplicaciones, core bancario, plataformas de datos, cloud y automatización del desarrollo de software mediante AI.
Modernización de core bancario y la transición a la nube
Una parte del problema reside en sistemas que llevan décadas operando y cuyo reemplazo requiere mantener simultáneamente los servicios existentes.
Valerio sostuvo que los tiempos para este tipo de proyectos se han reducido. “Antes un cambio de core llevaría cinco años, ahora podemos hacer en 18 meses”, afirmó. La compañía trabaja actualmente en México en una migración de core hacia una plataforma de nube, aunque el ejecutivo no reveló el cliente.
Sin embargo, Valerio descartó que todos los problemas tecnológicos deban convertirse en casos de AI. Para él, la diferencia entre una prueba y un proyecto que alcanza producción está en identificar previamente el proceso y el indicador empresarial que se pretende modificar.
“El proyecto, en 90% de los casos, no falla por tecnología, falla porque no estamos tocando el problema que deberíamos tocar”, dijo.
Gobierno de AI, FinOps y control de costos
GFT también observa una transición desde inteligencia artificial generativa (GenAI) hacia agentes especializados en tareas como pruebas de software, análisis de vulnerabilidades o generación de código.
La adopción, sin embargo, introduce un problema conocido por líderes IT: control del consumo. Valerio comparó la situación con los primeros años de cloud, cuando varias organizaciones trasladaron cargas sin modificar su arquitectura ni aplicar mecanismos suficientes de FinOps.
Con AI, el riesgo se desplaza al consumo de tokens y a la proliferación de agentes. Su planteamiento es establecer una capa de gobierno que permita cambiar entre modelos de AI, controlar accesos, datos y costos, en lugar de comprometer toda la arquitectura con un solo LLM.
La arquitectura de datos como base para proyectos de AI
Esa discusión desemboca en un problema anterior a AI: la fragmentación de los datos.
Valerio distingue entre los datos transaccionales, que deben permanecer ligados a los sistemas que los generan, y una capa analítica centralizada destinada a decisiones, indicadores y modelos de AI.
“No puedo meter la estrategia de AI que quiera para negocio; si no tiene los datos, no va a servir de nada”, resumió.
Para los CIO mexicanos, la propuesta de GFT coincide con una agenda que ya enfrenta buena parte del sector financiero: modernizar aplicaciones y datos sin interrumpir operaciones, incorporar AI con gobierno y demostrar que la inversión reduce costos o modifica un KPI de negocio.
Para GFT, el desafío adicional será demostrar que esa oportunidad tecnológica puede traducirse en el crecimiento que México todavía no aporta a sus resultados regionales.
