La semana pasada el Centro México Digital (CMD) publicó un documento con el título de Inteligencia artificial (IA) en México: de la promesa al impacto económico. Se refiere a la adopción de la IA en el ámbito empresarial y sus implicaciones económicas. El tema es por demás importante porque los beneficios económicos de la IA parecen evidentes ya que los hallazgos principales del estudio señalan que más adopción de IA en las empresas se asocia con mayor producción y mejores salarios. Basándome en los resultados del estudio en mención trataré de responder algunas preguntas relacionadas con la adopción de la IA en las empresas mexicanas. ¿Cómo está México cuando se le compara con otros países? ¿es homogénea en las entidades federativas del país? ¿Qué se debe hacer para impulsarla?
En el mundo, lo que se observa es que las principales economías están avanzando en la adopción de inteligencia artificial (IA). México también avanza pero se encuentra rezagado ya que en el país solo el 8 por ciento de las empresas con más de 10 empleados utiliza IA. Es un porcentaje bajo porque en los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) el promedio es de 20.1 por ciento, mientras en las economías líderes en adopción como Dinamarca, Finlandia y Suecia, la cifra es de más de 35 por ciento. Además, al interior del país, existe una brecha importante porque la adopción de IA en las grandes empresas es 2.8 veces más grande que en las pequeñas, y los estados líderes, como mostraré más adelante, duplican los niveles de adopción de los más rezagados.
En América Latina, Brasil y México concentran la mayor parte de la inversión en IA en la región. Pero si se considera el tamaño del PIB o de la población, países como Chile y Uruguay muestran mayor intensidad de inversión en IA. En cualquier caso la región presenta brechas significativas ya que se estima que América Latina necesitaría cuadruplicar su nivel actual de inversión para converger con el promedio mundial de gasto relativo al PIB.
Puede observarse que en general son las entidades federativas con mayor grado de urbanización, las que cuentan con clústeres industriales consolidados y con acceso a servicios especializados, las que muestran avances más acelerados. Las regiones con menor dinamismo económico enfrentan barreras estructurales adicionales para integrar estas tecnologías.
La diferencia entre entidades federativas tiene ver también con su estructura productiva ya que la adopción de inteligencia artificial varía de manera significativa entre sectores económicos.
La estructura productiva del país y sus regiones influye en la velocidad y profundidad con la que las tecnologías emergentes se integran a los procesos empresariales. El estudio revela que los sectores en los que más rápido avanza la adopción de IA son los que tienen que ver con la Dirección y administración de grupos empresariales o corporativos (20.9%), con la Información en medios masivos (18.7%), el Comercio al por menor (16.9%) y al por mayor (9.0%) y, con la Construcción (6.2%).
Los sectores en los que es más lento el proceso de adopción de IA son los que corresponden a Agricultura, ganadería, pesca y caza (0.4%); Servicios de salud y de asistencia social (1.6%); Servicios inmobiliarios y de alquiler (2.3%) y; Servicios de alojamiento temporal y de preparación de alimentos y bebidas (3.5%).
El análisis del CMD considera que de aquí al 2030 la adopción de IA por parte de las empresas puede seguir tres rutas diferentes. Una conservadora en la que la adopción de IA podría llegar a 18.3% (20% al 2050), otra moderada en la que se situaría en 27.6% (35% al 2050) y una optimista en la que la adopción de IA podría ser hasta de 34.4% (50.0% al 2050). Estas posibles trayectorias dependen de la velocidad con la que se reduzcan las brechas de infraestructura, talento y capacidades, así como de las decisiones de política pública, inversión y coordinación institucional que se adopten en los próximos años.
El estudio revela que el impacto económico asociado a la adopción de IA es cuantificable, ya que mediante el uso de modelos econométricos es posible estimar que un incremento de diez puntos porcentuales en la proporción de empresas que adoptan IA sería capaz de generar incrementos de 5.2 por ciento en la producción bruta y de 3.8 por ciento en los salarios. Se considera que estos efectos podrían ser más altos si se diseñan y ejecutan políticas públicas habilitadoras y, se diseñan estrategias para impulsar la capacitación, la reconversión laboral y el acompañamiento empresarial.
Pero ¿qué hace la IA en las empresas para impactar de esta manera? La experiencia muestra que la IA es capaz de transformar desde tareas administrativas hasta estrategias de crecimiento. Su función principal es procesar grandes volúmenes de datos permitiendo predecir tendencias y automatizar procesos complejos. Específicamente, automatiza tareas, implementa chatbots y asistentes virtuales, realiza análisis predictivo que ayuda en la toma de decisiones estratégicas (como prever la demanda de productos, detectar fugas de clientes o identificar oportunidades de mercado en tiempo real). Además, automatiza la tarea del departamento de recursos humanos e identifica vulnerabilidades de ciberseguridad, detecta fraudes financieros y anomalías en las operaciones.
De esta manera la IA genera para las empresas un conjunto de beneficios que se manifiestan en la reducción de costos, en el aumento de la productividad, en la generación de ventajas competitivas, en una mayor eficiencia operativa y en una mejor toma de decisiones.
El estudio identifica seis barreras que limitan la adopción de la IA: 1. Falta consolidar una estrategia nacional. 2. Infraestructura digital insuficiente (75% de las microempresas no cuentan con acceso a Internet). 3. Brechas en la formación de talento (solo el 43.8% del personal recibe capacitación en su trabajo y la formación en carreras STEM aún es muy baja). 4. Limitaciones de acceso a datos abiertos (solo el 39.0% de las empresas analiza datos masivos). 5. Baja inversión en I+D (México invierte menos de 0.3% de su PIB en Investigación y Desarrollo) y 6. Debilidades de seguridad digital (solo el 20% de las empresas cuenta con especialistas en TI/ciberseguridad).
Para enfrentar estas limitaciones el CMD propone una ruta de acción que incluye nueve ejes: Estrategia nacional, Infraestructura, Capital humano e I+D+i, Apoyo diferenciado, Datos, Gobernanza, Inversión, Cooperación y Monitoreo (indicadores nacionales y sectoriales, evaluación continua, adaptación). Se trata de factores que deben ser impulsados de manera integral por el Gobierno Federal, los gobiernos locales, los legisladores, el sector privado y las Instituciones de Educación Superior.
Las conclusiones del estudio señalan que las trayectorias de adopción proyectadas en el análisis muestran que el resultado no está predeterminado ya que depende de las decisiones de política pública, inversión y coordinación institucional que se tomen en los próximos años. Considero que dependen también del rol que asuman los gobiernos locales en este proceso. Resulta claro que las entidades federativas con mayor adopción de IA son también aquellos con mejor infraestructura, mayor concentración de talento y ecosistemas empresariales más desarrollados. Por eso, una estrategia nacional de IA debe considerar intervenciones diferenciadas por región, tamaño de empresa y sector económico.
Referencias
Centro México Digital (2026). Inteligencia artificial en México: de la promesa al impacto económico. Ciudad de México: CMD.
INEGI (2025). Censos Económicos 2024.
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