En México, el 61% de las compañías ya utiliza software con inteligencia artificial (IA), pero solo una minoría logra impactos medibles en eficiencia operativa, ingresos o rentabilidad. La brecha entre el uso individual de herramientas de IA y su integración estratégica en los procesos de negocio limita la escalabilidad y el retorno de inversión, a pesar de que el 90% de los profesionales busca capacitarse en esta tecnología. ¿Cuáles son los desafíos estructurales que frenan la creación de valor real?

¿Cuál es el estado actual de la adopción de IA en México y América Latina?

Según el estudio “IA y presencialidad: el nuevo panorama laboral” de WeWork y PageGroup, el 45% de los profesionales en México estima que entre el 11% y el 30% de su carga laboral podría automatizarse mediante IA. Además, el 61% de las empresas mexicanas ya ha incorporado algún tipo de software con IA en sus operaciones, pero solo el 1% del talento se considera avanzado en su uso, mientras que el 71% reporta conocimientos básicos.

Esta realidad refleja un patrón regional: aunque el 47% de las empresas latinoamericanas han incorporado IA en sus operaciones —cinco puntos porcentuales por encima de la tasa global</a—, solo el 23% reporta generar algún valor económico con esta tecnología, y apenas el 6% captura un impacto significativo (más del 5% en EBIT) según el informe “Latin America in the Intelligent Age” del Foro Económico Mundial y McKinsey.

¿Por qué la IA no genera el valor esperado en los negocios?

El informe “Latin America in the Intelligent Age” identifica tres desafíos clave:

1. Falta de integración estratégica: La IA suele implementarse como soluciones puntuales (ej. chatbots informativos o automatizaciones aisladas), sin conectarse con objetivos de negocio, gobernanza de datos o experiencia del cliente. Esto limita su impacto financiero y operativo.
2. Brecha de talento y capacitación: Aunque el 90% de los profesionales mexicanos busca capacitarse en IA, persisten carencias en habilidades avanzadas. Las empresas priorizan perfiles que sepan integrar herramientas de IA en procesos estratégicos, no solo usarlas.
3. Falta de rediseño de procesos: La IA no está transformando la arquitectura de los negocios. Sin métricas claras y sin redefinir flujos de trabajo, se convierte en una capa tecnológica aislada, incapaz de generar valor sostenido.

¿Qué dicen los expertos sobre el uso de la IA en la región?

Mario Marchetti, director general de Sinch para Latinoamérica, señala que “el desafío no es que las empresas usen más IA, sino que la usen mejor. Cuando la IA no está alineada con la experiencia del cliente y con indicadores de negocio concretos, su adopción se queda en un experimento tecnológico y no en una ventaja competitiva”. Sinch destaca que la IA solo genera valor real cuando se aplica con transparencia, seguridad y respeto al consumidor, especialmente en sectores como mensajería inteligente y atención al cliente.

El Foro Económico Mundial añade que, aunque la IA podría aumentar la productividad regional entre un 1.9% y 2.3% anual (generando entre 1.1 y 1.7 billones de dólares en valor económico), su impacto sigue siendo limitado por la falta de estrategias enfocadas en resultados medibles y la concentración de beneficios en grandes corporaciones, dejando atrás a las pymes.

¿Cuáles son los sectores con mayor adopción de IA en la región?

En México, los sectores que lideran la adopción de IA son:

• Manufactura: Uso de IA para optimizar cadenas de suministro y mantenimiento predictivo.
• Banca y finanzas: Automatización de procesos, detección de fraudes y atención al cliente con chatbots avanzados.
• Retail: El 42% de los consumidores mexicanos usa asistentes de IA para comprar, con un crecimiento del 15% al 42% en solo un año.
• Salud: El 69% de los brasileños confía en IA para describir síntomas médicos, siempre que garantice atención más rápida y segura.

¿Qué se necesita para cerrar la brecha entre adopción y valor?

Los expertos coinciden en que el camino para transformar la IA en resultados medibles incluye:

• Vincular la IA con métricas de negocio: Priorizar casos de uso con impacto directo en operación, márgenes y crecimiento.
• Rediseñar procesos completos: Integrar la IA en flujos de trabajo, no como herramientas aisladas.
• Capacitar equipos en contexto real: Formar talento para interpretar, cuestionar y actuar sobre los datos generados por IA.
• Establecer gobernanza desde el inicio: Implementar controles sobre datos, modelos y decisiones automatizadas para garantizar transparencia y escalabilidad.

El informe del Foro Económico Mundial subraya que las empresas que logren integrar la IA en el corazón de su relación con clientes —especialmente en comunicación y experiencia— estarán mejor posicionadas para convertir la eficiencia tecnológica en crecimiento sostenible.