Más allá del hype: tres claves para que una Inteligencia Artificial segura transforme las empresas mexicanas
La revolución de la Inteligencia Artificial está llamando a la puerta de las empresas mexicanas, pero abrir esa puerta completamente está resultando más complicado de lo que muchos anticipaban.
Durante mi participación en el foro “IA para la prosperidad” en Buenos Aires, el pasado mayo, tuve la oportunidad de impartir un taller sobre Inteligencia Artificial y ciberseguridad donde analizamos los principales desafíos de implementación en entornos empresariales. Las experiencias compartidas por profesionales de toda América Latina mostraron notables similitudes en los retos que enfrentan nuestras organizaciones en México.
La conversación en el taller fue catalizada por un reciente estudio del MIT que examina las estrategias de Inteligencia Artificial empresarial. Este informe de MIT Technology Review Insights, basado en encuestas a ejecutivos, revela un entusiasmo generalizado por la IA, con casi todas las empresas utilizándola o planeando hacerlo, pero la mayoría se queda en proyectos piloto limitados.
El estudio subraya la necesidad urgente de escalar la IA a través de la modernización de la infraestructura de datos y la inversión en calidad de datos y liquidez.
Al contrastar estos hallazgos globales con la realidad mexicana, el panorama es aún más desafiante. Según el reciente estudio “Velocistas de la IA en México 2025” de Google (donde tuve la oportunidad de participar), apenas 7.3% de las empresas en México utilizan herramientas tecnológicas avanzadas, categoría que incluye la Inteligencia Artificial.
Esta brecha entre expectativa y realidad debería preocuparnos, especialmente considerando el potencial económico en juego. El mismo estudio señala que la IA podría contribuir entre 54,770 y 102,525 millones de dólares anualmente a la economía mexicana durante los próximos 30 años, lo cual equivale a entre 3 y 5.6% del PIB del país en 2024.
¿Qué está frenando a nuestras empresas? El principal obstáculo identificado en el estudio del MIT es sorprendentemente básico: la calidad de los datos. Para la mitad de los encuestados a nivel global, este problema fundamental impide el avance.
Las empresas mexicanas no son la excepción, muchas operan con infraestructuras tecnológicas heredadas y datos no estructurados que complican lo que los expertos llaman “liquidez de datos”: la capacidad de acceder, combinar y analizar información sin fricciones.
El sector manufacturero, que representa 20% del PIB mexicano, tiene el mayor potencial de beneficiarse de la IA, con un impacto económico estimado entre 18,436 y 34,598 millones de dólares anuales.
La industria automotriz, que constituye 35% de las exportaciones de México, podría generar entre 6,041 y 11,367 millones de dólares anuales mediante la implementación efectiva de IA.
Otro factor decisivo es la inversión necesaria. La implementación de IA no es económica: requiere hardware especializado, gestión continua de datos, cumplimiento regulatorio y talento calificado.
Como señala el estudio del MIT, muchas empresas se sorprenden al descubrir los costos reales más allá de la inversión inicial en software. Sin embargo, ya vemos casos de éxito en México como Konfío, que ha utilizado IA para otorgar más de 1,400 millones de dólares en créditos a más de 85,000 pymes mexicanas desde 2013.
En el contexto regulatorio mexicano, estamos en un momento crucial. Mientras Europa avanza con su Ley de IA y Estados Unidos implementa Órdenes Ejecutivas, México debe desarrollar un marco que equilibre innovación y protección.
Es una buena señal que la recién aprobada Ley Telecom en México incluya un mecanismo sandbox para experimentación regulatoria en entornos controlados. Las empresas están priorizando acertadamente la seguridad –el estudio del MIT indica que 98% prefiere avanzar más lentamente si eso garantiza una implementación segura.
La clave para las empresas mexicanas no está en adoptar IA simplemente por seguir la tendencia, sino en implementarla estratégicamente para generar valor real. El verdadero desafío es romper la inercia inicial y determinar por dónde empezar, enfocando esfuerzos en aplicaciones que transformen positivamente el negocio.
El cambio en la concepción del retorno de inversión está siendo fundamental. Ya no se trata sólo de reducir costos, sino de generar nuevos ingresos y liberar el potencial creativo de los empleados para innovar. Este enfoque podría ser particularmente relevante para México, donde existe un ecosistema emergente de IA con 362 empresas activas desarrollando esta tecnología, principalmente en la Ciudad de México y el Estado de México.
México lidera la región latinoamericana con 4.22 patentes de IA por millón de habitantes, lo cual demuestra el potencial de innovación local. Sin embargo, para capitalizar este potencial, necesitamos cerrar urgentemente la brecha de implementación.
Al concluir este análisis, queda claro que el verdadero éxito en la implementación de IA no consiste en adquirir la tecnología más nueva o avanzada, sino en aplicarla estratégicamente a problemas concretos del negocio.
Las empresas mexicanas exitosas serán aquellas que logren gestionar adecuadamente costos y riesgos, priorizando siempre la seguridad sobre la velocidad de implementación.
Hay que construir las bases hoy. El éxito no consiste en tener la tecnología más nueva, sino en aplicarla bien a problemas concretos del negocio, gestionando costos y riesgos, poniendo la “seguridad” por delante de la “urgencia” al implementarla.
El mayor desafío que enfrentamos no radica en entender los complejos modelos de IA, como los LLMs, sino en tres aspectos fundamentales: primero, romper esa inercia inicial y determinar el punto de partida adecuado; segundo, enfocar los esfuerzos en generar valor real y estratégico para el negocio; y tercero, resistir la tentación de adoptar tecnología simplemente porque está de moda o por miedo a quedarse atrás.
Sólo así lograremos transformar el entusiasmo actual en resultados tangibles que impulsen la competitividad de nuestras empresas en la era de la Inteligencia Artificial.