66% de empresas mexicanas está atrapado en el espejismo de pilotos de IA y falta de presupuesto

Pese al auge de herramientas y el entusiasmo generalizado por la Inteligencia Artificial (IA), el 66% de las grandes empresas en México continúa atrapado en la fase de pilotos o pruebas aisladas, mientras que únicamente un 13.5% ha logrado escalar con éxito los beneficios de esta tecnología de manera integrada en su núcleo de negocio.

Así lo revela el Estudio de adopción de IA México 2026: ¡Ay, ay, ay, Ai! México y el nuevo desafío tecnológico, elaborado por Accenture, IPADE Business School y el Consejo de Empresas Globales.

El informe, que recoge la visión de directivos cuyas organizaciones representan el 3.3% del PIB nacional, expone que hay una alta adopción a nivel experimental, pero lentitud para institucionalizar la tecnología en un entorno empresarial desigual.

IA impulsará el PIB de México pero falta preparación

De acuerdo con el índice global de Tortoise Media, el país se ubica en la posición 45 en preparación para la IA, pues arrastra rezagos considerables en infraestructura digital, investigación y el desarrollo de un ecosistema comercial unificado.

Rafael Ramírez de Alba, profesor y director del área de entorno económico en IPADE Business School, señaló que la verdadera barrera no radica en adquirir la tecnología, sino en cómo dirigirla.

“La brecha entre la promesa y la realidad que se observa en todos lados y que se ha repetido aquí en México (…) no es sólo tecnológica, es decir, no es cuestión simplemente de comprar un software y aplicarlo. Tiene que ver con liderazgo, tiene que ver con gobierno corporativo y tiene que ver con disciplina en ejecución“, señaló Ramírez de Alba.

Si las organizaciones mexicanas impulsan una trayectoria de adopción orientada a la escala y centrada en las personas, la IA Generativa podría aportar hasta 305 billones de dólares al PIB nacional hacia el año 2038 (lo que representa un impulso de entre el 1.5% y el 3% anual).

Sin embargo, el informe advierte que el “centro de gravedad” de la gran empresa mexicana aún está rezagado. El 43.2% de las organizaciones se encuentra en una etapa temprana de diseño o afinación de su estrategia, lejos de contar con procesos verdaderamente integrados.

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Directivos discuten sobre si avanzar con velocidad o control

El estudio muestra que existe una discrepancia de visiones entre los directores generales (CEOs) y sus Consejos de Administración. Mientras el CEO empuja el acelerador buscando retornos de inversión inmediatos y eficiencia en la operación, el consejero actúa como un ancla que exige mitigar riesgos, ciberseguridad y una estricta asignación de capital.

Guillermo Bernal del Valle, director general de Empresas Globales, explica que esta fricción no debe verse como un obstáculo para la innovación, sino como un contrapeso necesario.

“Los CEOs y consejeros están leyendo la misma realidad de maneras distintas: mientras que uno empuja por la velocidad y casos de uso, el otro está preocupado por la gobernanza, la disciplina, y esta tensión no es un defecto del sistema, sino que es el sistema”, agregó.

Empresas no tienen claro cuánto gastan en la IA

Aunque las organizaciones están invirtiendo cada vez más en la IA, el informe alerta una falta de visibilidad del gasto.

El 34.1% de los líderes de primer nivel encuestados confesó no tener información suficiente sobre el presupuesto que sus organizaciones asignan a iniciativas de IA.

Además, sólo el 18.2% de las compañías en México invierte más del 5% de su presupuesto corporativo en esta materia.

Esta falta de asignación formal de capital va de la mano con una madurez de datos deficiente. Armando Díaz, director de Industria de Productos de Consumo en Accenture para América Latina, enfatizó la urgencia de construir cimientos sólidos antes de intentar implementar soluciones avanzadas.

“La estrategia de datos ya está definida; sin embargo, muchos también están con una estrategia de datos o bien básica o bien inexistente, que son los fundamentales principales para poder desarrollar la Inteligencia Artificial a escala y con un valor realmente sostenible.”

De acuerdo con el reporte, el sector financiero en México es el que lidera la velocidad de adopción, seguido por industrias con un enorme potencial de monetización de datos como el retail y productos de consumo.

No obstante, si no se unifican las plataformas de datos, la Inteligencia Artificial corre el riesgo de quedarse confinada en eficiencias periféricas.

Avanzar de la anarquía a la confianza

La seguridad de la información es la principal preocupación que frena una adopción más profunda de la IA, según el informe. Actualmente, apenas el 36.4% de las empresas en México cuenta con un marco ético y de gobernanza de IA definido y en aplicación.

Sin esta estructura de control, la desconfianza domina en las organizaciones, ya que el 75% de los directivos reporta un nivel de confianza bajo o medio al usar IA para tomar decisiones críticas.

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“La escala, al final del día, no nace de acumular pilotos, nace cuando la IA se inserta en una transformación más amplia“, subrayó Ramírez de Alba, e hizo hincapié en que la ciberseguridad debe ser el núcleo del gobierno corporativo actual, especialmente ante nuevos modelos capaces de explotar vulnerabilidades de manera acelerada.

Rediseñar el trabajo es clave para aprovechar la IA

Hacia el año 2030, el informe advierte que el impacto de la IA en la fuerza laboral mexicana será ineludible. Industrias como el software y la tecnología verán transformadas hasta el 55% de sus horas laborables, seguidas de cerca por el sector financiero con un 52%.

No obstante, los expertos puntualizaron que transformar el trabajo no equivale a destruirlo. Rafael Ramírez de Alba apeló a la paradoja de Jevons para ejemplificar cómo, históricamente, la eficiencia tecnológica no destruye el empleo, sino que incrementa la productividad y, con ello, la demanda de perfiles especializados, como está ocurriendo actualmente con el aumento en la contratación de programadores en mercados avanzados.

Sin embargo, Guillermo Bernal alertó sobre riesgos para el trabajo si las empresas automatizan sin estrategia todas sus tareas de entrada o de nivel básico.

“Ganamos eficiencia en el corto plazo, pero perdemos este espacio donde se construye el talento de futuro […]. Tenemos la responsabilidad de generar espacios de capacitación donde estas tareas de entrada, como cantidad de aprendizaje, no se eliminen sin más”, advirtió.

A pesar de la necesidad latente de reestructuración laboral, sólo el 31% de las empresas mexicanas ofrece actualmente un programa formal de capacitación en IA, y apenas el 16% ha rediseñado sus roles y procesos de trabajo bajo esta nueva realidad.

Ruta para el éxito de la IA en México

Para evitar el rezago frente a la inminente ola de la IA Agéntica, el estudio de Accenture, IPADE y Empresas Globales propone ocho recomendaciones estratégicas prioritarias:

1. Pasar de pilotos a portafolio corporativo: clasificar las iniciativas por valor y riesgo para evitar la duplicidad.
2. Modernizar el núcleo digital: tratar los datos corporativos como un activo estratégico unificado.
3. Gobernanza ágil: implementar marcos éticos prácticos y ligeros que guíen, en lugar de asfixiar la innovación.
4. Rediseñar roles de inmediato: integrar la capacitación continua de la fuerza laboral desde el primer día de despliegue.
5. Medir financieramente el valor: sustituir las métricas de uso tecnológico por métricas de impacto comercial y de negocio.

En conclusión, las organizaciones mexicanas podrán hacer de la IA una ventaja competitiva si avanzan en tomar decisiones difíciles sobre gobernanza, infraestructura de datos y, sobre todo, sobre la reconversión de su talento humano.