La inteligencia artificial ya forma parte de la operación de millones de empresas en México. El reto que comienza a definirse ahora es mucho más complejo: convertir su adopción en innovación, productividad y resultados medibles.
El 48% de las empresas del país ya utiliza inteligencia artificial, de acuerdo con el estudio Desbloqueando el potencial de la IA en México 2026, elaborado por Strand Partners para Amazon Web Services. La incorporación de alrededor de 550,000 negocios elevó a más de 2.5 millones el número de empresas usuarias de esta tecnología. El 63% de ellas todavía se encuentra en un nivel básico de adopción y solamente 13% ha alcanzado una integración avanzada.
La diferencia se vuelve todavía más evidente cuando se observa a las compañías con mayor capacidad para innovar. La Radiografía de la Innovación Corporativa en México 2026, elaborada por EGADE Business School con apoyo de Oracle, muestra que 54% de las empresas consideradas innovadores líderes planea aumentar significativamente su inversión en inteligencia artificial durante los próximos tres años. Entre las compañías rezagadas, esa proporción baja a 23%.
La distancia no solamente está en cuánto dinero destinan a la tecnología. Está en todo lo que una organización construye alrededor de ella.
La primera brecha está en la capacidad de innovar
La radiografía de EGADE analizó a 87 empresas medianas y grandes con operaciones en México y las agrupó de acuerdo con sus recursos y resultados de innovación. Trece fueron clasificadas como innovadores líderes; 31 como rezagados; 30 como gigantes dormidos y 13 como innovadores frugales. La clasificación permite observar cuatro maneras distintas de acercarse a la inteligencia artificial.
Entre los líderes, 100% prevé mantener o incrementar sus recursos destinados a IA. El 54% espera un aumento significativo, 31% anticipa un crecimiento moderado y 15% conservará el nivel actual. En los rezagados también existe intención de aumentar el gasto: 68% contempla hacerlo. La diferencia está en el punto de partida y en la capacidad instalada para convertir ese dinero en nuevos productos, procesos o decisiones.
El 23% de los líderes considera la inteligencia artificial un elemento central para tomar decisiones y desarrollar productos o servicios. Entre los rezagados, solamente 3% le concede ese papel.
También cambia el tipo de tecnología utilizada. El 38% de los innovadores líderes emplea software de optimización basado en IA y 23% utiliza modelos de aprendizaje automático. Entre los rezagados, las proporciones son de 19% y 16%, respectivamente. La lectura es relevante porque muestra que la adopción tecnológica tiene diferentes niveles. Una empresa puede utilizar inteligencia artificial y, al mismo tiempo, encontrarse todavía en una etapa experimental.
De probar una herramienta a integrarla al negocio
Los innovadores frugales representan otro escenario. El 92% de las empresas de este grupo que ya utiliza IA recurre a plataformas generativas como ChatGPT o DALL-E, la proporción más alta entre los cuatro perfiles.
Estas herramientas permiten comenzar con una inversión relativamente accesible. Una persona puede generar contenido, analizar información, automatizar determinadas tareas o construir prototipos sin que la empresa tenga que desarrollar desde cero una infraestructura tecnológica.
El siguiente paso requiere condiciones diferentes. En este grupo, 46% todavía realiza pruebas piloto y solamente 8% considera la IA como un elemento central para sus decisiones. Además, 69% espera que sus esfuerzos de innovación se traduzcan principalmente en mayores ventas.
El contraste ayuda a explicar por qué la conversación empresarial está pasando de la pregunta “¿cómo usamos la IA?” a una cuestión más amplia: “¿cómo hacemos que forme parte de la manera en que funciona la empresa?”.
Los innovadores líderes obtuvieron 5.4 puntos sobre siete en habilitadores y 4.6 en mecanismos de gestión. Los frugales alcanzaron 3.6 y 2.7 puntos, respectivamente. Ambos grupos, sin embargo, registraron resultados cercanos: 5.2 puntos para los líderes y 5.1 para los frugales.
Esto sugiere que experimentar con herramientas puede generar resultados iniciales, pero también que la verdadera ventaja aparece cuando la organización desarrolla las capacidades necesarias para escalar esos experimentos.
La infraestructura también decide quién puede avanzar
La inversión en inteligencia artificial comienza mucho antes de adquirir una herramienta. Entre las empresas líderes analizadas por EGADE, 100% cuenta con un presupuesto independiente para innovación. Entre las rezagadas, solamente 23% tiene esa estructura.
La diferencia también aparece en las personas dedicadas a innovar. Los líderes cuentan, en promedio, con 36.8 colaboradores dedicados por completo a esta función. En los rezagados, el promedio es de apenas 2.2. Además, 33.7% de los trabajadores de las empresas líderes dedica una parte de su jornada a actividades de innovación. En las rezagadas, la proporción es de 12.9%. Esta estructura permite que una prueba tecnológica pueda pasar de un área a otra, incorporar aprendizajes y convertirse en un proceso empresarial.
La distancia entre estrategia y ejecución también aparece en la evaluación general de las compañías. La muestra obtuvo 5.0 puntos sobre siete en estrategia de innovación, pero solamente 2.6 en procesos y 2.0 en herramientas tecnológicas. El dato muestra una tensión importante: las empresas pueden tener claridad sobre la necesidad de innovar y, al mismo tiempo, enfrentar dificultades para construir los sistemas que permitan hacerlo de manera constante.
Una encuesta de ManageEngine ayuda a explicar parte del problema. El 75% de las organizaciones mexicanas destina más recursos a mantener sus sistemas existentes que a desarrollar nuevas capacidades. Solamente 9% asigna una proporción mayor de su presupuesto tecnológico a innovación. Los sistemas heredados, las aplicaciones desconectadas y las arquitecturas tecnológicas construidas durante años pueden consumir recursos que las empresas necesitan para preparar datos, integrar plataformas y desarrollar nuevas soluciones.
Medir la innovación cambia la conversación
La última diferencia aparece cuando las empresas intentan determinar qué obtuvieron a cambio de su inversión. Entre los innovadores líderes, 77% mide la disminución de costos y otro 77% contabiliza los proyectos de innovación. Además, 69% registra las ventas generadas. En los gigantes dormidos, 73% mide el número de proyectos, pero solamente 31% da seguimiento a las ventas atribuibles a la innovación.
La diferencia es significativa porque contar proyectos describe actividad; medir costos, ingresos o productividad permite evaluar resultados. El estudio de AWS encuentra una situación similar. Aunque 86% de las empresas que utilizan IA declara haber obtenido resultados positivos, 46% todavía carece de una forma confiable de calcular el retorno de inversión.
Solamente 25% utiliza un marco sistemático para determinar si sus implementaciones tuvieron éxito. En otras palabras, una parte importante de las empresas mexicanas ya está utilizando inteligencia artificial, pero todavía está construyendo la capacidad para saber con precisión cuánto valor genera.
El siguiente ciclo será de capacidades
Los datos de EGADE muestran que la siguiente etapa de la inteligencia artificial empresarial dependerá menos de la posibilidad de acceder a una herramienta y más de la capacidad de una organización para incorporarla a su estructura.
La inversión seguirá creciendo. El 54% de los innovadores líderes prevé aumentarla significativamente y 31% lo hará de manera moderada. Pero el capital deberá acompañarse de personas, infraestructura, procesos, datos y mecanismos de medición.
Para las empresas que apenas comienzan, la oportunidad está en experimentar y encontrar aplicaciones concretas. Para las que ya utilizan IA, el desafío consiste en escalar aquello que funciona y conectarlo con objetivos de negocio.
La inteligencia artificial está dejando de ser una tecnología reservada para proyectos experimentales. Su siguiente capítulo será empresarial: formar capacidades para utilizarla de manera transversal, integrarla a las decisiones y demostrar qué valor aporta. La diferencia entre adoptar inteligencia artificial y desarrollar una empresa capaz de competir con ella puede terminar siendo una de las principales brechas de productividad de los próximos años.
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