Hay un dato que llama la atención en el nuevo estudio que Strand Partners hizo para Amazon Web Services (AWS): cada minuto, en promedio, una empresa mexicana empezó a usar inteligencia artificial durante el último año. El resultado es que la adopción de IA en México pasó de 38% a 48% en 12 meses, según el informe Desbloqueando el Potencial de la IA en México 2026, presentado el 12 de agosto durante el AWS Summit Ciudad de México.
Suena a buena noticia, y en parte lo es; pero casi la mitad de las empresas que ya usan IA no tienen ni idea de si les está funcionando de verdad. Y ese, más que el acceso a la tecnología, es el verdadero cuello de botella.
El salto de adopción equivale a más de 2.5 millones de empresas mexicanas usando IA en algún grado, unas 550,000 de ellas incorporándola apenas en el último año. Las startups siguen a la cabeza (52%), pero las grandes empresas (49%) y las PyMEs (47%) les pisan los talones, algo que hace un par de años no se veía tan parejo.
Por sectores, quienes más están apostando son información y comunicación (68%), servicios financieros (61%) y servicios profesionales (56%). Son industrias donde los datos ya estaban digitalizados desde antes, así que subirse al tren de la IA les costó menos fricción.
Y el dinero acompaña al discurso: 63% de las organizaciones dice que aumentó su inversión en IA este último año, 44% ya tiene un presupuesto dedicado exclusivamente a esto, y entre quienes sí tienen ese presupuesto, la IA ya representa 12% del gasto total en TI, con expectativa de casi duplicarse a 21% en tres años.
Aquí es donde el estudio se pone interesante de verdad. La mayoría de las empresas que ya adoptaron IA reportan beneficios, el 88% dice que mejoró su productividad, 86% habla de retornos positivos. Hasta ahí, todo bien.
El problema es que cuando les preguntas cómo lo miden, la respuesta se cae a pedazos. 46% de las organizaciones admite que no tiene una forma confiable de calcular el retorno de inversión (ROI) de sus proyectos de IA. Solo una de cada tres confía en su capacidad para medirlo con precisión, y apenas 25% cuenta con un marco claro y aplicado de forma sistemática para saber qué significa, en los hechos, que un proyecto de IA “haya funcionado”.
Es un poco como ir al gimnasio, sentirte con más energía, pero nunca subirte a una báscula. Puede que sí estés mejorando, pero también puede que estés confundiendo el entusiasmo inicial con resultados reales, y eso es peligroso a la hora de pedir más presupuesto al consejo directivo.
Incluso las empresas que sí miden algo, muchas veces miden lo que es fácil de medir y no lo que importa: 45% le da seguimiento sobre todo a métricas de actividad (cuántas consultas se procesaron, cuánto tiempo se ahorró), mientras que solo 23% se enfoca en resultados de negocio como ingresos, ahorro de costos o satisfacción del cliente. Y para rematar, en 22% de los casos esas métricas casi nunca influyen en si un proyecto se escala o se cancela.
Rubén Mugártegui, director general de AWS México, lo resumió así durante el Summit: la siguiente etapa de la IA “ya comenzó y la diferencia estará en quién logre demostrar el valor que genera y llevarla a toda su operación”. Es, literalmente, el hallazgo central del estudio.
Otro tema que atraviesa todo el informe es la llamada IA agéntica, esos sistemas capaces de tomar decisiones y ejecutar tareas completas sin que un humano esté supervisando cada paso. Solo 37% de las empresas mexicanas dice haber oído hablar de ella, y de ese grupo, apenas 6% la implementó por completo. El resto está probando (28%), considerándolo (42%) o de plano no tiene planes (24%).
¿Y quién sí se está animando? Las startups, otra vez. Mientras que en promedio solo 22% de las empresas se siente lista para adoptar tecnologías de IA de próxima generación, entre startups esa cifra sube a 39%. Tiene sentido porque tienen menos estructura heredada, menos procesos que rediseñar, más disposición a experimentar.
Quienes ya la adoptaron reportan beneficios concretos, el 55% dice que tomar decisiones y ejecutarlas es más rápido, 51% habla de mayor eficiencia operativa, y 38% de mejor escalabilidad. El problema, otra vez, no es que la tecnología no funcione, sino que la mayoría todavía no se siente preparada para dar el salto: 46% cita falta de competencias digitales como la principal barrera, seguida de desafíos técnicos o de datos (36%) y capacidad insuficiente del equipo interno (33%).
Un capítulo que vale la pena destacar porque toca un tema que suele generar debate es la soberanía digital. El estudio pregunta directamente a las empresas mexicanas qué significa esto para ellas, y la respuesta no es “que los servidores estén en México”. Lo que más priorizan es que se apliquen las leyes mexicanas sin importar la nacionalidad del proveedor (54%), estándares sólidos de protección de datos y ciberseguridad (52%), y tener control sobre cómo y dónde se procesa su información (46%).
Es decir, las empresas mexicanas no están pidiendo aislarse tecnológicamente. Al contrario, el 62% ya trabaja con una combinación de proveedores de distintas regiones en lugar de depender solo de nacionales, y 84% considera que el acceso a proveedores globales de tecnología es importante para su adopción de IA. Lo que buscan es confianza, gobernanza clara y la flexibilidad de elegir, no una etiqueta de “hecho en México” a cualquier costo.
Esto también se refleja en dónde quieren que se invierta el dinero público, el 57% prioriza capacitar y actualizar competencias de la fuerza laboral por encima de construir infraestructura de IA local (26%) o nube 100% mexicana (22%). El mensaje es bastante claro en este sentido, antes que levantar centros de datos propios, a las empresas les urge tener gente capacitada para sacarle jugo a lo que ya existe.
Si el sector privado va en 48%, el gobierno mexicano va en 41% de adopción de IA, más o menos donde estaba el sector privado hace un año. No es un dato menor, porque el estudio sugiere que cerrar esa brecha podría tener un efecto dominó en toda la economía: 53% de las empresas privadas dice que aumentaría su propia inversión en IA si viera al sector público acelerar la suya, y 58% de los ciudadanos afirma que vería la tecnología de forma más positiva si el gobierno la usara más.
Dentro del propio sector público, la historia se repite, el 70% de las dependencias que ya usan IA se quedan en aplicaciones básicas, solo 22% llega a un nivel intermedio y apenas 8% alcanza la etapa más avanzada, y solo 17% tiene una estrategia formal de IA por escrito. Aun así, los resultados que sí se ven son alentadores: 82% de las organizaciones públicas que adoptaron IA reporta aumentos de productividad, con automatización de tareas rutinarias, análisis de datos y mejoras en la atención al ciudadano como los usos más comunes.
Más allá de los porcentajes, el estudio incluye un par de historias que ayudan a entender qué significa esto en la práctica.
Nauphilus, una startup mexicana de IA conductual, usa AWS para procesar entrevistas digitales en tiempo real y así evaluar el perfil de personas que buscan un crédito o un empleo. El resultado: reduce los tiempos de validación en 99.7% y permite un crecimiento de hasta 10 veces en la colocación de créditos para poblaciones que antes no tenían acceso a la banca tradicional. Es exactamente el tipo de caso que ilustra por qué 65% de las empresas mexicanas cree que la IA puede ayudar a que trabajadores independientes y pequeños negocios se sumen a la economía formal.
Picaio, por su parte, ataca un dolor de cabeza muy mexicano: la eterna pelea entre lo que reporta el sistema contable de una empresa y lo que exige el SAT. Con modelos de IA propios, entrenados en AWS y con Amazon Bedrock como motor, concilia facturas, pagos y estados de cuenta para cerrar el IVA mensual sin que el equipo fiscal tenga que hacerlo a mano en hojas de cálculo, mes tras mes.
Y a otra escala, empresas como Aeroméxico y Cinépolis, que ya operan buena parte de su infraestructura en la nube de AWS, están usando esa base para experimentar con chatbots, asistentes en centros de atención y experiencias más personalizadas para sus clientes. Nada de esto sería viable sin la infraestructura de nube de fondo: no por casualidad, la adopción de nube en México pasó de 63% a 71% en el mismo periodo que la adopción de IA se disparó.
El estudio propone cuatro frentes, y ninguno tiene que ver con “comprar más tecnología”:
Si algo deja claro este estudio es que México ya superó la etapa de “¿deberíamos usar IA?”. La pregunta que toca resolver ahora es “¿cómo sabemos si realmente está funcionando, y cómo llevamos esto de un par de proyectos piloto a toda la operación?”. La tecnología, el acceso a la nube y los proveedores ya están sobre la mesa; lo que falta, según insisten una y otra vez los datos, es preparación: gente capacitada, procesos claros para medir resultados y una estrategia que vaya más allá de “probemos a ver qué pasa”.
Imagen: GPT Images 2.0
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