En 2025, hablar de inteligencia artificial (IA) en las empresas mexicanas es hablar de una oportunidad estratégica que sigue siendo incipiente. La IA ha pasado de ser un concepto futurista a un motor de productividad y competitividad capaz de reconfigurar sectores completos, desde la banca y el comercio minorista hasta las ciencias de la vida. Sin embargo, la adopción en México avanza a un ritmo muy por debajo de su potencial.
Los Censos Económicos 2024 del INEGI confirman que México cuenta con más de 5.4 millones de unidades económicas, de las cuales el 99.8 % son micro, pequeñas y medianas empresas (MIPYMES). No obstante, solo 0.5 % de todas las unidades utiliza inteligencia artificial, y en el caso de las microempresas la adopción se reduce a un marginal 0.1 %. La mayoría apenas comienza a incorporar tecnologías digitales básicas, como el acceso a internet (26.2 % en el total) o el uso de software para análisis de datos (5.4 %). La diferencia por tamaño de empresa es elocuente: 93 % de las grandes ya usa internet, 63 % software analítico y 17 % IA, mientras que en las microempresas esas cifras son 23.5 %, 3.8 % y 0.1 %, respectivamente. Esta evidencia deja claro que la brecha digital en México no es solo de conectividad, sino también de capacidad organizacional para adoptar tecnologías transformadoras.
Adopción digital y de IA en México por tamaño de empresa
Fuente: Desarrollado a partir de los datos de los Censos Económicos 2024 del INEGI.
A esta brecha se suma un problema de percepción. Para muchas personas la inteligencia artificial se reduce a productos de uso masivo como ChatGPT o Grok, que se asocian con conversaciones o generación de textos. Pero la IA en el ámbito empresarial abarca mucho más: desde algoritmos de predicción de demanda y mantenimiento preventivo en plantas industriales, hasta análisis avanzado de datos, personalización de servicios, descubrimiento de nuevos materiales y automatización de procesos críticos. Reducir la IA a simples asistentes conversacionales oculta su verdadero potencial como motor de innovación, eficiencia y creación de valor en prácticamente todos los sectores productivos.
Los hallazgos del Informe de Madurez Digital México 2025 refuerzan esta fotografía: apenas 5 % de las compañías mexicanas aplica IA generativa de manera transversal, mientras que 90 % se mantiene en proyectos piloto o casos aislados. En la edición 2024 ya se advertía que 43 % de los líderes no sabía por dónde empezar y que 37 % dudaba en invertir en IA generativa. Es decir, el rezago no es coyuntural, sino estructural.
Mientras la conversación pública se concentra en la IA generativa —capaz de producir texto, imágenes o código—, las empresas con visión de futuro deben mirar hacia la IA transformativa. Este concepto, desarrollado por Erik Brynjolfsson y colegas, se refiere a sistemas capaces de reconfigurar modelos económicos completos, alterar la distribución de poder en la toma de decisiones y acelerar la innovación. A diferencia de la IA generativa, que optimiza procesos existentes, la transformativa puede modificar las reglas del juego, desde la negociación automática de contratos hasta la creación de nuevos mercados. Integrar esta visión no es un lujo futurista: es una condición para mantener la competitividad, sobre todo porque la ventana de ventaja para quienes actúen primero se acorta rápidamente.
La evidencia económica internacional subraya el costo de la inacción. Estudios globales calculan que la IA generativa puede añadir entre 2.6 y 4.4 billones de dólares al PIB mundial cada año, mientras que la inversión en IA alcanzará 632 mil millones de dólares en 2028. Sin embargo, la adopción empresarial sigue siendo baja incluso en economías avanzadas. Un estudio de más de 800 000 empresas en Estados Unidos mostró que apenas 3.7 % adoptó IA entre 2011 y 2021, y la mayoría fueron grandes corporativos, lo que confirma que el desafío no es exclusivo de México (Acemoglu et al., 2022). Paradójicamente, la IA generativa puede elevar la productividad hasta 40 % en tareas repetitivas y administrativas, de acuerdo con investigaciones de Brynjolfsson y su equipo. Esta capacidad de aumentar la eficiencia, combinada con el potencial de la IA como nuevo método de invención para acelerar descubrimientos en salud, energía o agricultura, revela una brecha preocupante entre la posibilidad tecnológica y la realidad de adopción. En México, las áreas con mayor potencial inmediato —operaciones de cliente, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D— son también las que más pueden beneficiarse de una integración profunda de IA. Pero muchas empresas, incluso de sectores de servicios intensivos en conocimiento, continúan limitando su uso a tareas básicas como generación de minutas o correos electrónicos.
El momento exige pasar de la expectativa a la acción. Con base en la evidencia nacional e internacional, se desprenden cinco líneas estratégicas para las empresas mexicanas: definir una estrategia integral de IA dentro de la transformación digital, invertir en infraestructura y gobierno de datos, formar talento y fortalecer habilidades humanas, adoptar una mentalidad de inversión continua y explorar aplicaciones transformativas que permitan rediseñar modelos de negocio y cadenas de valor. Estas acciones no son complementarias sino urgentes, pues la distancia entre el ritmo de avance tecnológico y la capacidad organizacional para incorporarlo se amplía cada año.
El verdadero riesgo para las empresas mexicanas no es la IA en sí misma, sino quedarse al margen de su adopción estratégica. En un país donde el 99.8 % de las unidades económicas son MIPYMES, aplicar IA —desde predicciones de demanda hasta personalización de servicios— puede marcar la diferencia entre crecer o rezagarse.
La inteligencia artificial no es un destino, sino una herramienta de transformación estructural. Su potencial para mejorar la productividad, crear nuevos modelos de negocio y ampliar las fronteras de la innovación dependerá de que los líderes empresariales actúen con decisión y visión estratégica. El momento para pasar de la expectativa a la acción es hoy.
Consultor y analista data-driven. Egresado de la licenciatura en Ciencias Políticas por la Universidad de Los Andes (Venezuela), del Máster en Gestión Pública de la Universidad Complutense de Madrid (España) y de la Maestría en Política y Gestión Pública del ITESO (México). Fue Director Editorial de la revista Capital Político. Actualmente es Director General de la agencia Politics & Government Consulting y CEO de la revista Eje Global en la ciudad de Miami, Estados Unidos de América.
