La ilusión del progreso rápido
México vive un momento peculiar en su relación con la inteligencia artificial. Los números parecen alentadores: en poco más de un año, la proporción de empresas que han incorporado alguna forma de IA en sus operaciones saltó del 38 por ciento al 48 por ciento. Es el tipo de cifra que genera titulares optimistas, que alimenta la narrativa del país que «finalmente se está modernizando». Pero aquí es donde conviene frenar y respirar profundo.
Porque hay una diferencia abismal entre tener una herramienta de IA en algún rincón de tu empresa y realmente transformar tu negocio con ella. Y ese es precisamente el punto que señala el reporte de Strand Partners: hemos cruzado fácilmente la primera barrera, pero ahora viene la parte difícil.
¿Por qué importa esta distinción?
Históricamente, América Latina ha tenido un patrón incómodo con la tecnología: adopta con entusiasmo, invierte recursos, celebra los primeros meses. Luego, cuando llega el momento de la manutención, la integración profunda y la generación de valor real, muchas iniciativas quedan estancadas. Los chatbots que nadie usa, los algoritmos que nadie entiende, las herramientas que se compran por moda corporativa.
Lo que está pasando en México ahora es el primer acto de esta película conocida. Las empresas han roto el hielo psicológico de adoptar IA. Han contratado consultores, han asignado presupuestos, han experimentado. Pero la pregunta incómoda del 2026 es: ¿cuántas de esas implementaciones están generando retorno real? ¿Cuántas están mal diseñadas? ¿Cuántas serán abandonadas en los próximos dieciocho meses?
El verdadero cuello de botella
Si la adopción fue el 48 por ciento, necesitamos saber cuántas de esas empresas tienen una estrategia clara de IA, cuántas cuentan con talento que realmente entienda estas tecnologías, y cuántas están usando IA más como un experimento que como una transformación estructural. Porque ese es el siguiente capítulo: la maduración.
En México, como en gran parte de Latinoamérica, existen brechas significativas. No es lo mismo que una corporación multinacional con recursos ilimitados implemente un sistema de IA, a que una pequeña empresa manufacturera intente hacerlo con presupuesto limitado y personal que está aprendiendo sobre la marcha. Las cifras agregadas ocultan estas realidades fragmentadas.
Las presiones invisibles
Hay otro ángulo que merece atención. ¿Cuánto de esta adopción fue impulsada por decisión estratégica genuina, y cuánto por presión competitiva o por el miedo a quedarse atrás? Este tipo de adopción reactiva tiende a generar inversiones mal orientadas. Las empresas implementan porque «hay que hacerlo», no porque hayan identificado un problema específico que IA pueda resolver mejor que otras alternativas.
El reporte de Strand Partners, desarrollado en colaboración con AWS, también viene con sus propias tensiones. AWS tiene un interés comercial claro en que la IA se adopte más ampliamente, así que los números deben interpretarse con cierto escepticismo. No es que estén fabricando datos falsos, pero sí existe un sesgo en cómo se selecciona y se enmarca la información.
¿Qué viene ahora?
Los próximos dieciocho meses serán decisivos. Veremos cuáles de esas implementaciones generan casos de éxito replicables, y cuáles se convertirán en iniciativas abandonadas que quedan registradas como gastos en los balances de fin de año. Lo interesante será observar si surge una nueva narrativa en México: la del «desaprendizaje», de empresas que admiten que sus primeros intentos no funcionaron y que están recalculando.
El desafío real no es técnico, al menos no principalmente. Es organizacional, cultural y de gobernanza. ¿Pueden las empresas mexicanas diseñar procesos que permitan que la IA se integre de manera sustentable? ¿Pueden desarrollar talento internamente o están condenadas a depender de consultorías externas? ¿Saben qué problema están intentando resolver realmente?
Porque aquí está la verdad incómoda: es fácil comprar software. Es ridículamente fácil adoptar IA en algún aspecto de tu operación. Lo difícil es hacer que funcione, que escale, que genere valor y que siga haciéndolo cuando la novedad se disipa y la realidad de mantener estos sistemas se vuelve rutina.
México acaba de pasar el examen de entrada. Ahora empieza el curso de verdad.
Información basada en reportes de: El Financiero