La paradoja mexicana de la IA: fácil de comprar, difícil de rentabilizar
Cuando hablamos de transformación digital en América Latina, México suele aparecer como el alumno aventajado de la clase. Y los números iniciales lo confirman: en apenas un año, la adopción de inteligencia artificial en empresas mexicanas saltó del 38% al 48%. Suena impresionante. Suena como que finalmente estamos subiendo al tren de la revolución tecnológica. Pero hay un problema incómodo que nadie menciona en las presentaciones de PowerPoint de los consultores: tener IA y saber usarla son dos cosas completamente distintas.
Este es el mensaje central de un análisis reciente que combina datos de Strand Partners con información de Amazon Web Services. Y es un mensaje que deberíamos leer entre líneas: si el desafío de «adoptar» IA ya está resuelto, es porque es relativamente simple. Cualquier empresa con presupuesto puede contratar herramientas, integrar APIs de terceros, o lanzar un chatbot para atender clientes. Lo difícil —lo que realmente separa a las compañías que ganan con IA de las que pierden dinero— es lo que viene después.
El síndrome de la IA decorativa
Pensemos en lo que está pasando en las empresas mexicanas hoy. Un CEO leyó sobre ChatGPT, escuchó en una conferencia que «la IA es el futuro», y autorizó una iniciativa. Se gastó dinero, se hizo un piloto, quizás hasta aparece en el newsletter interno como un «proyecto de innovación». Pero ¿genera ingresos? ¿Reduce costos operacionales reales? ¿Cambió algo tangible en cómo la empresa funciona?
Esta es la realidad invisible en los reportes de adopción. Un 48% que incluye desde startups que nacieron con IA en el ADN hasta bancos tradicionales que instalaron un chatbot el mes pasado sin estrategia clara. Ambos cuentan como «usuarios de IA», pero sus historias de éxito —o fracaso— son radicalmente diferentes.
¿Por qué importa distinguir entre tener y saber usar?
En el contexto latinoamericano, esta pregunta es crítica. Nuestros mercados no tienen el tamaño ni el presupuesto ilimitado de Silicon Valley. Una empresa mexicana que invierte en IA no puede darse el lujo de fracasar tres veces antes de acertar. El costo de oportunidad es demasiado alto cuando hay energías y recursos limitados. Por eso el verdadero desafío no es sumar más números en un porcentaje de adopción. Es: ¿estamos construyendo capacidades internas para que esa IA genere valor específico a nuestro negocio?
Este es donde la narrativa corporativa típicamente se quiebra. Los proveedores de servicios en la nube tienen incentivos claros para hablar de «adopción». Más clientes usando IA significa más servicios vendidos, más datos procesados, más revenue. Pero el éxito del cliente es un capítulo diferente del que rara vez se publica.
Los verdaderos desafíos que acaban de empezar
Ahora que casi la mitad de las empresas mexicanas tiene herramientas de IA funcionando, emergen los problemas reales. Primero: gobernanza de datos. Muchas organizaciones descubrieron que sus datos están fragmentados, desorganizados, o no existen en formatos útiles. IA sin datos buenos es como un auto de lujo sin gasolina. Segundo: talento. Hay una escasez global de especialistas que sepan no solo instalar herramientas, sino diseñar soluciones que resuelvan problemas específicos de cada industria. En México, esta brecha es aún más pronunciada.
Tercero: el riesgo invisible. Sesgos en algoritmos, privacidad de datos de clientes, responsabilidad legal cuando algo sale mal. Una empresa pequeña o mediana que no está pensando en esto va a descubrir estos problemas cuando ya sea demasiado tarde.
Y cuarto, quizás el más subestimado: cambio organizacional. La IA no solo es una herramienta técnica. Redefine roles, crea nuevas dinámicas de poder, amenaza ciertas posiciones. Las empresas que no gestionan este aspecto humano terminan con soluciones técnicas perfectas que nadie usa.
¿Qué debería preocuparnos de verdad?
No es que 48% de empresas mexicanas usen IA. Es que ese número nos haga creer que el problema está resuelto. La adopción es el acto fácil. Lo que viene después —el mantenimiento, la optimización, el aprendizaje continuo, la escalabilidad— eso es lo que separará a los ganadores de los que gastaron dinero en un experimento bonito que no llevó a ningún lado.
En un mercado como el mexicano, donde la competencia global es cada vez más feroz, ese margen de error se está cerrando. Las empresas que logren convertir sus herramientas de IA en ventajas competitivas reales serán las que inviertan no solo en tecnología, sino en los sistemas, procesos y personas que hacen que la tecnología importe.
Hasta entonces, ese 48% seguirá siendo un número bonito en un slide de presentación. Y nada más.
Información basada en reportes de: El Financiero