La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta cotidiana en el panorama empresarial mexicano. Un reciente estudio encargado por Amazon Web Services (AWS) revela que el 48% de las empresas en México ya ha adoptado esta tecnología, un incremento significativo respecto al 38% registrado el año anterior. Esto se traduce en más de 2.5 millones de compañías incorporando la IA en sus operaciones, con unas 550,000 sumándose en el último año.

El Salto Pendiente: De la Productividad a las Ganancias Medibles

Sin embargo, el avance en la adopción no se corresponde con una madurez en su aplicación. Solo el 13% de las empresas mexicanas se encuentra en la fase más avanzada de integración, aquella que implica el uso de sistemas de IA sofisticados, el desarrollo de modelos personalizados o la implementación de inteligencia artificial agéntica o autónoma. La gran mayoría, un 63%, aún se limita a aplicaciones básicas y a mejoras incrementales en la productividad.

Rubén Mugártegui, director general de AWS en México, señala que el principal desafío para los directivos no es tanto el cómo usar la IA, sino el para qué y, crucialmente, cómo traducir su implementación en resultados financieros tangibles. "Hay que encontrar un proceso que manejes de principio a fin completamente y preguntarse cómo podría hacerse mejor con IA", explica Mugártegui. Muchas compañías, al iniciar con herramientas de productividad, enfrentan dificultades para cuantificar el valor económico que estas generan, un obstáculo para la toma de decisiones de directores financieros y CEOs.

El propio estudio subraya esta aparente contradicción: mientras un abrumador 88% de las empresas usuarias de IA reporta mejoras en productividad, un 86% asegura obtener rendimientos positivos y un 84% señala un crecimiento de ingresos, un considerable 46% admite no tener una forma confiable de medir el retorno de inversión (ROI) de sus proyectos de IA. Solo un 33% confía plenamente en su capacidad para medirlo con precisión. Esto evidencia una brecha entre la percepción de que la IA funciona y la capacidad de demostrar cuantitativamente su valor.

IA: Un Proyecto Transversal y la Preparación para el Futuro

Un dato revelador es que más del 70% de los proyectos de inteligencia artificial ya no emanan del departamento de tecnología, sino de áreas como marketing, recursos humanos, finanzas u operaciones. No obstante, cuando estos proyectos llegan al área tecnológica, a menudo se inician como herramientas de productividad o pruebas piloto, lo que complica la tarea de traducir sus resultados a términos financieros comprensibles para la alta dirección.

La brecha de preparación se acentúa al mirar hacia la próxima generación de IA. Apenas el 22% de las organizaciones mexicanas se siente completamente o muy preparada para adoptar tecnologías como la IA agéntica. Además, solo un 37% ha oído hablar de ella, y de ese grupo, solo un 6% la ha implementado de forma integral.

Este panorama contrasta con el optimismo generalizado: el 78% de las compañías espera aumentar su uso de IA en los próximos 12 meses, y el 70% considera que la tecnología transformará radicalmente su industria en los próximos cinco años. Sin embargo, la planificación estratégica aún es incipiente, con solo un 24% contando con una estrategia formal y completa de IA, y un 23% percibiendo que su personal posee competencias digitales sólidas.

Estrategias para la Adopción y el Crecimiento

Mugártegui enfatiza que las empresas que aún no están listas no deben quedarse al margen. Para las pequeñas y medianas empresas (PyMEs), una alternativa viable es recurrir a soluciones de IA ya desarrolladas, en lugar de intentar construir sistemas propios desde cero. La clave, según el directivo, es identificar primero qué problema específico vale la pena resolver.

La filosofía de "pensar en grande, empezar chico y escalar rápido" es fundamental. Antes de invertir en IA, las compañías deben evaluar la viabilidad del proyecto y determinar si la inteligencia artificial es realmente la solución necesaria. En algunos casos, una solución más sencilla, como una hoja de cálculo bien utilizada, podría ser suficiente, evitando gastos innecesarios en IA.

Un ejemplo ilustrativo del salto que Amazon busca fomentar es el caso de Grupo Ángeles. Esta empresa desarrolló un sistema de chequeo médico asistido por IA capaz de analizar más de 10,000 imágenes de resonancia magnética en aproximadamente tres horas. En una prueba con 180 pacientes, el sistema identificó hallazgos que el chequeo tradicional no habría detectado. Esta solución fue posteriormente empaquetada para su comercialización en Europa y Asia, demostrando el potencial de la IA para modificar procesos y crear nuevos productos o servicios.

El Valor Tangible de la IA: Perspectivas y Proyecciones

Los datos de KPMG refuerzan esta visión. En México, el 72% de las organizaciones consultadas afirma que la IA ya está generando resultados relevantes, superando el 64% a nivel global. Sin embargo, solo el 15% de las organizaciones mexicanas alcanza la categoría de "líderes en IA", definidas como aquellas que han logrado convertir la inversión en valor empresarial tangible a través de una implementación amplia y el uso de agentes de IA.

La inversión en IA en México se proyecta en crecimiento. KPMG estima que las compañías mexicanas destinarán un promedio de 171 millones de dólares a inteligencia artificial durante los próximos 12 meses. Además, un significativo 74% considera que la IA debe mantenerse como una prioridad de inversión, incluso en un escenario económico adverso o de recesión, subrayando la confianza en su potencial transformador a largo plazo.