México cuenta con una base industrial sólida, cientos de empresas dedicadas a la inteligencia artificial (IA) y una amplia oferta de formación especializada. Sin embargo, estas capacidades todavía no se traducen en una adopción empresarial suficiente para colocarlo entre los líderes de América Latina. El país obtuvo 52 puntos de 100 en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026, elaborado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), con lo que ocupó el octavo lugar entre 20 economías evaluadas.
México tiene industria y talento, pero no lidera en inteligencia artificial
De acuerdo con los resultados del ILIA 2026, publicados el 20 de octubre, México se ubicó detrás de Chile, Brasil, Uruguay, Colombia, Costa Rica, Argentina y Perú. Aunque el país mejoró su puntuación respecto de los 47.03 puntos registrados en la edición anterior, permaneció en la octava posición regional.
El contraste aparece al revisar sus capacidades productivas. México obtuvo 100 puntos en sofisticación productiva, el máximo de la evaluación. Además, el 9.1% de las personas ocupadas trabaja en sectores de alta tecnología, frente al promedio regional de 4.9%.
La industria manufacturera también representa una ventaja. Las actividades de tecnología media y alta generan el 45.9% del valor agregado manufacturero mexicano, más del doble del promedio regional de 20.8%.
Estas cifras muestran que el país dispone de una estructura industrial que podría aprovechar la IA en áreas como manufactura, logística, mantenimiento, análisis de datos y automatización. El reto consiste en convertir esa base en proyectos que mejoren los procesos, reduzcan costos y eleven la productividad de las empresas.
466 empresas de IA y 63 maestrías especializadas
México cuenta con 466 empresas activas de inteligencia artificial identificadas por el ILIA 2026, la segunda cifra más alta de América Latina, solo detrás de Brasil, que registra 1,689. Colombia ocupa el siguiente lugar, con 387 compañías.
La formación académica también destaca. El país dispone de 63 programas de maestría en inteligencia artificial en universidades acreditadas, por encima de Brasil, con 41, y Colombia, con 31. En doctorados especializados, México ocupa el segundo lugar regional, con 21 programas.
No obstante, contar con empresas especializadas y profesionales preparados no garantiza que la tecnología se integre de manera generalizada en la economía. Para aprovechar estas capacidades, las organizaciones necesitan identificar problemas concretos que la IA pueda resolver, disponer de datos confiables y adaptar sus procesos de trabajo.
La disponibilidad de talento también debe acompañarse de oportunidades para desarrollar soluciones dentro de las empresas. Sin una estrategia que conecte la formación con las necesidades operativas, parte de esa capacidad puede quedarse en el desarrollo tecnológico sin extenderse a otras industrias.
La inversión privada y la infraestructura siguen siendo desafíos
Otro de los puntos que explican la posición mexicana es la diferencia entre el tamaño de su ecosistema y los recursos que recibe. El ILIA 2026 estima que las transacciones de inversión en empresas privadas de inteligencia artificial con sede en México sumaron 1,223 millones de dólares durante la década considerada por el estudio.
Chile alcanzó 1,668 millones de dólares, mientras que Brasil concentró 7,775 millones. Argentina también superó a México, con 1,312 millones de dólares.
Aunque México registró 561 operaciones de inversión identificadas, frente a 352 en Chile, el monto acumulado de las transacciones chilenas fue mayor. Esto indica que el número de operaciones no necesariamente se traduce en una mayor disponibilidad de capital para escalar empresas y soluciones.
El índice también muestra diferencias en las condiciones necesarias para desarrollar IA. México obtuvo 49.6 puntos en factores habilitantes, una dimensión que considera aspectos como infraestructura, conectividad, capacidad de cómputo, datos y talento humano. En investigación, desarrollo y adopción registró 45.6 puntos.
Estas áreas son importantes para las compañías que buscan pasar de pruebas iniciales a implementaciones más amplias. Los proyectos de IA requieren infraestructura tecnológica, integración con los sistemas existentes y recursos para mantener las soluciones a lo largo del tiempo.
La adopción empresarial es el punto crítico
El ILIA 2026 asignó a México 52.9 puntos en adopción de inteligencia artificial, un resultado que lo mantiene en un nivel moderado. Brasil lideró esta dimensión con 79 puntos, seguido por Chile, con 74.
La brecha también aparece al comparar el tamaño de las organizaciones. En América Latina y el Caribe, el informe estima que el 27.6% de las grandes empresas ha incorporado IA en sus procesos productivos. Entre las pequeñas empresas, la proporción cae a 6.8%.
El sector económico también influye. La adopción regional alcanza el 36.6% en las empresas de información y comunicaciones, mientras que en manufactura llega al 10.3%.
Para México, donde la manufactura tiene un peso importante, esta diferencia representa un desafío y una oportunidad. La incorporación de IA puede apoyar el mantenimiento predictivo de maquinaria, la detección de fallas, la planeación de inventarios y el control de calidad. Sin embargo, para implementar estas aplicaciones es necesario contar con datos organizados, procesos digitalizados y personal capacitado.
Por ello, el reto no se limita a comprar herramientas o habilitar asistentes generativos para los empleados. Las empresas necesitan determinar en qué actividades la tecnología puede generar resultados medibles y cómo integrarla en sus operaciones cotidianas.
Las empresas mexicanas ya invierten, pero escalar sigue siendo difícil
Los resultados del ILIA coinciden con los desafíos identificados por otros estudios empresariales. En abril de 2026, KPMG informó que el 74% de las organizaciones encuestadas en México considera la inteligencia artificial una prioridad de inversión, incluso ante la incertidumbre económica.
La consultora señaló que el 72% de las organizaciones mexicanas consultadas reporta resultados relevantes derivados de la IA. Sin embargo, también identificó obstáculos para ampliar su uso, como la medición del valor generado, la privacidad de los datos, los riesgos de ciberseguridad y la resistencia de los trabajadores a adoptar nuevas herramientas.
KPMG también encontró que el 31% de las organizaciones en México está implementando y ampliando el uso de agentes de IA, sistemas capaces de ejecutar tareas y participar en flujos de trabajo con distintos grados de autonomía.
Estos resultados muestran que la adopción no está detenida, pero tampoco avanza de manera uniforme. Una empresa puede obtener beneficios al automatizar una tarea específica y, al mismo tiempo, enfrentar dificultades para extender la solución a otras áreas o conectarla con sus sistemas internos.
La diferencia está en pasar de experimentos aislados a proyectos con objetivos claros, responsables, indicadores de desempeño y políticas para gestionar los riesgos.
Preguntas frecuentes:
1. ¿Qué lugar ocupa México en inteligencia artificial en América Latina en 2026?
México ocupa el octavo lugar entre 20 economías evaluadas en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, con 52 puntos de 100. Aunque mejoró su puntuación respecto de la edición anterior, todavía se encuentra detrás de Chile, Brasil, Uruguay, Colombia, Costa Rica, Argentina y Perú.
2. ¿Cuántas empresas de inteligencia artificial hay en México?
El ILIA 2026 identifica 466 empresas activas de inteligencia artificial con sede en México. Es la segunda cifra más alta de América Latina, después de Brasil, que registra 1,689 empresas. México también cuenta con 63 programas de maestría especializados en IA.
3. ¿Por qué México no aprovecha más la inteligencia artificial en sus empresas?
México enfrenta desafíos relacionados con la inversión, la infraestructura, la disponibilidad de datos confiables, la capacitación del personal y la integración de la IA en los procesos de negocio. También existe una brecha entre las grandes compañías y las pequeñas empresas en la adopción de estas tecnologías.
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