{"id":192677,"date":"2025-12-12T18:57:58","date_gmt":"2025-12-12T21:57:58","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/mx\/sin-categoria\/empresas-mexicanas-invierten-en-ia-pero-solo-1-alcanza-madurez-tecnologica-en-2025\/"},"modified":"2025-12-12T18:57:58","modified_gmt":"2025-12-12T21:57:58","slug":"empresas-mexicanas-invierten-en-ia-pero-solo-1-alcanza-madurez-tecnologica-en-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/empresas-mexicanas-invierten-en-ia-pero-solo-1-alcanza-madurez-tecnologica-en-2025\/","title":{"rendered":"Empresas mexicanas invierten en IA, pero s\u00f3lo 1% alcanza madurez tecnol\u00f3gica en 2025"},"content":{"rendered":"

Un nuevo estudio titulado Inteligencia Artificial en Am\u00e9rica Latina 2025<\/em>, realizado por NTT Data y MIT Espa\u00f1ol<\/strong>, revela que solo el 26% de los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos mexicanos considera que los datos fluyen libremente<\/strong> en la infraestructura tecnol\u00f3gica de su empresa, un indicador cr\u00edtico para la efectiva adopci\u00f3n de IA en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n

El informe expone que la calidad y disponibilidad de datos representan retos profundos: el 44% de los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos latinoamericanos<\/strong> encuestados report\u00f3 dificultades con la calidad y cantidad de datos al implementar proyectos de IA, y el 42% se\u00f1al\u00f3 la falta de claridad estrat\u00e9gica con respecto a esta tecnolog\u00eda<\/strong> como un obst\u00e1culo importante. Estos problemas t\u00e9cnicos se han convertido en barreras que frenan la innovaci\u00f3n, incluso cuando la percepci\u00f3n sobre el potencial de estas tecnolog\u00edas es alta.<\/p>\n

El concepto de \u201cexclusi\u00f3n t\u00e9cnica\u201d, acu\u00f1ado por Tory Jackson, director de Estrategia de Galileo Financial Technologies,<\/strong> resume la situaci\u00f3n. Jackson explica que esta exclusi\u00f3n ocurre cuando tecnolog\u00edas obsoletas o ineficientes impiden a las empresas lanzar nuevos productos o llegar a nuevos clientes.<\/p>\n

\u201cEsta es la esencia de la \u2018exclusi\u00f3n t\u00e9cnica\u2019, que creemos que las empresas deben resolver antes de esperar obtener un rendimiento real en 2026 en proyectos de transformaci\u00f3n digital m\u00e1s ambiciosos, como la integraci\u00f3n de la IA\u201d<\/em>, afirm\u00f3 Jackson, resaltando que los desaf\u00edos tecnol\u00f3gicos subyacentes son m\u00e1s fundamentales que los discursos optimistas sobre la IA.<\/p>\n

El reto de los datos y la infraestructura<\/span><\/h2>\n

Los datos son el combustible de la inteligencia artificial. Sin embargo, en M\u00e9xico, la mayor\u00eda de las organizaciones enfrenta problemas estructurales para gestionarlos y utilizarlos de forma eficaz<\/strong>. De hecho, seg\u00fan un an\u00e1lisis independiente, apenas el 3% de los datos generados en empresas mexicanas cumple con los est\u00e1ndares b\u00e1sicos de calidad requeridos para proyectos de IA<\/strong>, debido a su desorganizaci\u00f3n o falta de estructura.<\/p>\n

La falta de infraestructura adecuada acent\u00faa este problema. Pese a los esfuerzos de inversiones recientes \u2014como el anuncio de CloudHQ<\/strong>, que invertir\u00e1 4,800 millones de d\u00f3lares en centros de datos en Quer\u00e9taro<\/strong>, generando miles de empleos y buscando posicionar a M\u00e9xico como un polo tecnol\u00f3gico\u2014, a\u00fan persisten problemas como la capacitaci\u00f3n en nube y estandarizaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

Este d\u00e9ficit de datos no solamente afecta la adopci\u00f3n de IA, sino tambi\u00e9n la competitividad global. Seg\u00fan la consultora IMARC Group, M\u00e9xico enfrenta una escasez severa de talento especializado en IA y gesti\u00f3n de datos<\/strong>, con alrededor de 1,100 profesionales altamente especializados disponibles para impulsar proyectos avanzados, frente a una creciente demanda de especialistas en machine learning, arquitectura de datos y anal\u00edtica avanzada.<\/p>\n

Transformaci\u00f3n digital, expectativas y brechas<\/span><\/h3>\n

El Informe de Madurez Digital de M\u00e9xico (IMD) 2025<\/em>, elaborado por American Chamber\/M\u00e9xico junto con otras organizaciones, refuerza esta imagen mixta. Ah\u00ed se indica que el 92% de las empresas mexicanas invierte en IA como parte de sus estrategias de transformaci\u00f3n digital<\/strong>, pero s\u00f3lo el 1% ha alcanzado la llamada \u201cmadurez de IA\u201d<\/strong>, es decir, la integraci\u00f3n completa de soluciones de IA en sus procesos productivos.<\/p>\n

A pesar de estos obst\u00e1culos, otras investigaciones muestran que la percepci\u00f3n sobre el impacto de la IA es alta. Un estudio de SAP<\/strong> revel\u00f3 que el 72% de las empresas mexicanas anticipa un impacto transformador de la IA en sus industrias<\/strong>, y muchas ya la emplean en funciones como servicio al cliente, marketing y recursos humanos. Sin embargo, ese optimismo no siempre se traduce en capacidades t\u00e9cnicas reales para ejecutar proyectos complejos de manera eficiente.<\/p>\n

Los desaf\u00edos no se limitan a la gesti\u00f3n de datos. La falta de claridad en c\u00f3mo integrar la IA en los procesos de negocio, la escasez de talento capacitado y las preocupaciones \u00e9ticas y de gobernanza tambi\u00e9n figuran entre los principales obst\u00e1culos que enfrentan las organizaciones mexicanas. (SAP News Center<\/a>)<\/p>\n

Gobernanza, ciberseguridad y talento<\/span><\/h2>\n

M\u00e1s all\u00e1 de los datos, los l\u00edderes empresariales mexicanos identifican la falta de experiencia en gobernanza de datos y ciberseguridad<\/strong> como grandes frenos para la adopci\u00f3n de IA. Esta preocupaci\u00f3n tiene sustento: estudios recientes muestran que aunque el 67% de las empresas mexicanas cuenta con estrategias formales de ciberseguridad<\/strong>, existe una alta dependencia de la IA para detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n de amenazas, lo que requiere marcos de gobernanza robustos para evitar riesgos como malware, phishing o uso no autorizado de herramientas generativas.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la necesidad de habilidades especializadas es urgente. La brecha de talento en M\u00e9xico limita la capacidad de las organizaciones para gobernar sus datos, desarrollar modelos de IA propios y gestionar proyectos estrat\u00e9gicos. Esta escasez de profesionales en \u00e1reas clave como anal\u00edtica, machine learning y seguridad digital complica a\u00fan m\u00e1s la transformaci\u00f3n digital profunda.<\/p>\n

Ante este panorama Jackson resalta la importancia de construir una base digital robusta. \u201cSin una base digital s\u00f3lida, la innovaci\u00f3n seguir\u00e1 rezagada, ya que las empresas tienen dificultades para integrar nuevas tecnolog\u00edas con sistemas obsoletos, y los departamentos de TI dedican m\u00e1s tiempo y dinero a solucionar problemas que a lanzar nuevos productos\u201d, se\u00f1al\u00f3, destacando que\u00a0un cuarto de las empresas cree tener la capacidad de lanzar funciones inclusivas con facilidad<\/strong>.<\/p>\n

Para superar estas barreras se debe invertir\u00a0 en herramientas de IA, en infraestructura de datos, gobernanza, formaci\u00f3n de talento y modernizaci\u00f3n tecnol\u00f3gica \\”<\/strong>tienen muchas m\u00e1s posibilidades de implementar tecnolog\u00edas como la IA, desarrollar productos y servicios m\u00e1s rentables, llegar a m\u00e1s clientes y, en \u00faltima instancia, obtener mayores retornos de sus inversiones futuras\u201d, finaliz\u00f3 el vocero.<\/p>\n

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