{"id":195990,"date":"2026-08-13T14:46:18","date_gmt":"2026-08-13T17:46:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=195990"},"modified":"2026-08-13T14:46:18","modified_gmt":"2026-08-13T17:46:18","slug":"ia-en-mexico-2-5-millones-de-empresas-ya-la-usan-pero-pocas-crean-nuevos-productos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/ia-en-mexico-2-5-millones-de-empresas-ya-la-usan-pero-pocas-crean-nuevos-productos\/","title":{"rendered":"IA en M\u00e9xico: 2.5 millones de empresas ya la usan, pero pocas crean nuevos productos"},"content":{"rendered":"<p><strong>Tener acceso a IA no significa necesariamente saber convertirla en crecimiento, innovaci\u00f3n o nuevos negocios<\/strong>.<\/p>\n<p>De acuerdo con datos citados por WIRED en espa\u00f1ol, m\u00e1s de <strong>2.5 millones de empresas en M\u00e9xico ya utilizan inteligencia artificial<\/strong>, pero apenas <strong>18% ha desarrollado nuevos productos o servicios impulsados por esta tecnolog\u00eda<\/strong>. La cifra muestra una brecha entre utilizar IA para hacer m\u00e1s r\u00e1pido lo que una empresa ya hac\u00eda y utilizarla para transformar realmente su modelo de negocio.<\/p>\n<p>El fen\u00f3meno coincide con otros estudios publicados durante 2026. KPMG encontr\u00f3 que <strong>74% de las organizaciones mexicanas considera la IA una prioridad de inversi\u00f3n<\/strong>, mientras que 31% ya est\u00e1 implementando o ampliando el uso de agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n<figure id=\"attachment_195737\" aria-describedby=\"caption-attachment-195737\" style=\"width: 1200px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-195737 size-full\" src=\"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/08\/Las-tareas-de-programacion-mas-basicas-tradicionalmente-asignadas-a-perfiles-junior-son-algunas-de-las-que-la-inteligencia-artificial-generativa-puede-realizar-con-mayor-rapidez.jpg\" alt=\"Las tareas de programaci\u00f3n m\u00e1s b\u00e1sicas, tradicionalmente asignadas a perfiles junior, son algunas de las que la inteligencia artificial generativa puede realizar con mayor rapidez.\" width=\"1200\" height=\"720\" srcset=\"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/08\/Las-tareas-de-programacion-mas-basicas-tradicionalmente-asignadas-a-perfiles-junior-son-algunas-de-las-que-la-inteligencia-artificial-generativa-puede-realizar-con-mayor-rapidez.jpg 1200w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/08\/Las-tareas-de-programacion-mas-basicas-tradicionalmente-asignadas-a-perfiles-junior-son-algunas-de-las-que-la-inteligencia-artificial-generativa-puede-realizar-con-mayor-rapidez-300x180.jpg 300w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/08\/Las-tareas-de-programacion-mas-basicas-tradicionalmente-asignadas-a-perfiles-junior-son-algunas-de-las-que-la-inteligencia-artificial-generativa-puede-realizar-con-mayor-rapidez-1024x614.jpg 1024w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/08\/Las-tareas-de-programacion-mas-basicas-tradicionalmente-asignadas-a-perfiles-junior-son-algunas-de-las-que-la-inteligencia-artificial-generativa-puede-realizar-con-mayor-rapidez-768x461.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 1200px) 100vw, 1200px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-195737\" class=\"wp-caption-text\">Las tareas de programaci\u00f3n m\u00e1s b\u00e1sicas, tradicionalmente asignadas a perfiles junior, son algunas de las que la inteligencia artificial generativa puede realizar con mayor rapidez.<\/figcaption><\/figure>\n<h2><span style=\"color: #000080\">M\u00e9xico ya entr\u00f3 en la carrera por la inteligencia artificial<\/span><\/h2>\n<p>La velocidad de adopci\u00f3n es uno de los principales cambios que ha experimentado el mercado mexicano. Empresas de diferentes sectores est\u00e1n incorporando herramientas de IA generativa, automatizaci\u00f3n, an\u00e1lisis predictivo y agentes capaces de ejecutar tareas.<\/p>\n<p>Pero la adopci\u00f3n todav\u00eda es desigual. El Banco de M\u00e9xico report\u00f3 que 24.3% de las empresas con m\u00e1s de 100 trabajadores utilizaba o planeaba utilizar inteligencia artificial en los siguientes 12 meses. La proporci\u00f3n aumenta conforme crece el tama\u00f1o de la organizaci\u00f3n: entre las compa\u00f1\u00edas con m\u00e1s de 1,000 empleados, el porcentaje llegaba a 43.4%.<\/p>\n<p>Esto ayuda a explicar por qu\u00e9 hablar de &#8220;adopci\u00f3n de IA&#8221; puede resultar enga\u00f1oso. Una empresa puede utilizar un chatbot para atenci\u00f3n al cliente, generar textos para marketing o resumir documentos y, al mismo tiempo, mantener intacto su modelo de negocio.<\/p>\n<p>La verdadera transformaci\u00f3n ocurre cuando la tecnolog\u00eda comienza a modificar la forma en que una organizaci\u00f3n dise\u00f1a productos, atiende clientes, fabrica, vende o toma decisiones.<\/p>\n<h2><span style=\"color: #000080\">El verdadero salto est\u00e1 entre usar IA y crear con IA<\/span><\/h2>\n<p>Ah\u00ed aparece la diferencia entre productividad e innovaci\u00f3n. Usar inteligencia artificial para automatizar una tarea puede generar ahorros de tiempo y dinero. Pero desarrollar un nuevo servicio basado en IA puede abrir una fuente completamente distinta de ingresos.<\/p>\n<p>El dato de que solo 18% de las empresas haya desarrollado nuevos productos o servicios impulsados por IA revela precisamente ese desaf\u00edo: <strong>la mayor\u00eda todav\u00eda utiliza la tecnolog\u00eda dentro de procesos existentes, en lugar de construir nuevas oportunidades alrededor de ella<\/strong>.<\/p>\n<p>Este cambio tampoco implica que todas las compa\u00f1\u00edas deban convertirse en empresas tecnol\u00f3gicas. Para una pyme, por ejemplo, aprovechar IA puede significar crear un sistema de atenci\u00f3n personalizado, predecir la demanda, automatizar cotizaciones o desarrollar una herramienta propia para sus clientes.<\/p>\n<p>Para una compa\u00f1\u00eda industrial, puede significar anticipar fallas de maquinaria, optimizar inventarios o mejorar procesos de producci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span style=\"color: #000080\">Las empresas mexicanas todav\u00eda enfrentan un problema de escala<\/span><\/h2>\n<p>Los datos de 2026 muestran que M\u00e9xico est\u00e1 avanzando, pero todav\u00eda existe una distancia importante entre experimentar con inteligencia artificial y desplegarla a escala.<\/p>\n<p>El estudio de adopci\u00f3n de IA realizado por Accenture, Empresas Globales e IPADE encontr\u00f3 que M\u00e9xico se encuentra en una etapa temprana de implementaci\u00f3n. Entre las grandes organizaciones analizadas, 66% manten\u00eda iniciativas de IA en fase de piloto, mientras que 34.1% incluso desconoc\u00eda cu\u00e1nto de su presupuesto corporativo estaba destinado a esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n<p>El problema no necesariamente es la falta de inter\u00e9s. De hecho, ocho de cada diez organizaciones mexicanas consultadas por KPMG prev\u00e9n continuar invirtiendo en IA pese a la incertidumbre econ\u00f3mica.<\/p>\n<figure id=\"attachment_195551\" aria-describedby=\"caption-attachment-195551\" style=\"width: 2560px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-195551 size-full\" src=\"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/9106078-scaled.jpg\" alt=\"\" width=\"2560\" height=\"1707\" srcset=\"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/9106078-scaled.jpg 2560w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/9106078-300x200.jpg 300w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/9106078-1024x683.jpg 1024w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/9106078-768x512.jpg 768w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/9106078-1536x1024.jpg 1536w, https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2026\/07\/9106078-2048x1365.jpg 2048w\" sizes=\"(max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-195551\" class=\"wp-caption-text\">La compa\u00f1\u00eda busca ayudar a partners a reducir el desperdicio de recursos en la nube y acelerar proyectos de inteligencia artificial y transformaci\u00f3n digital.<\/figcaption><\/figure>\n<h2><span style=\"color: #000080\">El talento puede convertirse en el principal cuello de botella<\/span><\/h2>\n<p>La tecnolog\u00eda avanza m\u00e1s r\u00e1pido que las capacidades de muchas organizaciones para incorporarla.<\/p>\n<p>El Informe de Madurez Digital 2026 de EY M\u00e9xico situ\u00f3 la madurez digital de las empresas mexicanas en 47%, el nivel m\u00e1s alto registrado en seis a\u00f1os. Sin embargo, identific\u00f3 al talento como uno de los principales obst\u00e1culos para avanzar, junto con factores relacionados con datos, liderazgo, gobernanza y resistencia al cambio.<\/p>\n<p>Otro estudio acad\u00e9mico publicado por ITESO en 2026, basado en informaci\u00f3n de los Censos Econ\u00f3micos 2024 del INEGI, encontr\u00f3 que la capacitaci\u00f3n t\u00e9cnica del personal es el predictor m\u00e1s importante de la adopci\u00f3n de IA en las empresas mexicanas. Tambi\u00e9n influyen factores como la participaci\u00f3n de capital extranjero y el tama\u00f1o de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Esto cambia la conversaci\u00f3n alrededor de la inteligencia artificial. No basta con comprar una licencia de una herramienta de IA o contratar una plataforma en la nube. Las compa\u00f1\u00edas necesitan personas capaces de identificar problemas, dise\u00f1ar casos de uso, interpretar resultados y decidir d\u00f3nde tiene sentido aplicar la tecnolog\u00eda.<\/p>\n<h2><span style=\"color: #000080\">La manufactura muestra lo que est\u00e1 en juego<\/span><\/h2>\n<p>La industria mexicana es uno de los sectores donde la diferencia entre adoptar y aprovechar IA puede tener mayores consecuencias.<\/p>\n<p>Un estudio presentado por la Secretar\u00eda de Econom\u00eda en junio de 2026, basado en datos del Censo Econ\u00f3mico 2024 del INEGI, encontr\u00f3 que apenas <strong>4.8% de las empresas manufactureras mexicanas con m\u00e1s de 10 trabajadores utiliza inteligencia artificial<\/strong>. Al mismo tiempo, la adopci\u00f3n est\u00e1 asociada con incrementos de 18.8% en producci\u00f3n y de 5.4% en salarios.<\/p>\n<p>La oportunidad es especialmente relevante para M\u00e9xico porque la manufactura representa alrededor de una quinta parte del PIB y cerca de 90% de las exportaciones, seg\u00fan el estudio presentado por la Secretar\u00eda de Econom\u00eda.<\/p>\n<p>Eso significa que la IA puede ser mucho m\u00e1s que una herramienta corporativa: puede convertirse en un factor de competitividad para las cadenas de suministro mexicanas.<\/p>\n<h2><span style=\"color: #000080\">Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfCu\u00e1ntas empresas utilizan inteligencia artificial en M\u00e9xico?<\/h3>\n<p>M\u00e1s de <strong>2.5 millones de empresas en M\u00e9xico utilizan inteligencia artificial<\/strong>, de acuerdo con el dato citado por WIRED en espa\u00f1ol. Sin embargo, la adopci\u00f3n no significa necesariamente que las compa\u00f1\u00edas est\u00e9n creando nuevos negocios con esta tecnolog\u00eda. El reto est\u00e1 en pasar del uso operativo de IA a su integraci\u00f3n estrat\u00e9gica.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es el principal reto de las empresas mexicanas con la inteligencia artificial?<\/h3>\n<p>El principal reto es <strong>convertir la adopci\u00f3n de IA en resultados de negocio<\/strong>. Esto implica desarrollar talento, contar con datos de calidad, establecer reglas de gobernanza y encontrar casos de uso que generen productividad, nuevos ingresos o productos y servicios. Estudios de 2026 tambi\u00e9n identifican al talento como uno de los principales obst\u00e1culos para escalar la IA en M\u00e9xico.<\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo pueden las empresas mexicanas aprovechar mejor la inteligencia artificial?<\/h3>\n<p>Las empresas pueden empezar identificando procesos donde la IA resuelva un problema concreto, en lugar de incorporar tecnolog\u00eda solo por tendencia. Atenci\u00f3n al cliente, an\u00e1lisis de datos, automatizaci\u00f3n, manufactura predictiva, marketing y desarrollo de nuevos productos son algunos de los \u00e1mbitos donde puede generar valor. El siguiente paso es medir resultados y escalar \u00fanicamente los casos de uso que demuestren un impacto real.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En 2026, 74% de las organizaciones mexicanas considera la IA una prioridad de inversi\u00f3n, seg\u00fan KPMG.<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":195590,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[72],"tags":[332],"class_list":["post-195990","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-inteligencia-artificial"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195990","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=195990"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195990\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":195992,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195990\/revisions\/195992"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/195590"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=195990"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=195990"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=195990"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}