{"id":196206,"date":"2026-08-25T14:11:34","date_gmt":"2026-08-25T17:11:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=196206"},"modified":"2026-08-25T14:11:34","modified_gmt":"2026-08-25T17:11:34","slug":"48-de-las-empresas-mexicanas-ya-utiliza-ia-pero-solo-13-llega-a-una-etapa-avanzada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/48-de-las-empresas-mexicanas-ya-utiliza-ia-pero-solo-13-llega-a-una-etapa-avanzada\/","title":{"rendered":"48% de las empresas mexicanas ya utiliza IA, pero solo 13% llega a una etapa avanzada"},"content":{"rendered":"
Durante 2026, el 48% de las compa\u00f1\u00edas del pa\u00eds ya utiliza IA, frente al 38% registrado un a\u00f1o antes. Esto significa que m\u00e1s de 2.5 millones de empresas ya incorporaron alguna forma de inteligencia artificial a sus actividades.<\/p>\n
El crecimiento es considerable alrededor de 550,000 empresas comenzaron a utilizar IA durante los \u00faltimos 12 meses. Sin embargo, detr\u00e1s de esta acelerada adopci\u00f3n aparece un dato que cambia la lectura del mercado: la mayor\u00eda todav\u00eda utiliza la tecnolog\u00eda en aplicaciones b\u00e1sicas.<\/p>\n
De acuerdo con el estudio Desbloqueando el potencial de la IA en M\u00e9xico 2026<\/em>, elaborado por Strand Partners para Amazon Web Services (AWS),<\/strong> 63% de las empresas que ya utilizan IA permanece en una etapa b\u00e1sica. Otro 24% se encuentra en una fase intermedia y solamente 13% ha alcanzado una adopci\u00f3n avanzada.<\/p>\nLa inteligencia artificial est\u00e1 redefiniendo el funcionamiento de las redes Wi-Fi, permitiendo conexiones m\u00e1s inteligentes, eficientes y adaptadas a las necesidades de cada dispositivo.<\/figcaption><\/figure>\n
M\u00e9xico ya super\u00f3 la etapa de experimentar con IA<\/span><\/h2>\n
La evoluci\u00f3n de los \u00faltimos a\u00f1os muestra un cambio importante. La adopci\u00f3n empresarial pas\u00f3 de 29% a 38% y posteriormente a 48%, de acuerdo con las mediciones citadas por AWS.<\/strong> En otras palabras, la inteligencia artificial est\u00e1 avanzando con rapidez dentro del tejido empresarial mexicano.<\/p>\n
En la etapa b\u00e1sica, las organizaciones suelen utilizar herramientas p\u00fablicas o soluciones preconfiguradas para agilizar tareas, mejorar la productividad o automatizar actividades relativamente sencillas. Son aplicaciones \u00fatiles, pero no necesariamente cambian la manera en que funciona el negocio.<\/p>\n
El siguiente nivel implica integrar la IA en diferentes \u00e1reas y procesos. Ah\u00ed entran aplicaciones conectadas con datos empresariales, sistemas internos, atenci\u00f3n al cliente, ventas, finanzas o cadenas de suministro.<\/p>\n
La etapa avanzada es todav\u00eda m\u00e1s exigente. El estudio considera aqu\u00ed el uso de sistemas personalizados, la combinaci\u00f3n de distintos modelos y tecnolog\u00edas de IA ag\u00e9ntica o aut\u00f3noma. Solo 13% de las empresas mexicanas ha llegado a este punto, aunque la cifra pr\u00e1cticamente se duplic\u00f3 respecto al 7% registrado el a\u00f1o anterior.<\/p>\n
El verdadero problema aparece cuando las empresas intentan medir el ROI<\/span><\/h2>\n
Hay otro dato que resulta especialmente relevante para entender la situaci\u00f3n. El 46% de las empresas mexicanas que utiliza IA no cuenta con una forma confiable de medir su retorno de inversi\u00f3n.<\/p>\n
La cifra es importante porque la conversaci\u00f3n empresarial alrededor de la IA est\u00e1 cambiando. Durante los primeros a\u00f1os, la pregunta era qu\u00e9 pod\u00eda hacer la tecnolog\u00eda. Ahora los directivos necesitan responder algo mucho m\u00e1s concreto: cu\u00e1nto valor est\u00e1 generando.<\/p>\n
El mismo estudio se\u00f1ala que 88% de las empresas que utilizan IA reporta mejoras de productividad y 86% afirma obtener rendimientos positivos. Sin embargo, casi la mitad no tiene mecanismos confiables para demostrar financieramente ese impacto.<\/p>\n
Esto crea una brecha entre percepci\u00f3n y medici\u00f3n. Una compa\u00f1\u00eda puede saber que sus empleados terminan determinadas tareas m\u00e1s r\u00e1pido, pero no necesariamente tener un modelo que permita calcular cu\u00e1nto dinero representa esa mejora, qu\u00e9 costos se redujeron o qu\u00e9 ingresos adicionales fueron generados.<\/p>\nLa inteligencia artificial tambi\u00e9n formar\u00e1 parte de la discusi\u00f3n, con foco en la privacidad, la integridad acad\u00e9mica y el acompa\u00f1amiento docente en las aulas.<\/figcaption><\/figure>\n
La IA empieza a ganar espacio en los presupuestos tecnol\u00f3gicos<\/span><\/h2>\n
La falta de medici\u00f3n no significa que las compa\u00f1\u00edas est\u00e9n frenando su inversi\u00f3n. Al contrario, el gasto destinado a inteligencia artificial est\u00e1 aumentando.<\/p>\n
Entre las empresas mexicanas que cuentan con un presupuesto espec\u00edfico para IA, esta tecnolog\u00eda representa actualmente alrededor de 12% del gasto total de TI. La expectativa es que llegue a 21% durante los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os. Adem\u00e1s, 63% de las organizaciones afirm\u00f3 haber incrementado su inversi\u00f3n en IA durante el \u00faltimo a\u00f1o y 44% ya opera con un presupuesto dedicado a esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n
La empresa que quiere avanzar hacia una IA m\u00e1s sofisticada no necesita \u00fanicamente comprar una licencia o contratar acceso a un modelo. Tambi\u00e9n necesita infraestructura para ejecutar las aplicaciones, datos de calidad, integraci\u00f3n con sus sistemas, ciberseguridad, capacitaci\u00f3n para los empleados y mecanismos de gobierno que permitan controlar c\u00f3mo se utiliza la tecnolog\u00eda.<\/p>\n
Incluso AWS se\u00f1ala que las nuevas arquitecturas de IA requieren combinar datos, c\u00f3digo y herramientas con mecanismos de seguridad, gobernanza, confiabilidad y control de costos.<\/p>\n
El canal tiene una nueva oportunidad alrededor de la IA<\/span><\/h2>\n
Para fabricantes, mayoristas, integradores, distribuidores y proveedores de servicios tecnol\u00f3gicos, esta transici\u00f3n representa una oportunidad que va mucho m\u00e1s all\u00e1 de vender software.<\/p>\n
Si 48% de las empresas ya utiliza IA, el mercado comienza a desplazarse hacia una segunda etapa: implementar correctamente, integrar, escalar y medir.<\/p>\n
Ah\u00ed el canal puede desempe\u00f1ar un papel central. Una empresa que quiere conectar un modelo de IA con su ERP, CRM o base de datos necesita integraci\u00f3n. Una compa\u00f1\u00eda que pretende desplegar agentes aut\u00f3nomos necesita infraestructura, seguridad y gobierno. Y una organizaci\u00f3n que quiere demostrar resultados necesita herramientas para monitorear productividad, costos y retorno de inversi\u00f3n.<\/p>\n
El cambio tambi\u00e9n modifica la conversaci\u00f3n comercial. En lugar de preguntar \u00fanicamente qu\u00e9 soluci\u00f3n de IA quiere comprar un cliente, los proveedores pueden comenzar por identificar qu\u00e9 proceso busca mejorar, qu\u00e9 datos tiene disponibles, qu\u00e9 sistemas necesita conectar y c\u00f3mo medir\u00e1 el resultado.<\/p>\n
La IA, en ese sentido, empieza a parecerse menos a un producto y m\u00e1s a una capa tecnol\u00f3gica que atraviesa toda la operaci\u00f3n.<\/p>\n
El talento ser\u00e1 otro cuello de botella<\/span><\/h2>\n
La infraestructura tampoco ser\u00e1 suficiente si las empresas no cuentan con personas capaces de implementar y administrar estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n
AWS se\u00f1ala que la demanda de talento con habilidades relacionadas con IA crece 3.5 veces m\u00e1s r\u00e1pido que la demanda del resto del mercado laboral, mientras que la formaci\u00f3n de profesionales en la regi\u00f3n avanza a menos de la mitad del ritmo global.<\/p>\n
En M\u00e9xico, 49% de las empresas identifica la falta de talento calificado como una barrera para ampliar la adopci\u00f3n de IA.<\/p>\n
Esto significa que la capacitaci\u00f3n tambi\u00e9n se convierte en una pieza del negocio. No se trata \u00fanicamente de formar desarrolladores capaces de crear modelos, sino de preparar a empleados de ventas, marketing, finanzas, operaciones y atenci\u00f3n al cliente para trabajar con herramientas de IA de manera segura y productiva.<\/p>\n
Preguntas frecuentes:<\/span><\/h3>\n
\u00bfQu\u00e9 porcentaje de empresas mexicanas utiliza IA en 2026?<\/h4>\n
El 48% de las empresas mexicanas ya utiliza inteligencia artificial en 2026, frente al 38% registrado un a\u00f1o antes. Esto representa m\u00e1s de 2.5 millones de empresas y cerca de 550,000 nuevos adoptantes durante los \u00faltimos 12 meses.<\/p>\n
\u00bfCu\u00e1ntas empresas mexicanas utilizan IA de forma avanzada?<\/h4>\n
Solo 13% de las empresas mexicanas que utilizan IA ha alcanzado una etapa avanzada. El estudio considera dentro de esta categor\u00eda aplicaciones como sistemas personalizados, combinaci\u00f3n de modelos e inteligencia artificial ag\u00e9ntica o aut\u00f3noma.<\/p>\n
\u00bfCu\u00e1l es el principal reto de las empresas mexicanas al implementar IA?<\/h4>\n
Uno de los principales retos es demostrar el retorno de inversi\u00f3n. El 46% de las empresas que utilizan IA no cuenta con una forma confiable de medir su ROI. A esto se suman desaf\u00edos como la falta de talento especializado, infraestructura, datos de calidad, seguridad e integraci\u00f3n con sistemas existentes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La oportunidad para el canal ya no est\u00e1 solo en vender IA, sino en integrar datos, infraestructura, seguridad, automatizaci\u00f3n, capacitaci\u00f3n y herramientas de medici\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":196085,"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":[107],"class_list":["post-196206","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-aws"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/196206","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=196206"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/196206\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":196209,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/196206\/revisions\/196209"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/196085"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=196206"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=196206"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=196206"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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