IA en México 2026: El 48% de Empresas la Adopta, Pero ¿Funciona? Crecen Desafíos en Medición del ROI

La Inteligencia Artificial (IA) ha consolidado su presencia en el panorama empresarial mexicano, con un notable crecimiento en su adopción. Un reciente estudio revela que el 48% de las empresas en México ya utilizan esta tecnología, lo que representa un aumento de diez puntos porcentuales en solo un año, pasando del 38% al 48%. Este avance significa que aproximadamente 2.5 millones de empresas mexicanas han incorporado la IA en algún grado, con unas 550,000 de ellas sumándose en el último año, lo que equivale a que una empresa mexicana comenzó a usar IA cada minuto durante el último año.

A pesar de esta acelerada adopción, surge una preocupación crítica: casi la mitad de estas organizaciones no tiene una forma confiable de medir el retorno de inversión (ROI) de sus proyectos de IA. Específicamente, el 46% de las empresas admite no poder calcular el ROI de manera fidedigna. Solo una de cada tres confía en su capacidad para medirlo con precisión, y apenas el 25% cuenta con un marco claro y sistemático para evaluar los resultados de sus iniciativas de IA.

Este desafío no es exclusivo del estudio de Strand Partners para Amazon Web Services (AWS), presentado durante el AWS Summit Ciudad de México 2026. Otros informes corroboran la dificultad. El “Global AI Pulse Q2 2026” de KPMG señala que, aunque la proporción de organizaciones en fase de adopción activa de IA en México creció del 17% al 26% en el último trimestre, apenas el 7% de las empresas (tanto a nivel global como local) ha logrado consolidar un retorno de la inversión. De igual forma, un estudio de Endeavor Data Unit indica que solo el 6% de las organizaciones mexicanas reporta un impacto económico significativo derivado de la IA, y el 71% no identifica un valor económico claro para la empresa.

El rápido crecimiento en la adopción de IA en México no es uniforme, pero abarca diversos sectores y tamaños de empresa. Las startups lideran con un 52% de adopción, seguidas de cerca por las grandes empresas (49%) y las PyMEs (47%). Por sectores, los que muestran una mayor apuesta por la IA son información y comunicación (68%), servicios financieros (61%) y servicios profesionales (56%). Estos sectores, con datos previamente digitalizados, han encontrado menos fricción al integrar la IA.

La inversión en IA también refleja esta tendencia al alza. El 63% de las organizaciones reportó un aumento en su inversión en IA durante el último año, y el 44% ya dispone de un presupuesto exclusivo para esta tecnología. Para aquellas con presupuesto dedicado, la IA representa el 12% del gasto total en TI, con una expectativa de casi duplicarse al 21% en los próximos tres años. Sin embargo, a pesar de la inversión, la efectividad de estas implementaciones es la gran incógnita. El problema, según expertos, no reside en la tecnología en sí, sino en la incapacidad de saber si está funcionando y generando el valor esperado.

La falta de un sistema de medición claro se presenta como el principal freno para una adopción efectiva de la IA, incluso más que el costo o la complejidad técnica. Muchas organizaciones están en una etapa madura y pragmática, enfocándose en demostrar resultados y controlar costos, pero la mitad ha tenido que replantear sus iniciativas de IA debido a que los costos superan los beneficios esperados. Además, el 58% de las empresas aún considera la falta de presupuesto como un obstáculo significativo para avanzar en la adopción.

La gestión financiera de la IA se ha convertido en una disciplina fundamental para maximizar su valor. Las organizaciones están implementando mecanismos de gobernanza, como tableros de control para monitorear costos (43% en México) y revisiones como parte de los procesos de aprobación de iniciativas de IA (66% en México). Las empresas que aplican estos mecanismos tienen cinco veces más probabilidades de reportar un ROI consolidado.

Para medir el ROI de la IA de manera efectiva, es crucial considerar no solo los beneficios tangibles (como el ahorro de tiempo, reducción de errores operativos o incremento de ingresos) sino también los intangibles, como la mejora en la satisfacción del cliente o una mayor velocidad en la toma de decisiones. Ignorar estos últimos puede subestimar el retorno real entre un 30% y un 50%. El horizonte temporal de medición también es vital, ya que la mayoría de las implementaciones de IA en PyMEs muestran resultados medibles entre los 90 y 180 días de operación estable.

En resumen, si bien México muestra una notable capacidad de adaptación y crecimiento en la implementación de IA en sus empresas, el verdadero reto para el 2026 radica en la madurez y sofisticación de su uso. La transición de una adopción ad-hoc a una ejecución organizacional que demuestre un retorno de inversión claro y medible es el paso esencial para capitalizar plenamente el potencial transformador de la Inteligencia Artificial.

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