Solo 1 % de empresas mexicanas alcanza madurez en IA: el gran obstáculo son los datos
Aunque 68 % de las empresas mexicanas experimenta con IA, solo 1 % logra madurez tecnológica; el mayor obstáculo: los datos de mala calidad.
México atraviesa una fiebre de Inteligencia Artificial. El 68 % de las empresas asegura estar probando esta tecnología, pero solo el 1 % ha alcanzado la madurez necesaria para obtener beneficios reales. Esta cifra, revelada en el Informe de Madurez Digital 2025 elaborado por EY, KIO Networks y la American Chamber of Commerce (AmCham), expone un desequilibrio alarmante entre intención y ejecución.
La paradoja queda confirmada por el más reciente análisis de The Competitive Intelligence Unit (The CIU): en la práctica, solo 0.5 % de las empresas mexicanas ha adoptado formalmente la IA. En microempresas, el uso apenas llega al 0.1 %, y en medianas, al 14.2 %. Lejos de estar en una revolución tecnológica, el país parece atrapado en un espejismo costoso e improductivo.
La raíz del problema: los datos
Más allá del discurso tecnológico, el principal obstáculo para escalar proyectos de IA en México es uno elemental: la mala calidad de los datos. Datos duplicados, incompletos, desactualizados o mal estructurados impiden que incluso los algoritmos más sofisticados funcionen correctamente.
“Sin datos preparados, la IA no sirve. Hoy vemos empresas que destinan presupuestos millonarios a algoritmos sofisticados, pero siguen tomando decisiones con información que no cuadra”, advierte Javier Costa, Chief Business Development Officer de X-DATA.
El impacto se traduce en proyectos que se quedan a la mitad, frustración en los equipos directivos y una pérdida de confianza generalizada hacia la tecnología. Equipos operativos trabajan con reportes que no coinciden, sistemas que no se comunican y decisiones estratégicas basadas en intuiciones, no en evidencia. El resultado: jornadas improductivas y errores costosos.
Sales Intelligence: un modelo emergente en medio del caos
Frente a este escenario, modelos como Sales Intelligence están cobrando relevancia. Al centralizar datos de ventas, inventarios y mercado, y combinar esa información con analítica avanzada, esta metodología permite a las empresas obtener visibilidad en tiempo real, reducir inconsistencias y tomar decisiones de negocio con mayor precisión.
De acuerdo con X-DATA, las empresas que aplican correctamente este enfoque han logrado anticipar la demanda, aumentar el ticket promedio hasta en 25 % y optimizar su competitividad frente al mercado. El reto, sin embargo, sigue siendo el mismo: transformar datos crudos y dispersos en decisiones estratégicas.
México necesita menos hype y más infraestructura de datos
Lo que los hallazgos de EY, AmCham, KIO y The CIU evidencian es que la IA no está fallando por falta de interés, sino por ausencia de cimientos. México no necesita más promesas sobre el futuro de la inteligencia artificial, sino enfrentar hoy una deuda estructural: su baja cultura de gestión de datos.
Mientras esta brecha no se atienda, la IA seguirá siendo una promesa incumplida. Convertirla en motor real de crecimiento requerirá que empresas, gobiernos y consultoras dejen de pensar en el algoritmo y empiecen a pensar en la base que lo alimenta.