Entre las grandes empresas la adopción es generalizada, mientras que en pymes suele restringirse al uso de herramientas generativas básicas
En México, la adopción de Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés) presenta contrastes significativos entre grandes corporativos, pequeñas y medianas empresas (pymes) y startups, de acuerdo con Enrique Cortés, director del Hub de Inteligencia Artificial del Tec de Monterrey.
El reporte "Unlocking Mexico's AI Potential 2025", de Amazon Web Services (AWS), indica que 38 por ciento de las empresas en el País ya adoptaron soluciones de AI, un crecimiento importante comparado con 29 por ciento de un año antes; sin embargo, más de 70 por ciento la utiliza solo en funciones básicas, como asistentes o chatbots. Apenas 3 por ciento la aprovecha en usos avanzados, como combinar modelos para tareas complejas o desarrollar sistemas personalizados.
Para Cortés, este panorama refleja no solo diferencias por el tamaño de los negocios, sino también la naturaleza de cada sector.
En industrias como la financiera, el comercio y la manufactura automotriz, la AI ha encontrado mayor aplicación, mientras que en sectores como la agricultura y la educación su presencia es limitada.
Entre las grandes empresas la adopción es generalizada, mientras que en pymes suele restringirse al uso de herramientas generativas básicas.
Las startups tecnológicas, en contraste, incorporan la AI como parte central de su modelo de negocio, lo que marca una diferencia con el resto de las compañías medianas y pequeñas. Según Cortés, una de las principales limitantes para la adopción de esta tecnología es el costo, seguido por la falta de datos estructurados que permitan su aprovechamiento.
En ese sentido, subrayó que las pymes enfrentan una doble dificultad: la percepción de que se trata de herramientas costosas, y la carencia de información digitalizada de clientes y transacciones que funcione como insumo para algoritmos de AI.
Otro de los puntos señalados por el especialista es que, aunque la adopción de la AI avanza, no siempre se traduce en beneficios medibles. Muchas compañías declaran su uso, pero carecen de un retorno financiero tangible.
Para revertir esta situación, Cortés sugirió que las empresas inicien con la generación y organización de datos, y posteriormente apliquen la AI en áreas específicas donde se puedan medir impactos en productividad, ventas o reducción de costos.
"Antes de hablar de AI hay que hablar de datos. Si no tienes datos históricos, que estén limpios, que hablen de tus clientes y de tus transacciones, es lo primero que tienes que hacer, es como el cimiento de la Inteligencia Artificial", explicó.
También identificó el servicio al cliente como un campo de alto potencial, sobre todo con la integración de chatbots y la comunicación a través de plataformas de mensajería como WhatsApp.
