Solo 6% de las empresas mexicanas gana dinero con inteligencia artificial: el estudio que explica por qué

"El riesgo más importante que una organización puede asumir es no usar inteligencia artificial" , sostuvo Saúl Chrem, CEO de Xertica.ai en entrevista exclusiva con ALTO NIVEL. Para el directivo, la mayoría de las empresas mexicanas, pese al discurso ya instalado en sus consejos de administración, no han convertido aún a la IA en una ventaja medible.

Chrem sostiene que el trabajo pendiente en México no es ya convencer a los liderazgos sobre las aplicaciones de la IA, sino permitir que las personas dentro de cada organización desbloqueen los "superpoderes" que es posible utilizar con la IA agéntica. Esta tecnología no se queda ya en un chat, sino que es capaz de ejecutar acciones autónomas, coordinar procesos, interactuar con otros sistemas y tomar decisiones para resolver problemas de principio a fin.

La IA agéntica y su uso fueron, de hecho, protagonistas este martes en el panel de lanzamiento del estudio Mexico AI Pulse: de adopción ad hoc a ejecución organizacional , presentado en la Ciudad de México por Xertica.ai y Endeavor México y moderado por Vincent Speranza, director de la región LATAM de Endeavor. Ahí,Chrem contextualizó el fenómeno con una perspectiva regional:

Lo que vemos en México es el patrón global. México es uno de los países con mayor tráfico en web hacia herramientas de IA, pero los consumidores la usan principalmente como un buscador avanzado. No nos sorprendió ver que las personas declaren usar inteligencia artificial mucho más de lo que las empresas la ponen en producción a nivel corporativo."

El estudio, que midió por primera vez la madurez organizacional en IA de 163 empresas mexicanas de 50 empleados o más, respalda esa lectura con cifras: el 55% de los empleados usa herramientas de IA de forma constante a lo largo del día, pero solo el 6% de las organizaciones reporta un valor económico significativo atribuible a esa tecnología. Otro 23%antes de identifica algún valor, sin impacto visible en métricas relevantes. El 71% restante no reconoce ningún retorno concreto.

El índice de madurez que construyeron Endeavor y Xertica.ai —que evalúa cinco dimensiones: uso y adopción, datos e infraestructura, estrategia y talento, integración operativa, y políticas y riesgos— arrojó un puntaje promedio de 45.1 sobre 100 entre las 163 empresas encuestadas. Ninguna superó los 80 puntos; la mitad se ubica en la etapa "Explorando" y solo el 3% alcanza la etapa "Liderando".

En el panel, Alberto Tawil, VP de IA en Kavak, relató cómo la scaleup automotriz llegó a ese tramo superior. Explicó que la empresa "se fue directamente a aplicaciones complejas de alto valor" desde finales de 2023, cuando lanzó sus primeros agentes de IA, acompañados de un sistema estricto de guardrails enfocado en conversión real y no solo en duración de llamadas. El resultado, detalló en el mismo panel:

Hoy, el 96% de las interacciones con clientes las llevan agentes en procesos como fijación de precios, inspecciones físicas, documentación, financiamiento y ventas por WhatsApp o llamadas."

Tawil también matizó uno de los supuestos que más repiten las empresas rezagadas: que se necesita una arquitectura de datos perfectamente limpia antes de escalar IA.

No lo veo como una condición previa indispensable. Más que la infraestructura de datos inicial, la clave fue nuestra integración vertical y ser dueños de todo el proceso del cliente", sostuvo, y describió cómo Kavak fue construyendo APIs e infraestructura de microservicios sobre la marcha, en función de lo que los agentes necesitaban ejecutar.

Uno de los hallazgos del estudio que más contradice la intuición corporativa es que el tamaño de la empresa no garantiza mayor madurez en IA. Las organizaciones medianas, de 250 a 499 empleados, registran el puntaje promedio más alto del índice, con 52.4 puntos, por encima de las empresas grandes de 500 empleados o más, que obtuvieron 46.5.

Durante el panel, Laura Cruz, directora general adjunta de Estrategia, Innovación y Experiencia Cliente de Santander, ilustró esa fricción. Explicó que el banco opera bajo un mandato de consejo de administración con enfoque "AI First", con licencias distribuidas a toda la base para incentivar la exploración individual. Pero, sostuvo Cruz, "en el medio del sándwich es donde surgen las fricciones" : los equipos quieren conectar agentes a las bases de datos y chocan con ciberseguridad, o buscan crear nuevos agentes y falta talento especializado.

Para Cruz, la distinción no es entre usar o no usar IA, sino entre una "implementación amplia", que incluye acceso generalizado para consultas o redacción de correos, y una "implementación profunda", que rediseña un proceso de punta a punta. Solo la segunda, planteó, genera retorno de inversión real, y es precisamente ahí donde las corporaciones grandes todavía tienen el paso pendiente:

Nos hace falta dar el paso de los pilotos hacia implementaciones profundas y audaces, superando los frenos regulatorios y de ciberseguridad."

El estudio confirma que esa fricción no distingue sectores. Los puntajes promedio por industria (retail, telecomunicaciones, servicios financieros, manufactura, logística y seguros) se agrupan en un rango de 38.3 a 51 puntos, con intervalos de confianza que se traslapan: ninguna industria tiene ventaja estructural sobre las demás.

Detrás de estas dos brechas, la del valor económico y la del tamaño de empresa, el estudio documenta una paradoja que Chrem anticipó en la entrevista con Alto Nivel: las empresas mexicanas construyeron gobernanza antes que capacidad.

Es un insight interesante que exista mayor madurez en la gobernanza que en la adopción real; ese ha sido el trabajo impulsado de arriba hacia abajo por los consejos de administración", sostuvo el directivo.