Pero el aumento en la adopción no significa que las empresas hayan dado el siguiente paso, pues solo 13% se encuentra en la etapa más avanzada de integración, en la que las compañías utilizan sistemas de IA avanzados, desarrollan modelos personalizados o implementan inteligencia artificial agéntica o autónoma. En contraste, 63% todavía concentra su uso en aplicaciones básicas y aumentos graduales de productividad.
Para Rubén Mugártegui, director general de AWS en México, ahí está una de las principales preguntas que enfrentan actualmente los directivos: para qué utilizar la IA y, sobre todo, cómo convertirla en un resultado que pueda verse en las finanzas de una empresa.
“Hay que encontrar un proceso que manejes de principio a fin completamente” y preguntarse cómo podría hacerse mejor con IA, explicó Mugártegui en entrevista para Expansión. A su juicio, muchas compañías han comenzado por activar herramientas de productividad, pero después tienen dificultades para traducir esa productividad en un resultado financiero que pueda medir un director financiero o un CEO.
Las empresas saben que la IA funciona pero no saben cómo demostrar su valor
El propio estudio refleja esa contradicción, pues entre las empresas que ya utilizan IA, 88% reporta mejoras en productividad, 86% asegura obtener rendimientos positivos y 84% señala un crecimiento de ingresos atribuible a la tecnología. Sin embargo, 46% reconoce que no cuenta con una forma confiable de medir el retorno de inversión de sus proyectos de IA. Solo 33% confía en que puede medirlo con precisión.
Es decir, las empresas perciben que la IA funciona, pero una parte importante todavía no puede demostrar con suficiente precisión cuánto valor genera.
“Más del 70% de los proyectos de inteligencia artificial ya no vienen del área de tecnología, vienen de otras áreas: marketing, recursos humanos, finanzas, operaciones”, explicó Mugártegui. El problema, añadió, es que cuando estos proyectos llegan al área tecnológica suelen comenzar como herramientas de productividad o pruebas piloto, lo que hace más difícil para el CEO y el CFO traducir sus resultados a términos financieros.
La brecha también aparece cuando se observa la preparación para la siguiente generación de inteligencia artificial. Solo 22% de las organizaciones mexicanas dice sentirse completamente o muy preparada para adoptar tecnologías como la IA agéntica. Además, apenas 37% afirma haber escuchado hablar de esta tecnología y, entre quienes la conocen, solo 6% dice haberla implementado completamente.
La situación contrasta con el interés de las compañías, el 78% espera aumentar su uso de IA durante los próximos 12 meses y 70% considera que la tecnología transformará su industria en los próximos cinco años. Sin embargo, apenas 24% cuenta con una estrategia formal y completa de IA y solo 23% considera que su personal tiene competencias digitales sólidas.
