La IA no falla: falla la forma en que las empresas la integran

El cierre de año tiene una virtud incómoda: obliga a las empresas a mirarse sin filtros. Las proyecciones, las promesas y los planes estratégicos se enfrentan de golpe a la realidad operativa. La demanda crece, los clientes elevan sus expectativas y las organizaciones descubren, en tiempo real, qué tan preparadas están para responder cuando el margen de error se reduce y las decisiones deben tomarse con rapidez. Ese ejercicio de balance no solo marca el final de un ciclo, también define desde dónde se arranca el siguiente.

En ese contexto, la inteligencia artificial generativa se ha convertido en una prueba silenciosa de madurez. No tanto por su sofisticación tecnológica, sino por la forma —o la falta de ella— en que ha sido integrada al negocio. En México, muchas compañías dedicaron 2025 a explorar herramientas, lanzar pilotos y generar entusiasmo interno alrededor de la IA. Fue un año de aprendizaje y experimentación. Sin embargo, para la mayoría, ese esfuerzo aún no se ha traducido en cambios sostenidos en la operación.

Hoy, solo un tercio de las empresas del país considera la IA generativa una prioridad estratégica; una cifra que contrasta con mercados como Estados Unidos, donde ya forma parte central de la agenda directiva. El interés existe y el conocimiento ha avanzado, pero sigue faltando una traducción clara a resultados concretos. El cierre del año deja claro que probar no es lo mismo que integrar, y que el verdadero reto empieza cuando la tecnología debe responder a las exigencias del negocio.

A lo largo del año, hablar de innovación es relativamente fácil. Se presenta bien en foros, reportes y planes a largo plazo. Lo complejo es sostenerla cuando el volumen aumenta, la presión operativa se intensifica y el negocio exige respuestas inmediatas —ya sea para gestionar picos de demanda, mejorar la atención al cliente o ajustar la planeación en tiempo real—. Es ahí donde la diferencia entre experimentar y transformar se vuelve evidente.

Algunas organizaciones ya cruzaron ese umbral. Lograron incorporar la IA como una herramienta práctica: automatizando tareas repetitivas, anticipando comportamientos del mercado y liberando a sus equipos para enfocarse en lo que realmente genera valor. Otras, en cambio, cerraron el año con iniciativas que siguen en segundo plano, útiles para demostrar intención, pero sin impacto real en el día a día.

Este contraste deja una lección clara de cara al nuevo ciclo. La IA generativa no crea ventajas por sí sola; las habilita. Funciona cuando se inserta en procesos clave, cuando responde a objetivos de negocio y cuando cuenta con el respaldo de la alta dirección. Vista como un proyecto tecnológico aislado, su alcance es limitado. Integrada al modelo operativo, puede marcar una diferencia real.

México se encuentra en un punto de inflexión. Ya dejó atrás la etapa de curiosidad inicial y acumuló experiencia valiosa, pero aún no consolida el escalamiento necesario para hablar de transformación. El inicio de un nuevo año plantea una disyuntiva clara: seguir sumando pruebas sin impacto o empezar a construir capacidades que cambien de fondo la forma en que operan las organizaciones.

Al final, la innovación no se mide por cuántos pilotos se lanzan, sino por qué tan bien responde una empresa cuando más se le exige. Y en 2026, la inteligencia artificial generativa dejará de ser una promesa pendiente para convertirse, inevitablemente, en una decisión estratégica.

*El autor es Partner en Bain & Company México