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Solo 6% de empresas captura valor alto con inteligencia artificial en América Latina
La captura de valor se concentra en grandes empresas mientras 59% de las pymes no reporta impacto con IA, con brechas de productividad de hasta 53% en México frente a los corporativos, que son capaces de integrar, gobernar y medir su uso.
IA herramienta de trabajo
Solo 23% de las organizaciones reporta que genera algún valor económico con inteligencia artificial (IA) y apenas 6% captura creación de valor significativa, de acuerdo con el informe Latin America in the Intelligent Age, realizado por el Foro Económico Mundial (WEF) en colaboración con McKinsey.
Ese 6% corresponde a empresas que reportan un impacto superior a 5% en su resultado operativo (EBIT) atribuible al uso de inteligencia artificial, un umbral que deja fuera a la gran mayoría de organizaciones en la región y abre dudas sobre la capacidad de la adopción actual para mover productividad, márgenes y crecimiento en el corto plazo.
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Philipp Haugwitz, partner de McKinsey & Company en México y colaborador del informe regional, lo resume como un choque entre el avance tecnológico y la captura económica.
“Estamos viendo que la creación de valor, aunque haya mucha adopción, todavía está lejos de la promesa teórica. En LATAM, 6% de las empresas están viendo realmente una generación de valor significativo. O sea, como suficiente significativo lo definimos como 5% de movimiento”, dijo Haugwitz en entrevista.
Captura de valor se concentra en pocas empresas
El estudio muestra un sesgo por tamaño que vuelve el dato todavía más sensible para economías donde las pymes dominan el empleo y los proveedores. En organizaciones pequeñas y medianas, 59% declaró no estar generando impacto con IA.
En Brasil y México, el documento también coloca una alerta de fondo. Brechas de productividad entre pymes y grandes estimadas en 46% y 53%, con el riesgo de ampliarse si la IA se queda concentrada en grandes corporativos capaces de invertir, integrar y gobernar.
La brecha se concentra en la ejecución. La encuesta identifica diferencias claras en la capacidad de establecer, rastrear y comunicar valor y en la integración de soluciones de IA en procesos núcleo, dos puntos que aparecen como distancia frente a líderes globales.
La adopción avanza fuera de la empresa
Ese contraste se vuelve más visible en México cuando se mira la velocidad de adopción fuera de la empresa. En el consumo, la IA ya influye en decisiones de compra de forma masiva. El Retail Report 2026 de Adyen reporta que 42% de consumidores en México usa asistentes de IA para comprar y que la adopción subió de 15% a 42% en un año.
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El salto hacia compras automatizadas llegó acompañado de condiciones estrictas de confianza. Entre quienes evalúan dejar que la IA ejecute la compra final, 44% pide claridad sobre quién asume la responsabilidad si se compra el artículo equivocado y 51% pone como prioridad seguridad de pago y privacidad de datos. Ese marco de exigencia está alineado con la lectura de SOTI en México, ya que 95% manifiesta preocupación por al menos un tema de privacidad o seguridad y 39% reporta haber sido víctima de fraude relacionado con retail.
En el trabajo ocurre algo parecido, con un matiz que golpea la productividad, los riesgos y la gobernanza al mismo tiempo. El estudio Work:InProgress, elaborado por Google Workspace junto con IDC y Provokers, reporta que 67% de empleados en México usa asistentes de IA personales para actividades laborales, mientras 35% dice contar con acceso formal ofrecido por su organización. En el mismo levantamiento, solo 30% de las empresas en México tiene políticas claras sobre uso de IA y 31% incentiva a sus colaboradores a experimentar.
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La adopción por la puerta de cuentas personales explica parte del rompecabezas del 6 por ciento. La IA acelera tareas individuales, aunque dificulta integrar aprendizajes a procesos y datos corporativos, además de abrir la exposición a filtraciones y cumplimiento.
Gobernanza como variable de productividad
Haugwitz planteó que el salto hacia la captura de valor exige precisión quirúrgica en la ejecución, con foco en flujos reales de trabajo y métricas de negocio, en lugar de repartir herramientas esperando que aparezca el retorno.
“Lo que creo fuertemente es que la captura de valor está tardando, necesitamos trabajar en varias dimensiones para que realmente se vea”, dijo.
Para incrementar la productividad generada por la IA, Haugwitz aseguró que las empresas deben concentrarse en integrar esta tecnología a procesos específicos de negocio, con responsables claros, métricas financieras explícitas y una arquitectura de datos que permita escalar, en lugar de dispersar esfuerzos en pilotos o herramientas aisladas.
En su lectura, el avance exige priorizar los casos de uso con impacto directo en la operación; rediseñar los flujos de trabajo completos; capacitar a equipos en contexto real y establecer la gobernanza desde el inicio, con controles sobre datos, modelos y decisiones automatizadas, de forma que el valor pueda medirse, repetirse y sostenerse en el tiempo.
En México, la IA se volvió rutina para consumidores y empleados, con mediciones claras en adopción y expectativas de confianza. En América Latina, el alto impacto en EBIT sigue concentrado en una minoría, con un umbral de 5% que funciona como prueba de fuego.
El foco de la productividad con IA se concentra en la integración a procesos, la gobernanza y la medición de resultados, bajo las mismas exigencias de responsabilidad y seguridad que los consumidores plantean cuando delegan decisiones a sistemas automatizados.