Una de cada tres grandes empresas en México desconoce cuánto destina a la inteligencia artificial

El 34.1% de las grandes empresas en México carece de información suficiente para determinar qué proporción de su presupuesto corporativo destina a iniciativas de inteligencia artificial (IA). Otro 47.7% asigna entre 1 y 5% de su presupuesto a la IA. El 18.2% canaliza más de 5%, de acuerdo con el Estudio de adopción de IA México 2026

El estudio fue elaborado por Accenture entre octubre de 2025 y abril de 2026. En el proyecto participaron la IPADE Business School y Empresas Globales. La investigación combinó entrevistas con directores generales y consejeros con una encuesta respondida por ejecutivos de 44 organizaciones. La muestra incluye compañías mexicanas y multinacionales. Algunas son empresas digitales. En conjunto, concentran 3.3% del producto interno bruto nacional, por lo que los resultados describen a la gran empresa y no representan a todos los negocios del país.

La falta de claridad presupuestal ocurre donde la IA compite por capital con otras prioridades corporativas. Los directores generales entrevistados relacionaron sus proyectos con productividad y eficiencia operativa. Los consejeros enfocaron su atención en la asignación de recursos y la rendición de cuentas. Varias compañías todavía construyen los indicadores con los que pretenden determinar el impacto sobre sus resultados.

El 43.2% de los consultados de las empresas diseña o afina su estrategia de inteligencia artificial. El 16% permanece todavía en exploración inicial. El 27% tiene una estrategia en ejecución y 13.8% integró la tecnología al núcleo del negocio. Estas etapas miden el avance estratégico declarado y difieren de la incorporación de herramientas individuales por parte de los empleados.

El gasto crece antes que el control

La visibilidad limitada sobre el presupuesto coincide con una adopción concentrada en pruebas y pilotos. El 66% de las organizaciones analizadas mantiene la IA en ejercicios aislados o pilotos estructurados. El 20.5% ya la integró en procesos y 13.5% se encuentra escalando beneficios. El estudio sitúa la principal distancia entre la disponibilidad de herramientas y su conversión en una capacidad empresarial que pueda repetirse en distintas áreas.

El flujo de dinero hacia estas herramientas ya venía acelerándose. El gasto promedio de las empresas mexicanas en IA generativa aumentó 139% entre 2024 y 2026, según un análisis de más de 5,000 suscripciones pagadas con tarjetas corporativas de Clara en tres mercados latinoamericanos. La medición mostró una transición desde licencias individuales hacia servicios que procesan más información y demandan mayor capacidad de cómputo. Brasil registró un incremento de 191% y Colombia uno de 84 por ciento.

El mercado de IA empresarial en México alcanzó un valor estimado de 32,884 millones de pesos en 2025 y podría llegar a 110,535 millones en 2029, de acuerdo con IDC. Esa investigación encontró que 60% de las organizaciones utilizaba capacidades de IA dentro de sus aplicaciones. El 43% había desplegado asistentes para elevar la productividad. Solo 41% contaba con una estrategia estructurada y documentada. [IDC prevé un crecimiento sostenido del gasto hasta 2029.

La expansión del gasto ocurre con una visibilidad incompleta sobre los sistemas adquiridos. IBM reportó que solo 20% de las organizaciones mexicanas consultadas sabía qué capacidades de IA tenía implementadas y dónde operaban. Apenas 13% mantenía un inventario. Este registro relaciona cada herramienta con su proveedor e identifica su costo. También permite conocer al responsable de la operación.

Los pilotos dificultan medir el retorno

El nuevo estudio identifica una relación entre la madurez de los datos y el tipo de aplicaciones que puede desplegar una empresa. El 34% de las organizaciones se ubica en un nivel avanzado o líder en datos. El 45.5% declara una estrategia definida y 20.5% reconoce una base elemental o inexistente. Con esas condiciones, 72% ha habilitado herramientas generativas enfocadas en productividad. La proporción baja a 14% cuando se pregunta por agentes autónomos que operan bajo mecanismos de gobierno.

La gobernanza también se encuentra en un proceso de construcción. El 36.4% de las compañías tiene un marco ético o de gobierno de IA definido y aplicado, mientras 52.3% aún lo desarrolla. Esta diferencia afecta el alcance de los proyectos. El 40.9% mantiene una confianza baja y restringe la tecnología a tareas periféricas. Otro 34.1% declara una confianza media y permite usos selectivos bajo supervisión. Únicamente 2.3% expresa confianza total para incorporar IA en decisiones críticas.

La medición del valor aparece como el habilitador con menor madurez relativa dentro del diagnóstico. La distancia entre la importancia que las empresas conceden a la disciplina financiera y su preparación declarada alcanza 18 puntos porcentuales. El reporte plantea que el cálculo debe partir del costo previo del proceso y atribuir el cambio observado a la herramienta. También debe considerar la recurrencia del beneficio para diferenciar una reducción temporal de tiempo de un resultado financiero sostenible.

El Índice de Madurez Digital 2026 ya había registrado esa dificultad. Las grandes corporaciones mexicanas evaluadas alcanzaron 47%, frente a 41% en 2025 y un ideal metodológico de 70 por ciento. Algunos proyectos redujeron tiempos operativos hasta 80 por ciento. La mayoría de las compañías todavía tenía problemas para convertir esa mejora en una cifra confiable de retorno. Los casos medibles partían de un registro sobre cuánto costaba el proceso antes de incorporar IA.

El control presupuestal también depende de quién patrocina cada iniciativa. La comparación internacional incluida en el estudio advierte que los proyectos respaldados por el director general o el consejo tienen 2.4 veces más probabilidades de superar el retorno previsto que aquellos sin patrocinio de la alta dirección. En las entrevistas, los consejeros pidieron que cada propuesta explique su efecto esperado en el negocio y el costo de no implementarla.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx