México vive una fiebre por la Inteligencia Artificial, un ejemplo es que 68 por ciento de las empresas asegura estar probando esta tecnología, pero solo 1 por ciento ha alcanzado la “madurez en IA”, según el Informe de Madurez Digital 2025 de EY, KIO Networks y AmCham. El dato expone que la mayoría de los proyectos están destinados a fracasar porque se construyen sobre datos incompletos, duplicados o mal estructurados.
The Competitive Intelligence Unit (CIU) en su más reciente estudio, confirma la paradoja. Aunque la IA está en los discursos empresariales, en la práctica sólo 0.5 por ciento de las compañías en México la ha adoptado. En las microempresas el uso es prácticamente nulo (0.1 por ciento), en las pequeñas llega a 6.1 por ciento, en las medianas a 14.2 por ciento y en las grandes a 17 por ciento, el resto queda atrapado en un espejismo tecnológico que consume recursos sin transformar resultados.
México no necesita más promesas sobre el futuro de la IA, sino enfrentar un problema básico: la mala calidad de sus datos. Solo así esta tecnología dejará de ser fiebre y podrá convertirse en una herramienta real de crecimiento.
”Sin datos preparados, la IA no sirve. Hoy vemos empresas que destinan presupuestos millonarios a algoritmos sofisticados, pero siguen tomando decisiones con información que no cuadra. señala Javier Costa, chief business Development Officer de X-Data.
La consecuencia no es menor. Una parte importante de los proyectos de IA en México se queda a medio camino por errores en la gestión de datos. Esto no solo significa pérdidas millonarias, también genera frustración entre directivos que dejan de confiar en la tecnología.
El problema baja hasta el día a día de las personas: ejecutivos y equipos trabajan con reportes que no coinciden, bases duplicadas y sistemas que no se comunican entre sí. Al final, el desgaste se convierte en jornadas improductivas y en decisiones tomadas a ciegas, lo que debería ser un apoyo termina siendo una carga más.
Sin embargo, con nuevos modelos de manejo de datos, que centralizan la información de ventas, inventarios y mercado, y sumarle analítica avanzada con IA, las compañías logran visibilidad en tiempo real, eliminan inconsistencias y reducen costos. Lo más relevante es que pueden anticipar la demanda, elevar el ticket promedio hasta en 25 por ciento y comparar su desempeño frente a la competencia de acuerdo a la startup data driven. El reto es transformar datos crudos en decisiones estratégicas.