La adopción de inteligencia artificial, la automatización y la eficiencia operativa continúan avanzando en las organizaciones mexicanas, impulsadas por mayores inversiones y una creciente búsqueda de competitividad. Sin embargo, los desafíos relacionados con la calidad de los datos, la integración tecnológica y la gobernanza siguen limitando el aprovechamiento pleno de estas herramientas.
De acuerdo con el estudio Enterprise AI Maturity Index 2026, de ServiceNow, México alcanzó una puntuación promedio de 52 sobre 100 en madurez empresarial en inteligencia artificial durante 2026. El análisis, realizado entre 4,500 ejecutivos y 2,000 empleados de 19 países, incluyó la participación de 150 líderes empresariales mexicanos.
Uno de los hallazgos del reporte señala que la inversión, los proyectos de IA y la transformación digital en el país registraron un crecimiento de 107% respecto al periodo anterior. A pesar de ello, la mayoría de las organizaciones continúa enfocando estas tecnologías en la automatización de actividades existentes, sin avanzar de forma significativa hacia la transformación de modelos operativos o la creación de nuevos procesos de negocio.
Gobernanza y gestión de datos siguen siendo los principales desafíos para la IA
El estudio identifica que la gobernanza, la evaluación de riesgos y las auditorías se mantienen como algunas de las principales áreas de oportunidad. Apenas el 21% de las organizaciones ha implementado mecanismos formales de pruebas, auditorías y evaluación de riesgos para sus sistemas de inteligencia artificial. Asimismo, el 65% de los encuestados reportó preocupaciones relacionadas con la transparencia de los modelos y el riesgo de desinformación.
En materia tecnológica, el reporte advierte que muchas empresas están incorporando soluciones de IA, infraestructuras heredadas y plataformas integradas de manera parcial. Solamente el 16% ha sustituido sistemas fragmentados por plataformas integradas, mientras que el 69% considera que la falta de precisión, acceso y administración de datos representa el principal obstáculo para escalar proyectos de inteligencia artificial.
Además, únicamente el 15% ha conseguido integrar y optimizar flujos de trabajo, procesos interfuncionales y tecnologías inteligentes mediante estas herramientas.
IA agéntica y organizaciones líderes muestran mayores retornos de inversión
La investigación también analiza el avance de la denominada IA agéntica, una evolución que permite a los sistemas ejecutar tareas autónomas y flujos de trabajo de forma independiente. Aunque el 45% de las organizaciones ya utiliza este tipo de herramientas, solo el 7% ha logrado desarrollar flujos de trabajo autónomos completos. En la mayoría de los casos, la tecnología opera como asistentes independientes sin una integración transversal dentro de la empresa.
El estudio identifica además a un grupo denominado Pacesetters, integrado por aproximadamente el 21% de las organizaciones participantes, caracterizadas por alcanzar niveles de madurez en IA superiores a 60 puntos. Estas compañías reportan resultados más avanzados en la implementación de inteligencia artificial, incluyendo un retorno de inversión de 160%, con una proyección de 194% en los próximos dos años.
Las organizaciones de este grupo también presentan 6.5 veces más probabilidades de desarrollar nuevos servicios, fuentes de ingresos y capacidades digitales mediante IA, así como niveles de productividad 5.6 veces superiores en comparación con otras empresas evaluadas.
Según ServiceNow, el desempeño de estas organizaciones está asociado a cinco factores principales: una visión estratégica compartida sobre el uso de la IA, una gestión integrada de datos, programas continuos de capacitación para el talento, esquemas robustos de gobernanza y la adopción de flujos de trabajo autónomos basados en IA agéntica.
Los resultados reflejan que las empresas mexicanas, la inteligencia artificial y la transformación tecnológica continúan avanzando de manera conjunta. Sin embargo, el siguiente paso para elevar su nivel de madurez dependerá de fortalecer sus capacidades de datos, modernizar sus plataformas tecnológicas y establecer mecanismos que permitan escalar estas herramientas de manera coordinada en toda la organización.
