¿Cómo avanza la inteligencia artificial en México?
México busca trasladar la inteligencia artificial (IA) del laboratorio a la línea de producción, especialmente en la manufactura, uno de los sectores clave de su economía. De acuerdo con el informe Latin America in the Intelligent Age: A New Path for Growth, elaborado por el World Economic Forum (WEF) en colaboración con McKinsey, el reto ya no consiste en probar modelos, sino en integrarlos en procesos centrales con impacto medible en costos, tiempos y calidad.
El documento, presentado durante las reuniones del Foro de Davos, señala que América Latina avanza en la adopción de IA. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones aún reporta bajo valor económico derivado de su uso. En ese contexto, México destaca por vincular la investigación con la operación industrial mediante programas nacionales de Industria 4.0.
¿Qué distingue a México en el sector industrial?
Dentro del apartado industrial, el reporte identifica a México como un caso donde la IA se integró a estrategias nacionales y no solo a proyectos aislados. El enfoque se centra en mantenimiento predictivo, control de calidad y optimización de la cadena de suministro, aplicaciones que conectan el desarrollo tecnológico con la operación cotidiana de las fábricas.
El WEF subraya que esta integración representa un paso relevante hacia la adopción operativa de la IA, más allá de mejoras individuales de productividad. En contraste, otros países de la región aparecen vinculados a usos sectoriales específicos. Brasil, Argentina y Uruguay destacan en agricultura con drones y visión por computadora, mientras que Chile reporta aplicaciones de IA en minería, enfocadas en análisis mineral y seguridad laboral.
¿Cuáles son los retos para escalar la IA?
El informe advierte que solo 23 % de las organizaciones en América Latina genera algún valor económico con IA, y apenas 6 % reporta beneficios significativos. Para cerrar esa brecha, el WEF plantea que las empresas deben reimaginar procesos de negocio completos, en lugar de limitarse a herramientas incrementales.
La comparación con líderes globales muestra rezagos en talento, modelo operativo y adopción a escala, con la mayor brecha en la formación de capital humano. Además, el documento estima que la IA podría aportar entre 1.1 y 1.7 billones de dólares anuales a la economía regional, siempre que exista una ejecución sostenida.
En inversión, América Latina concentra solo 1.6 % del gasto global en IA, pese a representar 6.3 % del PIB mundial. A esto se suman desafíos regulatorios, ya que 58 % de las organizaciones percibe un entorno poco claro, con énfasis en privacidad y protección de datos.
Para México, el desafío inmediato consiste en escalar la IA en los procesos centrales del negocio, con métricas claras y capacidad de replicación. El informe alerta que, si la adopción se concentra en grandes corporativos, la brecha de productividad con las pymes podría ampliarse, afectando la competitividad industrial del país.
