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El 99% de las compañías en México no ha alcanzado madurez tecnológica en IA. Sistemas legacy y falta de estrategia clara frenan la transformación digital empresarial.
México tiene un problema de ejecución tecnológica. No es que las empresas desconozcan la inteligencia artificial o ignoren su potencial. El obstáculo es más básico y costoso: no saben por dónde empezar. El resultado son números que exponen una brecha que crece mientras el resto del mundo acelera.
Según el Índice de Madurez Digital 2025 de AmCham México, solo 1% de las compañías mexicanas ha alcanzado madurez tecnológica. Apenas 41.7% muestra avances en transformación digital. El 99% restante permanece atrapado en una parálisis estratégica que combina infraestructura obsoleta, falta de claridad en objetivos y ausencia de conocimiento aplicado.
“Madurar en IA no se trata de subirse a la tendencia, sino de tener claro para qué la necesitas y cómo puede resolver un problema concreto”, explica Ricardo Rebolledo, director en México de 2Brains, empresa habilitadora de ecosistemas digitales AI-Native que opera en siete países incluyendo España e Inglaterra.
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El costo invisible de no decidir
La estadística del 1% no refleja falta de intención. Las empresas mexicanas quieren innovar. Lo verbalizan en juntas directivas, lo incluyen en presentaciones corporativas, lo declaran en reportes anuales. Pero entre la intención y la ejecución existe un abismo que se mide en años perdidos y oportunidades desaprovechadas.
Rebolledo identifica una brecha estructural que impide aterrizar la tecnología al negocio. No se trata de recursos financieros únicamente, aunque estos juegan un papel. El problema central es la ausencia de una metodología que traduzca capacidades tecnológicas en resultados comerciales medibles.
Mientras competidores regionales en Brasil, Chile y Colombia avanzan en adopción de IA generativa, automatización de procesos y arquitecturas cloud-native, las empresas mexicanas siguen operando con lógicas y sistemas que correspondían a otra era digital. La velocidad del mercado no espera, y cada trimestre de inacción amplía la distancia.
Sistemas legacy: cuando el pasado hipoteca el futuro
La primera barrera es técnica pero tiene consecuencias estratégicas. Muchas compañías mexicanas operan sobre arquitecturas tecnológicas construidas hace décadas. Sistemas monolíticos, bases de datos fragmentadas, integraciones manuales, código sin documentación y aplicaciones críticas que solo tres personas en la organización entienden cómo funcionan.
“El problema no es solo técnico, también es estratégico. Tratamos de competir en el mercado actual con herramientas del pasado y eso resta velocidad, agilidad y eficiencia”, señala Rebolledo.
Los sistemas legacy generan costos visibles e invisibles. Los visibles incluyen mantenimiento, licencias obsoletas y equipos dedicados exclusivamente a mantener el sistema funcionando. Los invisibles son más perniciosos: incapacidad para lanzar productos rápidamente, imposibilidad de integrar nuevas tecnologías, dependencia de proveedores que ya no existen y rigidez operativa que impide responder a cambios de mercado.
La creencia común es que modernizar implica tirar todo y empezar de cero. Este mito paraliza decisiones. La realidad es que la modernización puede ser progresiva y orientada a resultados específicos.
Rebolledo menciona que es posible lograr reducciones de entre 20% y 30% en costos operativos y aumentar el time-to-market sin sacrificar estabilidad. La estrategia no es reemplazar todo simultáneamente, sino identificar los componentes que generan mayor fricción y modernizarlos por etapas, manteniendo la operación activa.
Este enfoque permite que empresas con presupuestos limitados comiencen a ver beneficios en meses, no años. Cada componente modernizado reduce deuda técnica y libera recursos para la siguiente fase.
La brecha de conocimiento que nadie está cerrando
El segundo obstáculo no es tecnológico sino humano. México tiene talento técnico. Forma ingenieros, programadores y analistas en universidades públicas y privadas. El problema no es cantidad, es dirección.
“El problema no siempre es la falta de talento, sino de dirección. Muchas empresas ya cuentan con personas que podrían liderar la transformación, pero no tienen las herramientas”, observa Ricardo Rebolledo.
Los equipos internos poseen conocimiento sobre los procesos del negocio, entienden las fricciones operativas y conocen dónde se pierden horas en tareas repetitivas. Carecen de exposición a metodologías contemporáneas, frameworks de IA aplicada y arquitecturas que ya son estándar en otras geografías.
Esta brecha se amplifica por la velocidad del cambio tecnológico. Lo que un profesional aprendió hace tres años sobre machine learning puede estar desactualizado frente a modelos de lenguaje grandes (LLMs) y arquitecturas transformer que dominan el panorama actual. La formación continua no es opcional, es supervivencia profesional.
Las empresas que están cerrando esta brecha no solo capacitan en herramientas específicas. Desarrollan una cultura donde tecnología y negocio dialogan constantemente. Los equipos técnicos entienden métricas de impacto comercial. Los equipos de negocio comprenden qué es técnicamente viable y qué no.
“Se trata de activar el potencial interno con formación adecuada, liderazgo y una visión que conecte la tecnología con la organización”, agrega el directivo.
De accesorio a eje operativo: el cambio de paradigma
La conversación sobre IA en México sigue siendo periférica en muchas organizaciones. Se habla de ella en eventos, en comités de innovación, en laboratorios separados del core business. Raramente es eje de decisiones estratégicas que afectan P&L, estructura organizacional o modelo de negocio.
Rebolledo propone un cambio de paradigma donde la tecnología deja de ser accesorio y se convierte en eje operativo. Esto no es retórica, tiene implicaciones concretas en cómo se asignan presupuestos, se evalúa talento y se mide éxito empresarial.
El modelo implica cuatro pilares ejecutables:
- Modernización progresiva sin disrupciones operativas. Identificar componentes críticos que pueden actualizarse sin frenar la operación. Implementar arquitecturas híbridas que permiten convivencia temporal entre sistemas legacy y nuevos componentes. Establecer métricas de éxito por fase, no solo por proyecto completo.
- Capacitación aplicada en tecnologías actuales. Formar equipos internos en IA, cloud y automatización con casos de uso específicos del negocio. Traer expertise externa no para subcontratar la transformación, sino para transferir conocimiento. Crear comunidades de práctica donde el aprendizaje sea continuo y colaborativo.
- Experiencias centradas en usuario con métricas claras. Diseñar interfaces y procesos que resuelvan fricciones reales, no las que parecen innovadoras en presentaciones. Establecer indicadores que midan adopción, satisfacción y eficiencia ganada. Iterar basándose en datos, no en opiniones de comité.
- Células de innovación con capacidad ejecutiva. Conformar equipos multidisciplinarios con autoridad para tomar decisiones. Operar en ciclos cortos de desarrollo con entregas frecuentes. Aprender de fracasos rápidamente sin penalizaciones organizacionales.
Este modelo no es teórico. Empresas en sectores como finanzas, salud, consumo y logística ya lo están implementando con resultados medibles: reducción de tiempos de atención al cliente, automatización de procesos administrativos, mejora en predicción de demanda y optimización de cadenas de suministro.
El momentum que México no puede desaprovechar
La pregunta no es si las empresas mexicanas deberían adoptar IA. Esa conversación terminó. La pregunta es cuánto tiempo pueden permitirse esperar antes de que la brecha se vuelva insalvable.
Los mercados no premian la intención. Premian la ejecución. Mientras el 99% de las empresas mexicanas permanece en fase de exploración o paralizado por indecisión, competidores locales e internacionales están capturando participación de mercado, atrayendo talento y estableciendo ventajas operativas que serán difíciles de revertir.
El contexto actual presenta una ventana única. Los costos de computación en la nube han disminuido. Las herramientas de IA son más accesibles que nunca. Plataformas low-code y no-code permiten que equipos sin formación técnica profunda puedan automatizar procesos. El conocimiento está disponible en comunidades de código abierto, cursos en línea y documentación técnica.
Lo que falta no son recursos, es decisión. La decisión de aceptar que los sistemas actuales no van a soportar los próximos cinco años. La decisión de invertir en capacitación aunque los resultados no sean inmediatos. La decisión de experimentar aunque algunos proyectos fracasen. La decisión de cambiar métricas de éxito de perfectas a iterativas.
“La madurez tecnológica es un proceso en evolución. Hoy, el 99% de las empresas mexicanas aún no da el paso, pero eso está por cambiar”, concluye Rebolledo.
La oportunidad está en el 99%
Paradójicamente, el dato más alarmante es también el más prometedor. Si solo 1% ha alcanzado madurez, el 99% representa oportunidad sin explotar. Para empresas como 2Brains, es un mercado masivo que necesita acompañamiento. Para empresas visionarias dispuestas a moverse primero, es ventaja competitiva disponible.
Los líderes que entiendan que madurez digital no es destino sino trayectoria, que se puede empezar con recursos limitados, que cada componente modernizado genera retorno incremental, tendrán años de ventaja sobre competidores que siguen esperando el momento perfecto.
Ese momento perfecto no existe. Lo que existe es el costo de oportunidad de cada mes que pasa sin actuar. México puede quedarse mirando cómo otros mercados aprovechan IA para crecer, o puede decidir que el 99% sin madurez digital es exactamente donde está la oportunidad más grande.
La tecnología está disponible. El conocimiento es accesible. El talento existe. Lo único que falta es la voluntad de comenzar.
