El 56 % de las empresas mexicanas no logra identificar el valor comercial de la inteligencia artificial (IA), de acuerdo con el estudio Panorama de la inteligencia artificial en México y Centroamérica 2025 elaborado por KPMG. Aunque la adopción tecnológica avanza, la confirmación de beneficios reales sigue siendo limitada: únicamente 10 % de las compañías ha comprobado resultados medibles derivados del uso de IA.
El reporte señala que 27 % de las organizaciones mexicanas asegura contar con una estrategia de IA alineada a sus objetivos corporativos. Sin embargo, la mayoría aún se encuentra en una etapa inicial: 41 % posee conocimiento general del tema sin casos de negocio definidos, y 31 % mantiene interés en aplicarla, pero sin claridad sobre cómo hacerlo. 
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Estrategias presentes, impacto limitado
Félix Moreno, director de Digital Lighthouse en KPMG México, destacó que, aunque la IA ya forma parte del discurso directivo, las empresas todavía enfrentan dificultades para conectar sus proyectos con resultados financieros. Muchas iniciativas se limitan a pilotos o pruebas aisladas sin indicadores claros de desempeño. Esto revela una madurez estratégica desigual y la necesidad de reforzar los procesos de medición.
En Centroamérica, la situación es similar. Luis Rivera, socio de Asesoría en KPMG Costa Rica, explicó que la región mantiene una estrategia de IA poco operativa, lo que representa una oportunidad para fortalecer su estructura de datos y ejecución tecnológica.
Los principales objetivos de las empresas mexicanas con la IA son tres: mejorar la toma de decisiones basadas en datos (79 %), optimizar la experiencia del cliente (77 %) y reducir costos operativos (70 %). Aun así, el desafío más grande continúa siendo convertir esos propósitos en resultados verificables.
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Datos antes que modelos
El estudio también revela que el principal obstáculo no es la tecnología, sino la gestión de los datos. Cuatro de cada diez empresas utilizan información de forma aislada entre equipos, mientras que tres de cada diez carecen de procesos sólidos de gobernanza. Esto provoca un uso reactivo: las compañías corrigen errores una vez que surgen, en lugar de prevenirlos mediante políticas claras desde el diseño.
La falta de coordinación interna y colaboración entre áreas también limita el valor que la IA puede generar. Los expertos coinciden en que el siguiente paso debe centrarse en fortalecer el gobierno de datos, promover la cooperación entre departamentos y establecer métricas comparables que permitan medir los beneficios reales.
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