— Agencias 29/10/2026
Solo 14% de las empresas consultadas en México por KPMG evalúa de manera consistente el valor que genera la inteligencia artificial frente a su costo, pese a que 90% afirma obtener beneficios medibles.
Solo 14% de las empresas consultadas en México por KPMG evalúa de manera consistente el valor que genera la inteligencia artificial frente a su costo, un resultado que contrasta con el 90% que afirma obtener beneficios medibles de esta tecnología. El indicador mexicano supera por dos puntos porcentuales el promedio global de 12 por ciento, según el estudio Global AI Pulse del tercer trimestre de 2026.
El alcance del estudio
La comparación corresponde al estudio Global AI Pulse del tercer trimestre de 2026, que reunió respuestas de 2,131 directivos en 20 países. En México, el estudio considera organizaciones con ingresos anuales de al menos 50 millones de dólares. Sus resultados describen las experiencias declaradas por las compañías participantes y tienen un alcance distinto al de una medición representativa de todos los negocios del país.
Beneficio no equivale a rentabilidad
La diferencia entre beneficio y rentabilidad puede observarse en una tienda que vende más después de incorporar IA. Ese aumento constituye un resultado comercial; determinar su aportación económica requiere compararlo con el gasto de implementar y operar la herramienta. También exige identificar qué parte de las ventas adicionales puede atribuirse al cambio tecnológico. A escala global, 61% de las organizaciones revisa los costos de IA durante la aprobación de sus proyectos y 59% los monitorea una vez que los sistemas funcionan. La evaluación consistente del valor frente al costo alcanza 48% entre las compañías que declaran un retorno de inversión consolidado. KPMG identifica una asociación entre ambas capacidades, sin establecer que los controles financieros, por sí solos, causen mejores resultados.
Medir antes de automatizar
Nicolás Camhi, director ejecutivo y cofundador de Vambe, empresa que automatiza operaciones comerciales mediante IA, identificó una dificultad previa al cálculo financiero: algunos clientes comienzan a incorporar herramientas sin definir el resultado que esperan modificar. "Las empresas no tienen claridad de lo que quieren y por ende parten tratando de automatizar y poner inteligencia artificial como locos en todas partes", dijo Camhi. "Entonces la recomendación siempre es partir de menos a más, con objetivos claros e ir midiendo y progresando". Su observación se refiere a proyectos comerciales en los que la tecnología interviene directamente en la relación con el cliente. Un sistema puede responder consultas con rapidez y, al mismo tiempo, proporcionar un precio equivocado. Camhi también mencionó el caso de una herramienta que agenda una consulta dental cuando el establecimiento está cerrado. El error obliga al negocio a resolver una falla que afecta al comprador.
Controles y tiempos de adopción
Para reducir esos riesgos, explicó, las respuestas necesitan controles que permitan comprobar información sensible, como los precios y los horarios de atención. Esas verificaciones forman parte de la operación del servicio y condicionan la utilidad de automatizar una conversación. La evaluación de resultados ocurre además en un mercado con tiempos de adopción prolongados. Bernardo Cordero, socio de Nascent y cofundador de México Tech Week, indicó durante la inauguración del encuentro que alcanzar una penetración comercial que toma dos o tres años en otros países puede requerir cinco en México, según su experiencia como inversionista en proveedores de tecnología para pequeños negocios.
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