En México, la inteligencia artificial aún se mueve entre lo incipiente y lo inevitable. Hoy, la mayoría de las empresas la limita a responder correos o traducir documentos; pero en las fábricas ya anticipa fallas en las máquinas y en los corporativos filtra candidatos antes de que un reclutador los vea. Ese contraste no es menor, pues marca el inicio de un cambio que redefine al mismo tiempo las oficinas y las líneas de producción.

Según el Informe de Madurez Digital (IMD) 2025, las empresas mexicanas apenas alcanzan un 41.7% de transformación digital. Dicho de otro modo: todavía no están ni a mitad de camino, pero las grietas entre lo que parece rutinario y lo que ya es estratégico revelan dónde se está decidiendo el futuro de la economía.

Mientras empresas del tamaño de Hewlett-Packard México aseguran que el 72% de sus oficinistas ya usan soluciones de IA en sus labores diarias, la estadística nacional dibuja un panorama distinto, donde apenas el 4% de los empleos incorporan la IA en más del 75% de sus tareas. La asimetría muestra que los grandes conglomerados —el 1% del empresariado mexicano— logran integrarla en su operación cotidiana; la mayoría, en cambio, tropieza con barreras de costo, falta de talento y resistencia cultural. De ahí que en México —y en gran parte de América Latina— las empresas destinen apenas entre 5% y 10% de su presupuesto de TI a iniciativas de inteligencia artificial, frente al 20%–30% en Estados Unidos.

Ese rezago no es uniforme. En las oficinas, la IA ya empieza a ganar terreno, especialmente en áreas de soporte: diseño, campañas automatizadas de marketing, recursos humanos y análisis de contratos. En el sector industrial, por el contrario, su fuerza está en la manufactura y la cadena de suministro: diseño de prototipos, gestión de riesgos en las líneas de producción, ajuste de inventarios y mantenimiento predictivo en tiempo real.

La clave está en que, según SiiLA, dos de cada diez inquilinos de oficinas en México pertenecen a servicios empresariales, publicidad, marketing y legal, mientras que seis de cada diez inquilinos industriales son de manufactura y logística. Son justamente los sectores donde la IA avanza con mayor tracción y, al mismo tiempo, los que sostienen buena parte (13%) del mercado inmobiliario comercial y de la economía nacional. No es casual que en el último año su huella inmobiliaria creciera 7% en oficinas y 4% en industrial, por encima del promedio general del mercado.

Ese cruce de datos permite afirmar que la inteligencia artificial no es un accesorio tecnológico, sino un catalizador que puede amplificar la fuerza de cada industria.

En México, su impacto depende tanto del nivel de adopción como del peso que ya tienen servicios, manufactura y logística en la economía y en el mercado inmobiliario. En este contexto, que los sectores que más integran IA sean también los que más expanden su huella inmobiliaria muestra que el efecto no proviene de la tecnología en sí, sino de la forma en que ésta potencia dinámicas ya existentes.

Así, lo que está en juego no es solo la eficiencia de una empresa, sino la configuración misma de las ciudades y los polos industriales donde se decide el futuro del país. Porque la IA opera como un habilitador estratégico en tres frentes —experiencia del cliente, productividad y competitividad—, y quienes logren integrarla primero, con datos sólidos, cultura de innovación y talento, no solo tendrán ventaja: tendrán la capacidad de reconfigurar cadenas de valor enteras.

El cambio no es hipotético. Hoy, el IMD revela que el 60% de los empleadores en el mundo espera que la transformación digital redefina sus negocios hacia 2030, con la inteligencia artificial y el procesamiento de datos a la cabeza, seguidos de la robótica y la automatización, además de la revolución energética. Sin embargo, para llegar a ese escenario, México deberá cerrar la brecha de inversión y talento que aún lo mantiene a mitad de camino, activando tres frentes: destinar mayor presupuesto a innovación tecnológica, formar capital humano con habilidades digitales avanzadas y construir infraestructuras de datos que permitan convertir pruebas aisladas en sistemas masivos. De lo contrario, la promesa de la IA corre el riesgo de quedarse en discurso, mientras otros países traducen la tecnología en productividad tangible y posiciones dominantes en los mercados globales.

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