De acuerdo con el Índice Económico de Anthropic, México se ubica en el puesto 76 de 166 países en uso de herramientas de inteligencia artificial a nivel mundial.
Esto significa que sí hay adopción, pero todavía por debajo de lo que correspondería a su tamaño poblacional y económico. Se estima que el uso es aproximadamente la mitad (0.5x) de lo esperado para un país de su dimensión.
El análisis se basó en 9,757 conversaciones con modelos de IA y permite ver en qué tipo de tareas se concentran los usuarios mexicanos.
La foto que deja es clara: la IA ya está presente en la vida diaria, pero aún no despega como motor fuerte de innovación, productividad y creación de nuevas empresas.
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Para qué usa México la IA hoy
Según el desglose del índice y los datos citados, los principales usos de la inteligencia artificial en México son:
- 6.6% para apoyo en tareas académicas y cursos.
- 3.9% para desarrollar, depurar o modificar sitios web y aplicaciones.
- 3.6% para resolver o configurar problemas técnicos de hardware o software.
Otros usos relevantes incluyen:
- Aprendizaje de idiomas (3.3%).
- Desarrollo y gestión de aplicaciones empresariales (3.3%).
- Ayuda con escritura, edición y desarrollo creativo (2.8%).
- Elaboración de documentos de estrategia empresarial (2.8%).
- Creación de contenido de marketing, campañas y optimización SEO (2.2%).
- Búsqueda de información médica (2.2%).
- Resolución o explicación de problemas matemáticos (2.0%).
En resumen, en México la IA se usa sobre todo como asistente para aprender, estudiar y resolver tareas técnicas o creativas puntuales, más que como herramienta estructural para transformar procesos de negocio.
La brecha con países que la usan para innovar
El mismo Índice Económico de Anthropic muestra que la adopción de IA no crece al mismo ritmo en todos los países: las economías de altos ingresos la usan más y para tareas más complejas. En lugares como Estados Unidos o Israel, una proporción significativa del uso está vinculada a:
- Crear y escalar startups.
- Desarrollar productos y servicios nuevos.
- Automatizar partes de procesos de alto valor (investigación, análisis de datos, diseño técnico).
En México, en cambio, el panorama es distinto: dominan los usos educativos y de apoyo individual, mientras que la IA se incorpora mucho menos en cadenas productivas, industria y crecimiento empresarial. Eso no significa que no haya innovación, pero sí que aún es minoritaria frente al uso “para tareas”.
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Solo 8% de las empresas usan IA: el cuello de botella empresarial
El estudio “Inteligencia artificial en México: de la promesa al impacto económico”, elaborado por el Centro México Digital con base en el Censo Económico 2024 del Inegi, pone números al rezago empresarial:
- Apenas 8% de las empresas mexicanas con 10 o más empleados utiliza sistemas de inteligencia artificial.
- Esta tasa está muy por debajo del promedio de la OCDE (alrededor de 20.1%) y lejos de países líderes como Dinamarca, Finlandia o Suecia, donde la adopción supera el 35%.
La baja adopción no se debe a falta de herramientas, sino a un entorno que no facilita integrarlas en los procesos productivos. Entre los principales frenos destacan:
- Problemas de conectividad y brechas en infraestructura digital.
- Falta de talento especializado en datos, IA y ciberseguridad.
- Escasa capacitación tecnológica en el personal y directivos.
- Poca claridad sobre casos de uso concretos y retorno de inversión.
Paradójicamente, el estudio estima que un aumento de 10 puntos porcentuales en la adopción de IA se asociaría con un 5.2% más de producción bruta por empresa y 3.8% más en salarios, lo que subraya el costo económico de seguir postergando su integración.
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La “doble velocidad” de la IA en México
El mapa que dibujan distintos informes es el de un país con dos velocidades:
- En un carril, fintechs, medios de comunicación, servicios financieros y seguros, además de algunas empresas digitales nativas, ya usan IA para crecer más rápido, reducir costos y mejorar sus productos.
- En el otro, millones de MiPyMEs, negocios tradicionales, agricultura y parte del sector salud siguen operando con hojas de cálculo, papel o sistemas muy básicos, con apenas 0.1% de las microempresas utilizando IA de alguna forma.
Esto está creando una brecha de productividad: las compañías que integran IA empiezan a despegar, mientras que las que no lo hacen corren el riesgo de quedarse atrás en eficiencia y competitividad.
Usos de la Inteligencia Artificial. Foto: Freepik
Qué tendría que cambiar para usar la IA más allá de las tareas
Los informes sobre IA en México coinciden en que el país no está en “cero”, pero sí en una fase temprana donde el uso se concentra en educación, vida cotidiana y unos cuantos sectores avanzados. Para que la IA deje de ser solo una aliada para tareas y se convierta en motor de innovación, harían falta al menos cinco movimientos:
- Diseñar y ejecutar una estrategia nacional de IA. Que conecte educación, empresas, regulación e infraestructura, con metas claras y continuidad más allá de sexenios.
- Invertir en infraestructura digital. Mejorar conectividad y acceso a servicios en regiones donde hoy la IA ni siquiera es una opción real.
- Cerrar la brecha de talento. Formar más especialistas en datos, IA y ciberseguridad, y también capacitar a directivos y equipos en el uso práctico de estas herramientas.
- Impulsar casos de uso en sectores clave. Agricultura, salud, manufactura y MiPyMEs necesitan ejemplos locales de proyectos que muestren beneficios concretos (menos desperdicio, más ventas, mejor atención).
- Fomentar ecosistemas de innovación. Apoyar startups de IA, laboratorios de prueba y colaboración universidad–empresa, para que la tecnología no solo se importe, sino que también se cree desde México.
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De hacer tareas a crear soluciones
Los datos muestran que México sí usa IA, y cada vez más: para estudiar, resolver dudas, programar, escribir mejor o entender temas técnicos. El siguiente salto no es solo aumentar el tiempo de uso, sino cambiar el tipo de uso:
- Que pase de ser una calculadora muy sofisticada para tareas individuales a una infraestructura que potencie innovación, productividad y nuevos negocios.
En otras palabras, el desafío actual no consiste en cuestionar si la IA está presente en México.
Más bien, se trata de encontrar maneras de que esta presencia genere un impacto económico y social.
Esto debe ir más allá de simplemente abordar tareas pendientes y trabajos escolares.
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