8.0%
de las empresas con 10+ empleados utiliza IA.
Por debajo del promedio de la OCDE (20.1%)
¿Dónde
está
México
hoy?
Una mayor adopción de IA se asocia con mayor producción y mejores salarios
Los datos revelan que la adopción de IA se asocia con ganancias económicas tangibles. Las empresas que incorporan estas tecnologías registran mayor producción bruta y pagan mejores salarios. En el caso del empleo, la evidencia disponible no permite identificar un comportamiento común asociado a la adopción de IA en el conjunto de las empresas.
PRODUCCIÓN
+5.2%
SALARIOS
+3.8%
EMPLEO
sin
patrón
uniforme
patrón
uniforme
Las decisiones de hoy definen la trayectoria de adopción
El nivel de adopción de IA que se alcance en 2030 no está predeterminado. Depende de las decisiones de política pública, inversión, preparación de la fuerza laboral y coordinación institucional que se tomen en los próximos años.
| ESCENARIO | TECHO | IMPLICACIÓN |
|---|---|---|
| Conservador | 20% | Inercia, rezago significativo frente a economías avanzadas al promedio de la OCDE |
| Moderado | 35% | Convergencia parcial hacia promedios de UE y OCDE |
| Optimista | 50% | Convergencia acelerada hacia países líderes |
Existen barreras que limitan la difusión tecnológica
Superar los cuellos de botella definirá la velocidad de adopción nacional
Estos cuellos de botella no afectan por igual a todas las empresas. Aquellas con mayores capacidades técnicas, organizacionales y financieras cuentan con mejores condiciones para superarlos, mientras que otras enfrentan restricciones simultáneas en varias dimensiones clave para la adopción de la IA. Las políticas públicas orientadas a fortalecer las condiciones de acceso y uso productivo de la IA pueden contribuir a ampliar su adopción y a reducir desigualdades preexistentes en el tejido productivo.
Ruta de acción
Una estrategia nacional para escalar la adopción y convertirla en crecimiento inclusivo
- 1Estrategia nacional de IA
- 2Infraestructura digital
- 3Desarrollo de talento
- 4Acciones diferenciadas
- 5Ecosistema de datos
- 6Gobernanza
- 7Inversión
- 8Cooperación internacional
- 9Monitoreo y evaluación
La ventana de oportunidad está abierta,
pero no indefinidamente
México se encuentra en un momento de definición. La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología emergente para convertirse en un factor determinante de la competitividad económica y el desarrollo social. Los países que actúan temprano capturan beneficios desproporcionados; quienes llegan tarde enfrentan costos crecientes de convergencia.
Recomendaciones por audiencia
GOBIERNO
LEGISLATIVO
SECTOR PRIVADO
ACADEMIA
- Desarrollar y publicar una Estrategia Nacional de IA consolidada y mecanismos de seguimiento
- Movilizar inversión pública y esquemas de coinversión en Infraestructura digital, laboratorios de IA aplicada y transferencia tecnológica.
- Adoptar un enfoque regulatorio gradual, proporcional y basado en riesgos específicos.
- Asegurar que el marco normativo preserve incentivos a la innovación y no introduzca cargas innecesarias antes de consolidar una mas crítica de adopción.
- Aprobar presupuestos para programas de educación, capacitación, reconversión laboral e investigación y desarrollo en IA.
- Simplificar el marco legal para acelerar inversiones en infraestructura digital y capacidades tecnológicas.
- Diseñar marcos normativos coherentes y proporcionales que otorguen certidumbre a la inversión y prioricen la supervisión ex post.
- Fortalecer capacidades institucionales para evaluación, aprendizaje regulatorio y adaptación tecnológica.
- Invertir en capacitación y reconversión laboral como condición para capturar y escalar los beneficios de la IA.
- Las grandes empresas pueden actuar como anclas de inversión y ser vehículos de transferencia tecnológica hacia sus cadenas de suministro.
- Adoptar principios de IA confiable como elemento diferenciador competitivo y parte integral de su estrategia de innovación.
- Orientar la investigación en IA hacia problemas relevantes para México, priorizando aplicaciones con impacto económico y social.
- Actualizar programas de formación en áreas STEM para incluir competencias en IA, ciencia de datos y ética tecnológica.
- Fortalecer la vinculación con el sector privado para transferencia tecnológica y formación de talento aplicado.