CIUDAD DE MÉXICO — Graciela Márquez Colín no prometió regular la inteligencia artificial, ni subsidiarla, ni siquiera acelerarla. Ante la Comisión de Presupuesto y Cuenta Pública de la Cámara de Diputados, la presidenta del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi) hizo algo más elemental y más difícil: anunció que el Estado mexicano va a intentar medirla. La nueva Encuesta Nacional sobre Innovación y Tecnologías de las Empresas (ENITE) registrará la adopción de IA y otras tecnologías modernas en el sector productivo, con resultados previstos para 2027.
El proyecto se enmarca en un programa de 140 procesos de producción estadística para el próximo año. Márquez Colín indicó que los 11 mil 816 millones de pesos del anteproyecto ante Hacienda coinciden con el techo presupuestal de 2027, de modo que no sería necesario cancelar ni reducir programas.
Lejos de constituir un trámite administrativo más, el anuncio marca un punto de inflexión silencioso: la inteligencia artificial dejará de ser una anécdota de consultoras para convertirse en una variable oficial del Estado. Quien define cómo se mide una tecnología define también quién parece avanzado y quién parece rezagado, qué regiones reciben inversión y qué políticas públicas se justifican. La primera medición rigurosa y periódica de la IA en América Latina no describirá el mercado: lo reconfigurará.
La paradoja que subyace al anuncio es que la demanda no vino del gobierno. “Las empresas nos han pedido repetidamente la medición de la inteligencia artificial. Y no es fácil medir la inteligencia artificial”, afirmó Márquez Colín. El mercado quiere el espejo antes que la política: saber dónde está parado frente a sus competidores, frente a otros estados, frente a otros países. El instituto, dijo, ha participado en foros internacionales para analizar las metodologías con que el mundo intenta cuantificar el fenómeno.
El problema del denominador: dos Méxicos en los datos
Detrás de la retórica corporativa se libra una batalla más prosaica: la de las definiciones. Los datos disponibles hoy dibujan dos Méxicos distintos según el denominador que se elija. Los Censos Económicos 2024 muestran que, de 5,451,113 unidades económicas del sector privado y paraestatal, apenas 26,093 reportaron usar sistemas de IA: un 0.5% que incluye a las microempresas, el 95% del tejido productivo nacional. En cambio, el estudio Inteligencia artificial en México: de la promesa al impacto económico, del Centro México Digital con esos mismos datos censales, encuentra que el 8% de las empresas con 10 o más empleados utiliza IA. Misma economía, misma fuente, dos titulares posibles.
La brecha internacional es el otro espejo incómodo. Ese 8% contrasta con el 30.4% de Estados Unidos, el 37.4% de Países Bajos y el 63.3% de Corea del Sur, según el análisis del Centro México Digital citado por la prensa nacional. Dentro de México, la adopción también es un mapa de desigualdades: la banca múltiple registra 31.1% y los seguros y fianzas 27%, mientras las Afores apenas llegan a 3.9%. Por tamaño, 6% de las pequeñas empresas usa IA frente a 14% de las medianas y 17% de las grandes; entre las microempresas, la proporción es de apenas 0.1%. Por estado, Nuevo León encabeza con 12.6%, seguido de Tamaulipas (9.9%), Ciudad de México (9.4%) y Quintana Roo (9.3%), mientras Chiapas cierra con 5.3%.
El dato que más debería interesar a un director financiero: el estudio encuentra que un aumento de 10 puntos porcentuales en la adopción se relaciona con 5.2% más producción bruta y 3.8% mayores remuneraciones por trabajador. La IA, en los números disponibles, no es un gasto de imagen: es una variable de productividad medible.
Por qué “no es fácil medir la inteligencia artificial”
La frase de Márquez Colín condensa el nudo técnico del proyecto. Medir la adopción de IA no es contar licencias de software: es decidir qué cuenta como inteligencia artificial en una economía donde la tecnología se infiltra por las rendijas.
"¿Su empresa usa inteligencia artificial?"
SÍ ───────────────────── NO
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│ Chatbot de │ │ No la necesita │
│ atención al │ │ No la conoce │
│ cliente │ │ No puede pagarla │
│ │ │ │
│ Modelo propio │ │ La usa SIN SABERLO: │
│ entrenado con │ │ el CRM, el ERP y la │
│ datos internos │ │ paquetería ya traen │
└────────────────┘ │ IA integrada │
│ └──────────────────────┘
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Sin definir QUÉ cuenta como IA,
el porcentaje dice muy poco.El instituto anticipó dos aproximaciones complementarias: la infraestructura tecnológica (cómputo, conectividad, datos) y la adopción efectiva de las herramientas por parte de las empresas. La distinción es crucial. Una empresa puede tener servidores y fibra óptica y no usar IA en ningún proceso; otra puede no tener un solo ingeniero de datos y estar automatizando su cobranza con un agente que corre en la nube de un tercero. La primera tiene infraestructura; la segunda tiene adopción. Solo la segunda mueve la aguja de la productividad.
El balance dista de ser unívoco entre quienes celebran la medición y quienes advierten sus límites. Medir no es adoptar: existe el riesgo real de que la encuesta se convierta en un ritual burocrático que produce tabulados elegantes mientras la brecha con Corea del Sur se ensancha. Pero el contraargumento pesa más: lo que no se mide no se presupuesta. Sin una serie oficial, cada debate sobre subsidios, capacitación o infraestructura digital seguirá librándose con cifras de consultoras privadas, metodologías opacas e incentivos comerciales.
En esa línea, Alicia Trejo, gerente de Cyberlegal de la consultora IQSEC, ha señalado que la oportunidad no consiste únicamente en incorporar más tecnología, sino en crear las condiciones para utilizarla de manera confiable: gobernanza, seguridad y reglas claras antes que la carrera por el logo más novedoso. La medición del Inegi es, en ese sentido, la primera condición habilitante: un mapa confiable del terreno.
| País o sector | Adopción de IA | Base de medición |
|---|---|---|
| México (nacional) | 8% | Empresas de 10+ empleados, Censo Económico 2024 |
| México (todas las unidades) | 0.5% | 5.45 millones de unidades económicas |
| Estados Unidos | 30.4% | Empresas (Centro México Digital) |
| Países Bajos | 37.4% | Empresas (Centro México Digital) |
| Corea del Sur | 63.3% | Empresas (Centro México Digital) |
| Banca múltiple (México) | 31.1% | Sector financiero |
| Seguros y fianzas (México) | 27% | Sector financiero |
| Afores (México) | 3.9% | Sector financiero |
Lo que esto significa para América Latina
El movimiento mexicano ejerce una presión silenciosa sobre el resto de la región. Cuando el primer instituto estadístico de América Latina publique una serie oficial, periódica y metodológicamente homologada sobre adopción de IA, los ministerios de economía, los bancos de desarrollo y los inversionistas de toda la región tendrán por fin un punto de referencia creíble. Las decisiones de nearshoring —dónde instalar una planta, un centro de servicios compartidos, una operación de manufactura avanzada— se toman comparando productividades futuras, y la productividad futura se estima con datos presentes.
Para la empresa mediana colombiana, la lección es operativa antes que patriótica. Sus competidores mexicanos pronto podrán demostrar con cifras oficiales su nivel de adopción tecnológica ante clientes y fondeadores; la conversación comercial en los corredores manufactureros y de servicios compartidos empezará a incluir una pregunta nueva: “¿cuál es su índice de adopción?”. Quien no pueda responderla con datos quedará fuera del relato, aunque su operación sea sólida. La automatización de procesos en pymes deja así de ser una ventaja competitiva para convertirse en un requisito de legitimidad comercial.
Hay además una advertencia de soberanía que el empresariado latinoamericano no puede soslayar. La encuesta distinguirá entre infraestructura propia y adopción de herramientas de terceros: esa es exactamente la línea donde se juega el vendor lock-in. Una región que adopta IA exclusivamente sobre plataformas extranjeras, sin infraestructura ni modelos propios, está tercerizando su productividad futura. Medir esa dependencia es el primer paso para decidir si se tolera, se negocia o se revierte. La experiencia de la banca digital y la automatización muestra que los sectores que midieron primero su transformación fueron los que mejor negociaron sus condiciones.
El ejercicio será complementario a otras encuestas económicas y tecnológicas del Inegi y representará uno de los nuevos procesos estadísticos del organismo en los próximos años. No es un censo de vanidades tecnológicas: es la construcción del termómetro con el que se tomará la fiebre de la economía mexicana durante la próxima década. Y los termómetros, conviene recordarlo, no solo miden la realidad. Terminan definiendo qué cuenta como estar sano.
CIUDAD DE MÉXICO — La presidenta del Inegi no prometió que México adoptará más inteligencia artificial. Prometió algo previo y más duradero: que por fin sabremos cuánta hay, dónde está y quién se está quedando atrás. En la economía de la IA, el país que mide primero no solo entiende el juego antes. Escribe parte de las reglas.