La inteligencia artificial está entrando en las empresas por una puerta diferente a la que muchas organizaciones habían imaginado: antes de convertirse en una estrategia corporativa, ya está cambiando la forma en que trabajan sus empleados.
En México, el 67% de los usuarios de IA afirma que actualmente puede realizar tareas que hace un año no podía hacer, según el Work Trend Index 2026 de Microsoft. Sin embargo, solo el 28% considera que existe una alineación clara entre los líderes de sus organizaciones para transformar esas nuevas capacidades en una forma diferente de operar.
Otros indicadores muestran una tendencia similar. El estudio Desbloqueando el potencial de la IA en México 2026, realizado por Strand Partners para AWS, estima que el 48% de las compañías mexicanas ya utiliza alguna forma de inteligencia artificial, aunque la mayoría todavía concentra su aplicación en tareas básicas. A esto se suma un dato de PwC: durante 2025, las vacantes en México que demandaban habilidades relacionadas con IA prácticamente se duplicaron.
El escenario plantea una cuestión que va más allá de la incorporación de una nueva herramienta. “En muchas compañías la inteligencia artificial está entrando primero por los empleados y después por la estrategia corporativa. Eso puede ser una fuente enorme de productividad. El riesgo aparece cuando cada persona descubre una manera distinta de trabajar y la empresa nunca convierte ese aprendizaje en un proceso que pueda medir, replicar y mejorar”, señala Alejandro Zubiria, consultor financiero y representante de compañías fiduciarias / Trust.
La diferencia es importante. Un empleado puede utilizar IA para preparar un reporte, analizar información, clasificar documentos o responder más rápido a un cliente y, con eso, ahorrar varias horas de trabajo. Pero si ese resultado depende exclusivamente de cómo utiliza la herramienta esa persona, la empresa no necesariamente incorporó una nueva capacidad. El conocimiento queda disperso y puede desaparecer cuando cambia el empleado, el equipo o la forma de trabajar.
El paso siguiente consiste en transformar esas mejoras individuales en procesos de la organización. Para eso es necesario documentar cómo se realizan las tareas, establecer responsables, definir indicadores y determinar qué información puede utilizarse con IA, qué resultados necesitan supervisión humana y qué decisiones deberían mantenerse fuera del alcance de estas herramientas.
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“Medir la transformación por el número de licencias de IA que compra una empresa sería un error. La pregunta debería ser qué proceso mejoró, cuánto tiempo ahorró, qué costo redujo o qué oportunidad comercial generó. Si la organización no puede contestar eso, probablemente está adoptando tecnología, pero todavía no está transformando su negocio”, agrega Zubiria.
En ese sentido, la discusión comienza a desplazarse desde la adopción hacia la gestión. Tener acceso a una herramienta de inteligencia artificial puede mejorar el desempeño de una persona, pero capturar ese beneficio a escala requiere que la organización sepa identificarlo, medirlo y replicarlo.
La próxima brecha entre empresas podría pasar entonces menos por el hecho de utilizar o no inteligencia artificial y más por la capacidad de convertir miles de mejoras individuales en procesos concretos y medibles. Mientras algunas organizaciones todavía están contabilizando herramientas y licencias, otras empiezan a preguntarse cuánto valor real están obteniendo de ellas.
