Solo 14% de empresas en México mide el ROI de la IA

Solo 14% de las empresas en México mide el ROI de la IA.

Nueve de cada diez empresas consultadas en México reportan beneficios medibles por usar inteligencia artificial, pero apenas 14% compara de forma sistemática el valor que generan esas herramientas con lo que invierten en implementarlas y mantenerlas. El dato surge del informe Global AI Pulse de KPMG, correspondiente al tercer trimestre de 2026, que recopiló respuestas de 2,131 directivos de 20 países.

Para un founder, la lectura es incómoda la mayoría de las organizaciones ya cree que la IA funciona, pero muy pocas pueden demostrar cuánto dinero les devuelve. Esa brecha entre "percibo beneficios" y "puedo probarlos" es hoy uno de los principales riesgos de la adopción tecnológica.

Qué dice el informe Global AI Pulse de KPMG.

El estudio revela una diferencia notable entre identificar beneficios y demostrar rentabilidad. En el caso de México, el porcentaje de organizaciones que evalúa la relación entre beneficios y costos supera ligeramente el promedio internacional, que se ubicó en 12%. Es decir, el país está apenas por encima de la media global, no por delante.

Un matiz importante el análisis nacional incluyó compañías con ingresos anuales de al menos 50 millones de dólares, por lo que sus resultados no representan necesariamente al conjunto de las empresas del país. Las pymes y startups mexicanas, con presupuestos mucho menores, probablemente operan con niveles de medición aún más bajos.

A nivel global, el informe muestra prácticas de control que todavía son minoría.

61% de las organizaciones revisa los costos de la IA antes de aprobar sus proyectos.
59% mantiene un seguimiento de los gastos una vez que las herramientas entran en funcionamiento.

Entre las compañías que ya reportan un retorno de inversión consolidado, 48% realiza una evaluación constante del valor obtenido frente al costo.

El presupuesto también crece. Las empresas participantes a nivel mundial prevén invertir, en promedio, 210 millones de dólares en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses, frente a los 186 millones contemplados en la primera edición del año.

Más gasto con la misma dificultad para medirlo es una combinación que exige disciplina.

Por qué medir el ROI de la IA es más difícil de lo que parece.

El problema de fondo es metodológico. Un incremento en las ventas, por ejemplo, no permite determinar por sí solo cuánto contribuyó la IA al resultado, porque también hay que considerar los gastos de implementación, operación y mantenimiento.

La IA rara vez actúa sola se cruza con campañas de marketing, cambios de precio, estacionalidad o mejoras de producto.

Esa dificultad no es exclusiva de México. El Industrial Technology Index 2026 de TE Connectivity, recogido por El Español, encontró que la tasa de adopción de IA supera ya el 80% de las empresas, con un 35% que afirma utilizarla de forma significativa en sus operaciones.

Sin embargo, apenas el 24% de los encuestados afirma tener una comprensión clara del retorno de la inversión en inteligencia artificial.

El mismo informe detecta una fricción interna el 71% de los ejecutivos sitúa la eficiencia y la productividad como principal medida del retorno, frente al 60% de los ingenieros. Y mientras el 61% de los perfiles técnicos considera que el retorno debe medirse en términos de reputación de marca, ventaja competitiva o capacidad de innovación, la dirección prioriza métricas financieras.

Esa asimetría complica cualquier marco común de evaluación.

Qué dicen quienes ya están implementando IA.

Nicolás Camhi, director ejecutivo y cofundador de Vambe, empresa especializada en automatización de operaciones comerciales mediante IA, señaló que algunas organizaciones comienzan a usar estas herramientas sin establecer previamente qué resultados buscan mejorar. Su recomendación es avanzar gradualmente, fijar objetivos concretos y medir el desempeño de cada aplicación antes de extenderla a otras áreas.

Camhi advirtió además que una automatización mal configurada puede generar errores que afecten la experiencia del cliente, como proporcionar precios incorrectos o programar citas fuera del horario de atención. Por eso, los sistemas deben incorporar mecanismos de verificación, y esa supervisión también debe contarse dentro del costo operativo.

Bernardo Cordero, socio de Nascent y cofundador de México Tech Week, aporta una perspectiva de mercado la adopción comercial de nuevas tecnologías puede avanzar más lentamente en México que en otros países. Según su experiencia como inversionista en empresas tecnológicas dirigidas a pequeños negocios, procesos que en otros mercados toman entre dos y tres años pueden extenderse hasta cinco en el mercado mexicano.

Casos concretos comercio y manufactura.

En el sector minorista, Magalí Parra, directora ejecutiva y cofundadora de CaaS, explicó que su plataforma ofrece recomendaciones de tallas y representaciones visuales para reducir las devoluciones de prendas. La directiva reportó una disminución promedio de 70% en las devoluciones y un incremento de 50% en las conversiones de compra en tres marcas argentinas con las que comenzaron a trabajar en febrero.

También señaló que la implementación requirió corregir las tablas de tallas de una de las compañías para mejorar la precisión.

En manufactura, Leonardo Vieira, cofundador de Tractian, indicó que la plataforma de la compañía monitorea 350,000 máquinas y permite identificar posibles averías antes de que afecten las operaciones. Según Vieira, las fábricas que utilizan estas herramientas evitan pérdidas promedio de entre 1.5 y 2 millones de dólares anuales. Pero la evaluación financiera también debe contemplar los gastos de los sistemas, las reparaciones, las refacciones y las horas de trabajo necesarias para atender las alertas.

El directivo agregó que la participación de los equipos de liderazgo desde las primeras etapas resulta clave para integrar estas soluciones a las actividades cotidianas y a la estrategia de la compañía.

Qué significa esto para tu startup.

El mensaje central del informe no es que la IA no funcione, sino que sin medición no puedes defender su presupuesto. Cuando llegue la ronda siguiente, el comité de inversión o el consejo, la pregunta será concreta ¿cuánto te devolvió cada dólar invertido en IA? Si la respuesta es "mejoramos mucho", el argumento se cae.

Tres acciones concretas para implementar esta semana.

Define la métrica antes de implementar. Elige un solo indicador de negocio por caso de uso ( margen bruto, costo por ticket, tasa de conversión, devoluciones) y fija su línea base actual. Sin línea base no hay comparación posible, y sin comparación no hay ROI.

Suma todos los costos, no solo la suscripción. Incluye licencias, horas de ingeniería, integración, supervisión humana, corrección de errores y mantenimiento. El costo operativo de vigilar el sistema suele ser el que se olvida y el que distorsiona el cálculo.

Mide por caso de uso, no por "IA" en general. Un promedio agregado esconde que un proyecto paga por tres. Separa cada aplicación y decide con datos cuál escalar y cuál apaga.

El reto para las empresas no se limita a ampliar el uso de inteligencia artificial, sino a establecer indicadores que permitan comprobar su aportación económica y determinar si los beneficios justifican la inversión. En un mercado donde la adopción ya supera el 80% según el índice de TE Connectivity, la ventaja competitiva deja de estar en quién usa IA y pasa a estar en quién sabe cuánto le rinde.

Fuentes.

ContraRéplica Solo 14% de las empresas en México mide de forma constante la rentabilidad de la inteligencia artificial
El Español La inteligencia artificial abre una brecha en las empresas