La inteligencia artificial (IA) ya no es un tema futurista ni una simple herramienta experimental: se ha convertido en uno de los motores más importantes de la economía global. En América, el crecimiento de esta industria avanza a pasos acelerados, con inversiones multimillonarias que transforman desde la infraestructura tecnológica hasta los modelos de negocio.
De acuerdo con un informe de IDC comisionado por Intel, el gasto en inteligencia artificial en países como Canadá, Brasil, Estados Unidos, México y Colombia alcanzará los 477,800 millones de dólares en 2028, lo que equivale a una tasa de crecimiento anual compuesta de 32.9% entre 2023 y 2028.
México, en particular, vive un momento clave: si bien las empresas están apostando fuertemente por la adopción de IA, todavía enfrenta obstáculos en la gestión de datos, la gobernanza y la coordinación público-privada.
América lidera la inversión en inteligencia artificial
La región americana se ha consolidado como un polo de inversión tecnológica. La demanda de centros de datos, chips especializados, infraestructura en la nube y aplicaciones de IA está generando un movimiento económico sin precedentes.
Estados Unidos y Canadá se mantienen como los países más avanzados, con regulaciones claras, disponibilidad de datos y una fuerte apuesta por la IA en el borde (edge computing). Brasil, aunque con retos en educación e infraestructura, muestra gran entusiasmo en la adopción.
México y Colombia, por su parte, se encuentran en una etapa de consolidación, con proyectos que ya comienzan a dar resultados pero con desafíos que limitan la escalabilidad.
El caso de México: adopción acelerada con retos estructurales
En el caso mexicano, el panorama es contrastante.
Según el informe de IDC:
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23.3% de las empresas mexicanas no ha iniciado un inventario de activos de datos.
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Apenas 56.3% de la información disponible puede ser utilizada para análisis e inteligencia artificial.
Esto significa que, aunque las empresas muestran interés en la IA, muchas carecen de la infraestructura de datos necesaria para aprovecharla al máximo.
El especialista de Intel México, Aarón Vudoyra, lo explica así:
“La adopción de la inteligencia artificial en las empresas ya está siendo un hecho, 97.8% de las compañías coincidió en este punto”.
La conclusión es clara: existe intención de adopción, pero las brechas de datos impiden una integración total.
Resultados positivos en productividad
A pesar de estas limitaciones, la IA ya está entregando resultados tangibles en México.
El estudio de IDC muestra que:
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451 de 462 empresas encuestadas reportaron mejoras en desempeño de hasta 49% tras implementar soluciones de IA.
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Los proyectos más exitosos lograron un incremento promedio de 20% en productividad.
Estos datos explican por qué muchas compañías prefieren iniciar con casos de uso prácticos y operativos, antes que con proyectos de gran escala. 
La inteligencia artificial generativa en México
En términos de adopción, México registra avances importantes:
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56.2% de las empresas ya utilizan IA tradicional.
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51.9% trabajan con inteligencia artificial generativa.
No obstante, el país se encuentra rezagado en la evaluación de su entorno gubernamental y socioeconómico, lo que refleja la necesidad de políticas públicas más robustas que acompañen la transformación digital.
El papel del edge computing y la nube híbrida
Uno de los grandes cambios que se avecinan es la redistribución de cargas de trabajo.
El informe destaca que, en México, la representatividad del edge computing en los presupuestos de TI pasará de 10.1% a 11.7% en los próximos 12 meses.
Esto significa que las empresas están dispuestas a mover cargas críticas fuera de la nube pública, especialmente cuando entran en juego factores como la latencia y la privacidad.
Vudoyra lo resume así:
“Podríamos tener el tema de nube híbrida, podríamos tener el tema de multinube, y lo interesante es que la mayoría considera que la nube híbrida es fundamental”.
Retos para la adopción de inteligencia artificial en México
El entusiasmo por la IA no está exento de riesgos y obstáculos.
Entre los principales se encuentran:
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Altos costos de infraestructura para entrenar y desplegar modelos.
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Riesgos de propiedad intelectual en el desarrollo y uso de algoritmos.
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Preocupaciones sobre sesgos y precisión de los modelos de IA.
Como señaló el analista de Intel:
“Mientras más foco podamos tener, vamos a poder desplegar proyectos con mayor éxito”.
El impacto de la inteligencia artificial en la economía real
El auge de la IA no solo transforma a las empresas tecnológicas: también está modificando las dinámicas de la economía real.
Según estimaciones de UBS, las compañías invertirán 375,000 millones de dólares en 2025 en infraestructura de IA, y la cifra podría alcanzar los 500,000 millones en 2026.
Lo más relevante es que una cuarta parte del crecimiento económico del último trimestre en Estados Unidos se atribuye directamente a inversiones en software y equipos vinculados a IA.
Centros de datos: la nueva fiebre del oro
El crecimiento de la IA ha detonado un auge en la construcción de centros de datos. En 2025, la inversión en estas instalaciones superará a la construcción de edificios de oficinas tradicionales, de acuerdo con Dodge Construction Network.
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Empresas como Duos Technologies han expandido sus operaciones hacia la construcción de pequeños centros de datos.
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Firmas energéticas como BioLargo y NANO Nuclear Energy ven en la IA una oportunidad para ampliar su mercado.
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Constructoras tradicionales, como Skanska, estiman un crecimiento anual de 13.2% en el sector de centros de datos hasta 2029.
La Asociación Americana del Cemento incluso proyecta que la industria requerirá un millón de toneladas métricas de cemento en los próximos años solo para este tipo de infraestructura.
México: de consumidor a exportador de capacidades de IA
Para que México no se limite a consumir soluciones de inteligencia artificial, sino que también pueda exportar capacidades y servicios, será necesario:
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Modernizar la estructura de datos.
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Reforzar la gobernanza digital.
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Adoptar arquitecturas híbridas y multinube.
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Escalar las capacidades de edge computing.
Si logra cerrar estas brechas, México podrá convertir el gasto en IA en un verdadero motor de productividad y competitividad internacional.
La inversión en inteligencia artificial en América se acelera y ya está generando efectos económicos palpables. México forma parte de esta ola, con empresas que reportan mejoras en productividad y una adopción cada vez más visible de IA generativa y tradicional.
El reto está en la gestión de datos y en la infraestructura tecnológica. Sin estos elementos, el país corre el riesgo de quedarse rezagado en un mercado que se mueve con rapidez.
Lo cierto es que, mientras el gasto en IA continúa empujando la economía real y transformando industrias enteras, México tiene la oportunidad de posicionarse como un actor clave en el ecosistema regional de inteligencia artificial.
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