El 75% de las empresas encuestadas en México busca fortalecer el control y la gobernanza de sus sistemas de inteligencia artificial (IA), pero apenas 14% cuenta con mecanismos consistentes para evaluar si sus inversiones tecnológicas están generando valor frente a los recursos destinados. Esta diferencia representa uno de los principales desafíos financieros para las organizaciones que están ampliando el uso de la IA en sus operaciones.
De acuerdo con el estudio Global AI Pulse Q3 2026, elaborado por KPMG, el 90% de las compañías participantes en México afirma obtener beneficios medibles de la inteligencia artificial. Sin embargo, la mayoría todavía no dispone de procesos sistemáticos para comparar esos resultados con la inversión realizada.
El informe también revela que 41% de las empresas mexicanas encuestadas prevé destinar hasta 499 millones de dólares a iniciativas de IA durante los próximos 12 meses, mientras que 37% ya reporta una implementación significativa de agentes inteligentes en sus procesos cotidianos.
La investigación, realizada entre julio y agosto de 2026, reunió las respuestas de más de 2,100 líderes empresariales de 20 países, pertenecientes a compañías con ingresos anuales superiores a 50 millones de dólares.
Solo 14% de las empresas en México mide sistemáticamente el retorno de su inversión en IA
La adopción de inteligencia artificial está avanzando más rápido que los mecanismos financieros utilizados para evaluar sus resultados.
Según KPMG, 90% de las organizaciones mexicanas encuestadas asegura obtener valor medible de la IA, una proporción ligeramente superior al promedio global de 89%.
No obstante, únicamente 14% en México y 12% a nivel mundial cuentan con mecanismos consistentes para evaluar el valor generado frente a la inversión realizada.
La diferencia pone de manifiesto que identificar beneficios tecnológicos no equivale necesariamente a demostrar su rentabilidad financiera.
Inteligencia artificial: beneficios reportados frente a medición financiera
| Indicador | México | Global |
|---|---|---|
| Empresas que afirman obtener valor medible de la IA | 90% | 89% |
| Empresas con mecanismos consistentes para evaluar el valor frente a la inversión | 14% | 12% |
| Diferencia entre ambos indicadores | 76 puntos porcentuales | 77 puntos porcentuales |
Fuente: KPMG, Global AI Pulse Q3 2026. Las diferencias son cálculos editoriales entre indicadores distintos y no representan una tasa de fracaso de los proyectos.
El estudio señala que, aunque las empresas monitorean los costos asociados con sus iniciativas tecnológicas, la disciplina financiera para evaluar su impacto todavía presenta áreas de oportunidad.
Esto puede dificultar la comparación entre proyectos, la identificación de inversiones prioritarias y la toma de decisiones sobre nuevas implementaciones.
Félix Moreno, director de Digital Lighthouse de KPMG México, destacó la importancia de vincular la adopción tecnológica con resultados empresariales.
“Las organizaciones que están generando y reportando mayor valor a partir de la IA son aquellas que han fortalecido sus capacidades de gobierno, supervisión financiera y rendición de cuentas”.
El directivo señaló que el aumento de la inversión hace indispensable contar con métricas y procesos que permitan ampliar el uso de estas herramientas sin comprometer la seguridad corporativa.
El 41% de las empresas mexicanas prevé inversiones de hasta 499 millones de dólares en IA
El crecimiento de la inteligencia artificial también está acompañado por mayores presupuestos empresariales.
De acuerdo con KPMG, 41% de las organizaciones encuestadas en México estima invertir hasta 499 millones de dólares en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses.
A escala internacional, el informe calcula un presupuesto promedio previsto de 210 millones de dólares para la implementación de esta tecnología en el mismo periodo.
| Indicador de inversión | Resultado |
|---|---|
| Empresas mexicanas que prevén invertir hasta USD 499 millones | 41% |
| Presupuesto promedio global previsto para IA | USD 210 millones |
| Horizonte de inversión | Próximos 12 meses |
Fuente: KPMG, Global AI Pulse Q3 2026.
La cifra de 499 millones de dólares corresponde al límite superior del rango mencionado para ese grupo de empresas, no a una inversión promedio ni a un compromiso de gasto por ese monto.
El aumento de los recursos destinados a inteligencia artificial plantea mayores exigencias de supervisión financiera, particularmente cuando las organizaciones desarrollan múltiples iniciativas de manera simultánea.
Para las áreas financieras, uno de los retos consiste en establecer indicadores que permitan relacionar los costos tecnológicos con resultados operativos y comerciales verificables.
Tres de cada cuatro empresas mexicanas buscan mayor control sobre la inteligencia artificial
El estudio identifica un cambio en las prioridades de las organizaciones.
Mientras que las primeras etapas de adopción estuvieron centradas en incorporar herramientas y explorar sus beneficios, las compañías están prestando mayor atención a la administración de riesgos y al control de los sistemas.
En México, 75% de las organizaciones encuestadas evalúa la ubicación, el control y la gobernanza de sus modelos de IA, frente al 72% registrado a escala global.
KPMG señala que esta preocupación está relacionada con la protección de datos, la reducción de dependencias tecnológicas y el control sobre los modelos utilizados en los procesos empresariales.
México supera el promedio global en indicadores de gobernanza de IA
| Indicador | México | Global |
|---|---|---|
| Evaluación de ubicación, control y gobernanza de modelos | 75% | 72% |
| Empresas con mecanismos formales de gestión de IA | 68% | 55% |
| Responsabilidad de la alta dirección sobre decisiones basadas en IA | 64% | 53% |
| Fortalecimiento de ciberseguridad ante amenazas aceleradas por IA | 89% | 86% |
Fuente: KPMG, Global AI Pulse Q3 2026.
Los resultados muestran que las empresas participantes en México reportan mayores niveles que el promedio internacional en estos cuatro indicadores.
Sin embargo, el estudio no establece que ello se traduzca automáticamente en mejores resultados financieros o en una menor incidencia de riesgos tecnológicos.
¿Qué es el AI Harness Layer y por qué lo están adoptando las empresas?
Uno de los conceptos abordados por KPMG es el AI Harness Layer, que puede entenderse como una capa formal de gestión de inteligencia artificial.
Se trata del conjunto de controles, herramientas y procesos que permiten conectar los modelos de IA con las operaciones del negocio.
Su propósito es facilitar una administración coordinada de las herramientas utilizadas por las organizaciones.
De acuerdo con el estudio, 68% de las empresas mexicanas encuestadas ya cuenta con este tipo de mecanismos, frente al 55% a nivel global.
La diferencia es de 13 puntos porcentuales.
Esta estructura adquiere relevancia cuando una compañía utiliza distintos modelos, aplicaciones y agentes de inteligencia artificial en sus áreas operativas.
Entre los aspectos que las organizaciones necesitan administrar se encuentran:
- Control de los modelos de IA, incluyendo su ubicación y condiciones de utilización.
- Gobernanza de datos, para gestionar la información utilizada por los sistemas.
- Supervisión de procesos, especialmente cuando la tecnología participa en decisiones empresariales.
- Rendición de cuentas, para establecer responsabilidades sobre los resultados.
- Medición financiera, que permita evaluar el valor generado por las inversiones.
- Seguridad y resiliencia, para reducir la exposición a amenazas tecnológicas.
KPMG también identifica un interés creciente por la soberanía de los modelos, los datos y la propiedad intelectual.
El 37% de las empresas mexicanas ya utiliza agentes de inteligencia artificial
La implementación de agentes de IA continúa expandiéndose dentro de las operaciones empresariales.
El informe señala que 37% de las compañías participantes en México reporta una implementación significativa de agentes inteligentes, frente al 34% a escala global.
Estos sistemas están siendo incorporados para apoyar tareas y procesos cotidianos de trabajo.
La adopción de agentes representa una etapa adicional respecto al uso individual de herramientas de inteligencia artificial, debido a que su integración puede involucrar procesos y decisiones dentro de distintas áreas de una organización.
No obstante, el estudio no detalla qué actividades específicas concentran la mayor implementación en México ni cuantifica los ahorros obtenidos. Tampoco presenta cifras sobre sustitución de puestos de trabajo o variaciones de productividad atribuibles exclusivamente a estos agentes.
México registra mayor avance en adopción de IA que el promedio global
Además de la implementación de agentes, el estudio revela que 75% de las empresas mexicanas encuestadas está ampliando iniciativas de inteligencia artificial o se encuentra en etapas avanzadas de adopción.
A nivel global, la proporción es de 66%.
| Indicador | México | Global |
|---|---|---|
| Implementación significativa de agentes de IA | 37% | 34% |
| Empresas que expanden iniciativas o están en etapas avanzadas de adopción | 75% | 66% |
Fuente: KPMG, Global AI Pulse Q3 2026.
Los resultados corresponden a organizaciones participantes en la investigación y no deben interpretarse como una medición del conjunto de empresas mexicanas, particularmente de las micro, pequeñas y medianas empresas.
Ciberseguridad: 89% de las empresas mexicanas refuerza su protección ante riesgos de IA
La expansión de la inteligencia artificial también está modificando las prioridades de seguridad empresarial.
Según KPMG, 89% de las organizaciones encuestadas en México está fortaleciendo sus capacidades de ciberseguridad para responder a amenazas aceleradas por IA.
El porcentaje supera ligeramente el promedio global de 86%.
La necesidad de reforzar los controles adquiere importancia conforme las herramientas tecnológicas se integran en procesos críticos y utilizan información empresarial.
El estudio vincula esta tendencia con la preocupación por proteger los datos, evitar dependencias tecnológicas y mantener la continuidad de las operaciones.
Sin embargo, el comunicado no identifica un número específico de incidentes de ciberseguridad registrados por las empresas mexicanas ni cuantifica las pérdidas económicas relacionadas con la inteligencia artificial.
Por ello, el indicador refleja medidas de fortalecimiento reportadas por las organizaciones, no la incidencia comprobada de ataques.
La alta dirección asume mayor responsabilidad sobre las decisiones de IA
El uso de inteligencia artificial está dejando de ser una responsabilidad exclusiva de los equipos tecnológicos.
El estudio revela que 64% de las empresas mexicanas encuestadas atribuye directamente a la alta dirección la responsabilidad sobre decisiones basadas en IA, frente al 53% global.
Esta participación refleja la importancia de integrar la supervisión tecnológica con las decisiones estratégicas de la organización.
La adopción de sistemas inteligentes puede involucrar presupuestos, información confidencial, procesos operativos y resultados financieros.
Por ello, KPMG plantea que la gobernanza y la rendición de cuentas deben acompañar la expansión de las iniciativas tecnológicas.
Gustavo Gómez, socio líder de Inteligencia Artificial de KPMG México, señaló que las empresas están modificando sus prioridades conforme avanzan en la implementación.
“La diferencia ya no radica únicamente en la tecnología, sino en las capacidades para fortalecer sus modelos de gobernanza, supervisión y medición”.
El especialista destacó que las organizaciones más avanzadas están concentrándose en ampliar el uso de IA de manera segura, coordinada y sostenible.
¿Qué deben medir las empresas para evaluar la rentabilidad de la inteligencia artificial?
El contraste entre el 90% de empresas que afirma obtener valor medible y el 14% que cuenta con mecanismos consistentes de evaluación financiera plantea una cuestión central: cómo determinar si la inversión tecnológica está produciendo resultados suficientes.
A partir de los desafíos identificados por KPMG, las organizaciones pueden estructurar su evaluación alrededor de distintos elementos.
Indicadores relevantes para evaluar inversiones en IA
- Costo total de implementación: recursos destinados a herramientas, infraestructura, integración y operación.
- Ahorros operativos: reducción de costos asociada con mejoras en procesos.
- Productividad: cambios medibles en tiempos de ejecución y capacidad operativa.
- Resultados comerciales: contribución verificable a ingresos o procesos de negocio.
- Riesgos y controles: costos y medidas relacionados con seguridad, supervisión y cumplimiento.
- Retorno sobre la inversión (ROI): relación entre los beneficios económicos netos y los recursos comprometidos.
Estos indicadores constituyen criterios generales de evaluación financiera; el comunicado de KPMG no proporciona una metodología única de ROI ni resultados específicos para cada categoría.
La selección de métricas dependerá del tipo de proyecto y de los objetivos de cada organización.
Una implementación orientada a mejorar procesos administrativos, por ejemplo, requiere indicadores distintos de los utilizados para evaluar una herramienta destinada a operaciones comerciales.
¿Qué empresas participaron en el estudio Global AI Pulse Q3 2026?
El informe de KPMG se elaboró mediante una encuesta internacional aplicada entre julio y agosto de 2026.
La investigación reunió a más de 2,100 líderes empresariales de 20 países, entre ellos México, Estados Unidos, Canadá, Brasil, Reino Unido, Alemania, Francia, España, China, Japón e India.
Las compañías participantes reportaron ingresos anuales superiores a 50 millones de dólares.
Esta característica es importante para interpretar los resultados, ya que el estudio se concentra en organizaciones de una determinada escala económica.
Por lo tanto, los porcentajes nacionales deben entenderse como resultados de las organizaciones mexicanas incluidas en la investigación, no como cifras representativas de todas las unidades económicas del país.
El reto de México: convertir la adopción de IA en resultados financieros comprobables
Los resultados de KPMG muestran un avance en la integración de inteligencia artificial entre las empresas mexicanas participantes.
El 75% reporta iniciativas avanzadas o en expansión, el 68% dispone de mecanismos formales de gestión y el 89% está fortaleciendo su ciberseguridad.
Sin embargo, el indicador financiero presenta un contraste relevante: aunque 90% asegura obtener valor medible, únicamente 14% evalúa de manera consistente ese valor frente a la inversión.
La diferencia adquiere importancia ante los presupuestos previstos para los próximos 12 meses y la incorporación de agentes inteligentes a los procesos empresariales.
Para las organizaciones, el desafío no será únicamente incorporar nuevas herramientas, sino establecer criterios que permitan identificar qué proyectos generan resultados, cuáles requieren ajustes y cuáles justifican inversiones adicionales.
La siguiente etapa de la inteligencia artificial empresarial estará marcada por la capacidad de demostrar su rentabilidad, mantener el control de los sistemas y vincular los presupuestos tecnológicos con objetivos de negocio verificables.
