El uso de IA se expande en México

Por Ricardo Zermeño González

Publicado en octubre 28º 2025

Durante el segundo trimestre de 2025, Select realizó un sondeo a 61 miembros del Consejo de Innovación Digital, la mayoría CIOs de compañías líderes en México, sobre el liderazgo en inteligencia artificial (IA) y casos de uso más frecuentes, entre otros temas.

Liderazgo de IA en México

Antes de identificar casos de uso de IA, se hizo una exploración sobre cuáles ejecutivos lideran los proyectos de IA dentro de las grandes compañías en el país, ya sea la misma dirección general, sistemas, tecnología u otras áreas.

Los CIOs son estratégicos para avanzar en las agendas de uso de IA en México, ya sea asistiendo a la dirección general (25%), acompañando a otras áreas de negocio (22%), o como únicos líderes de proyectos de IA (29%).

Sin embargo, 28% de los participantes identifica a ejecutivos de otras áreas como líderes de los proyectos de IA, de los cuales 6% corresponden a directivos de innovación, datos y analítica.

Imagen 1: Resultados

Caso de IA con mayor impacto

Los participantes identificaron 65 casos de uso reales de IA vigentes. A continuación, describimos los más populares:

1. Automatización de procesos

Automatización de flujos de trabajo con robot process automation (RPA) e IA para facturación, conciliación bancaria, contabilidad, marketing, finanzas, servicio al cliente, cadena de suministro, y otras tareas repetitivas. Estos casos de uso automatizan procesos a la vez que minimizan errores, generan eficiencias, apoyando la operación diaria y facilitando las auditorias y revisiones.

Un caso para destacar es el apoyo al proceso de enseñanza y aprendizaje con herramientas que soportan las actividades de los maestros y los alumnos.

2. Atención y soporte a clientes, y asociados

Asistentes virtuales o chatbots con Gen IA para atender al público en general, a clientes y/o a colaboradores a que aprovechen repositorios de conocimientos y agilizar la comunicación. Si bien los chatbots tienen bastantes años, las versiones más recientes potenciadas con Gen IA mejoran el nivel de atención, siempre y cuando estén bien acotados e integrados a las bases de datos respectivas.

Es interesante mencionar que en el poder judicial ya se están aprovechando los agentes virtuales con LLMs para consultas en todos los repositorios públicos de información sobre tesis, sentencias y votos emitidos; así como ubicación de datos de transparencia, directorio público e información del quehacer de las cortes.

3. Análisis de datos predictivo

Análisis predictivo con machine learning (ML) para pronóstico de la demanda, probabilidad de impago, detección de fraudes, mantenimiento predictivo, detección de fallos en maquinaria industrial, automatizar producción, programación de entregas e identificación de soluciones de help desk.

Uno de los participantes mencionó "Estamos alimentando un modelo con machine learning con el objeto de que aprenda de nuestro help desk sobre fallas… y que nos permita entrenar a nuestros técnicos”.

A través del uso de algoritmos avanzados, algunos miembros del Consejo de Innovación Digital están anticipando la demanda del mercado, proyectando ventas futuras, detectando patrones de riesgo, y optimizando sus estrategias comerciales.

4. Análisis, clasificación y síntesis de información

El uso de la IA para identificar, analizar, clasificar y sintetizar información se ha propagado a muchas compañías y actividades, con los beneficios y riesgos que esto conlleva. En los casos mencionados destaca la contextualización de los LLMs al contenido relevante en sinergia con los asistentes virtuales. En un caso se usa la IA para analizar sentencias emitidas, facilitando los procesos de deliberación y desarrollo de los juicios.

Imagen 2: Porcentaje por caso de uso.

Conclusión

A pesar de un entorno de negocios complejo, existen oportunidades para la innovación digital y la inteligencia artificial es una de ellas. En México, los CIOs lideran los proyectos de IA, pero siempre acompañando a ejecutivos de negocio, sobre todo, a directivos de innovación, datos y analítica. Los proyectos que impulsan este liderazgo conjunto pueden agruparse en aquellos que automatizan procesos, soportan a clientes y a asociados y analizan y sintetizan la información.