La fiebre por la Inteligencia Artificial (IA) en México ha chocado con la dura realidad de la rentabilidad. A pesar de inversiones millonarias, muchas empresas no ven los resultados esperados, enfrentando un abismo entre la inversión y el retorno.

La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas mexicanas ha experimentado un auge en los últimos dos años, impulsado por la promesa de eficiencia y innovación. Sin embargo, este entusiasmo inicial se enfrenta ahora a un desafío crítico: la rentabilidad. Se estima que las inversiones en IA en México han superado los 450 millones de dólares, dirigidas principalmente a modelos generativos, licencias de software y consultoría especializada.

A pesar de esta considerable inversión, muchas empresas mexicanas no han logrado traducir la tecnología en beneficios financieros tangibles. Analistas señalan la existencia de un "abismo del ROI" (Retorno de la Inversión), donde la brecha entre la inversión masiva en tecnología y la incapacidad de generar ganancias medibles se hace evidente. En algunos casos, los márgenes de ganancia se han estancado o incluso disminuido debido al aumento de los costos operativos asociados a la implementación de la IA.

Uno de los principales obstáculos identificados es la implementación superficial de la IA. Empresas han adquirido herramientas generalistas para áreas que carecen de datos digitalizados, limpios y estructurados. Expertos advierten que la IA no es una solución mágica, sino un multiplicador, y su efectividad depende de la calidad de los datos subyacentes. La urgencia por proyectar una imagen de innovación ha llevado a algunas empresas a priorizar la interfaz sobre la infraestructura, comprometiendo la capacidad de la IA para generar valor real.