En los Censos Económicos 2024, el INEGI preguntó por primera vez a los negocios si usaban internet y tecnologías digitales en su actividad. La respuesta, referida a 2023, es hasta ahora la única medición del uso de inteligencia artificial que abarca a todos los negocios del país.
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Cerca de uno de cada doscientos negocios del país usó inteligencia artificial en 2023.
De los 5.47 millones de negocios del sector privado y paraestatal que contó el INEGI, 1.27 millones usaron alguna herramienta digital, cerca de 23%. Dentro de ese grupo, la más común fue el buscador de internet (83.8%). La inteligencia artificial quedó casi al final de la lista, con 2.1%, apenas arriba de la robótica avanzada. Sobre el total, son unos 26,600 negocios, alrededor de 0.5%, según un cálculo propio con las cifras del instituto.
La medición corresponde a 2023, cuando la IA generativa (los sistemas que redactan textos y contestan preguntas a partir de instrucciones escritas) apenas empezaba a extenderse, por lo que es probable que la proporción actual sea mayor. La única medición oficial posterior se limita a empresas grandes: en junio de 2026, 48.5% de las empresas de más de 100 trabajadores dijo al Banco de México que usaba al menos una herramienta de IA.
La base sobre la que se mide era estrecha: tres de cada cuatro negocios no usaban ninguna herramienta digital, y la inteligencia artificial sólo se usa sobre alguna de ellas.
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Las cifras del INEGI, del Banco de México y de las encuestas globales miden universos distintos y no forman una serie.
El censo contó en 2023 todos los negocios del sector privado y paraestatal. La encuesta del Banco de México, publicada en el Reporte sobre las Economías Regionales de abril a junio de 2026, sólo representa a los establecimientos de más de 100 trabajadores, que son 1.5% de los manufactureros y 0.4% de los demás. Con cifras del censo de 2019, esos establecimientos generan 88.1% del valor agregado de la manufactura y 47.4% del resto de la economía. El propio banco advierte que su tasa podría no representar la adopción promedio del país. Entre el 0.5% del censo y el 48.5% de Banxico median tres años y dos universos distintos, de modo que la diferencia no mide el crecimiento del uso en ninguno de los dos.
Dentro del universo de Banxico, la proporción sube con el tamaño de la empresa: de 43.7% entre las de 101 a 250 trabajadores a 69.9% entre las de más de 1,000. Entre regiones la distancia es menor, de 45.8% en el norte a 51.2% en el centro. La proporción que espera usarla en los próximos tres años, 64.8%, es una intención declarada.
Uso de inteligencia artificial en las empresas de más de 100 trabajadores, por tamaño
Porcentaje de las empresas que usa al menos una herramienta de IA, junio de 2026
La encuesta anterior del banco, de septiembre de 2025, tampoco sirve como punto de partida. Su pregunta abarcaba el uso actual o planeado para los doce meses siguientes. Por esa diferencia, advierte Banxico, su 24.3% no se compara con el 48.5% de 2026, y el paso de una cifra a otra no indica que el uso se haya duplicado en nueve meses.
Las encuestas internacionales miden universos todavía más lejanos. En la que publicó McKinsey en noviembre de 2025, 88% de los participantes dijo que su organización usaba IA con regularidad en al menos una función. La muestra es autoseleccionada, con más peso de empresas grandes y sin desglose para México, y la firma vende consultoría de inteligencia artificial. Un documento de trabajo del NBER, de Yotzov, Barrero, Bloom y otros, encuestó a casi 9,000 directivos de siete países, México entre ellos, y 78% reportó que su empresa usa IA. Ninguna de las dos cifras describe al negocio mexicano típico ni mide lo mismo que el INEGI o el Banco de México.
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La mayoría de los negocios todavía no tiene registrada la información con la que trabaja una herramienta así.
Una herramienta de inteligencia artificial opera sobre los datos que el negocio le entrega, como ventas, clientes, inventario, mensajes o instrucciones. En los negocios más pequeños falta con frecuencia la computadora: entre los de hasta diez personas, sólo 22.3% la usaba en 2023, contra 86.2% de los de 11 a 50 personas, según las cifras preliminares de los mismos censos.
Los registros quedan todavía más atrás. Con datos de 2018, los Censos Económicos 2019 encontraron que 46.5% de los establecimientos no llevaba ningún registro contable, y en la ENAPROCE 2018, 66.5% de las microempresas dijo no vigilar ningún indicador de su desempeño en 2017. Son cifras de años distintos que no deben sumarse; se analizan en Separación de finanzas y registros contables en el negocio pequeño. Leídas en conjunto, indican que en una parte grande de los negocios del país no existe todavía un registro que una máquina pueda leer.
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Un asistente de IA subió 15% los casos resueltos por hora en una empresa real, sobre todo entre los menos hábiles.
Los agentes con menos habilidad fueron los que más ganaron con el asistente.
La falta de registros adquiere más peso al revisar de dónde provienen los mejores resultados medidos. Una de las mediciones con mejor diseño del efecto de la IA generativa en el trabajo diario es la de Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond, publicada en 2025 en The Quarterly Journal of Economics, una revista con revisión por pares. Siguieron a 5,172 agentes de atención a clientes, la mayoría en Filipinas, al servicio de una empresa del Fortune 500 que vende software de procesos de negocio a empresas pequeñas y medianas de Estados Unidos. Como el asistente llegó a los equipos en fechas distintas, pudieron comparar a quienes ya lo tenían con quienes aún no.
En promedio, según el estudio, los agentes con asistente resolvieron 15% más casos por hora. El efecto se repartió de forma desigual. En el quinto de agentes con menos habilidad, la mejora fue de 36%; los más experimentados apenas ganaron velocidad y vieron bajar un poco la calidad de su trabajo. Con el asistente, un agente de dos meses rendía igual que uno de más de seis meses sin él. La satisfacción de los clientes no se movió de forma apreciable.
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El asistente aprendió de las conversaciones que la empresa ya tenía guardadas y calificadas.
Para un negocio mexicano, el aspecto más pertinente del estudio es cómo se construyó la herramienta. Se ajustó con un archivo amplio de conversaciones entre clientes y agentes, cada una marcada con su resultado, y daba más peso a las de los agentes con mejor desempeño. Así podía recoger las prácticas de los mejores, incluso las que aplicaban sin formularlas, y ponerlas en la pantalla de los demás. Los autores plantean, como posibilidad y no como hallazgo, que eso explique parte de la ventaja de los novatos.
El resultado presupone esas condiciones previas: la empresa del estudio tenía sus conversaciones guardadas, sabía cuáles terminaban bien e identificaba a sus mejores agentes. Un negocio sin registros ni indicadores carece del material con el que una herramienta de este tipo aprende cómo se trabaja en él.
De ahí se desprende una inferencia que ningún estudio mide de forma directa: la secuencia de los pasos importa. Primero, la información queda registrada en un solo lugar. Después, los procesos se escriben para que una persona o un programa pueda seguirlos, y sólo entonces se elige qué tarea concreta asistir con inteligencia artificial. La delegación en un equipo pequeño sigue un orden parecido, con metas revisables y reglas escritas antes de delegar, como se analiza en Medición del desempeño y delegación en los equipos pequeños.
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Los asistentes de uso general ahorran tiempo en tareas sueltas, pero no conocen el negocio en que se usan.
Los asistentes que redactan y corrigen textos no requieren esa preparación. Shakked Noy y Whitney Zhang lo midieron en un experimento publicado en 2023 en la revista Science. A 453 profesionistas con estudios universitarios les asignaron tareas de escritura propias de su ocupación, y la mitad que pudo usar ChatGPT tardó 40% menos y entregó textos 18% mejor calificados.
El alcance del resultado es acotado. Eran tareas cortas, con instrucciones claras, que no requerían información de ninguna empresa en particular. Para contestar a un cliente con el precio vigente o consultar las existencias del almacén, la herramienta necesita los datos de ese negocio, y reaparece la misma condición: alguien tuvo que registrarlos antes.
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En México, la evidencia sobre el efecto de la inteligencia artificial se limita a la opinión de las empresas grandes.
No hay todavía estudios de este tipo con empresas mexicanas. Los dos estudios se hicieron con tareas y empresas que trabajan en inglés, y el dato del INEGI es anterior a que la IA generativa se volviera común. Lo más cercano es la opinión de las empresas grandes que encuestó el Banco de México. Entre las que ya usan inteligencia artificial, 57.3% no percibió un impacto significativo en sus ventas o ingresos por trabajador en los últimos tres años, y 39.1% percibió impactos positivos, «en su mayoría de magnitud pequeña». En el empleo, 67.5% no vio un efecto significativo. Son percepciones de los directivos, no una medición del efecto.
Efecto percibido de la inteligencia artificial en las ventas por trabajador
Porcentaje de las empresas de más de 100 trabajadores que usan IA, según su opinión sobre los últimos tres años, junio de 2026
La evidencia experimental con negocios pequeños de otros países es compatible con esa lectura. Otis, Clarke, Delecourt, Holtz y Koning dieron al azar a empresarios de Kenia un asistente de negocios basado en GPT-4. En promedio, sus ingresos no cambiaron; los que ya tenían buen desempeño ganaron más de 15%, y a los de peor desempeño les fue cerca de 10% peor que al grupo de comparación. La diferencia vino de qué consejos decidieron aplicar. El resultado es el contrario del de los agentes de atención, donde ganaron más los menos hábiles, y viene de un preprint, sin revisión de pares en la versión consultada. En la encuesta de Yotzov y otros, los directivos estiman que la IA subió la productividad laboral de sus empresas 0.2% al año en los últimos tres.
Si una medición futura del INEGI repite la pregunta, es previsible que la proporción de negocios que usa inteligencia artificial suba. Los datos revisados sugieren que el indicador más informativo para anticipar su efecto sería otro: la proporción de negocios con su información registrada en un formato que una herramienta pueda leer.
