En el México Digital Summit 2026, especialistas señalaron que adoptar inteligencia artificial requiere también conectividad, talento y una estrategia que convierta la inversión tecnológica en resultados para las empresas.
Comprar una herramienta de inteligencia artificial puede ser una decisión rápida. Conseguir que esa herramienta cambie la operación de una empresa exige bastante más: información que pueda utilizar, personas que sepan aprovecharla y una infraestructura que permita llevarla al trabajo cotidiano.
Esa distancia entre incorporar tecnología y obtener resultados atravesó varias de las conversaciones del México Digital Summit 2026, celebrado el 6 y 7 de octubre en Alboa de Plaza Artz, en la Ciudad de México. Convocado por la Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de la Información y organizado por DPL Group, el encuentro reunió a representantes de empresas, autoridades y academia para discutir cómo la infraestructura digital y la IA pueden impulsar la economía del país.
Las intervenciones dejaron una pregunta sobre la mesa: ¿qué necesita México para que el entusiasmo por la inteligencia artificial se traduzca en mayor productividad?
La IA necesita una empresa preparada
Salma Jalife, CEO del Centro México Digital, planteó que el país debe definir qué papel quiere ocupar frente a esta tecnología, tanto en competitividad como en desarrollo económico.
El punto de partida presenta dificultades. Un análisis del Centro México Digital, elaborado con información del Censo Económico 2024 del Inegi, muestra que la adopción de IA es todavía baja y desigual. Los sectores avanzan a ritmos distintos y sus necesidades tampoco son las mismas.
“La IA aislada no nos da el salto de productividad”, señaló Jalife.
Su advertencia pone el foco en lo que rodea a una implementación. El impacto de la inteligencia artificial depende también de otras tecnologías y de las capacidades que una organización haya construido para aprovecharlas.
Entre las barreras, Jalife identificó infraestructura insuficiente, brechas de talento, dificultades para generar y acceder a datos abiertos, baja inversión en investigación y desarrollo y carencias de seguridad digital. A ello sumó la ausencia de una estrategia nacional de IA.
Desde esa perspectiva, ampliar la adopción requiere crear las condiciones para que las herramientas funcionen y para que México desarrolle capacidades propias.
La productividad también depende de lo que ocurre fuera de la pantalla
En el panel dedicado a transformación industrial, la conversación aterrizó en problemas concretos: conectividad, energía, redes y capacitación.
Gustavo Aguilar Téllez, de Huawei México, explicó que las distintas industrias tienen requerimientos tecnológicos diferentes. Como ejemplo, señaló que una operación de control remoto en tiempo real puede necesitar una latencia de entre uno y 20 milisegundos, frente a un promedio de 40 milisegundos en México.
La latencia es el tiempo que tarda una señal en viajar y obtener respuesta. En una operación industrial a distancia, ese retraso puede determinar si una aplicación resulta viable. El ejemplo ilustra por qué una herramienta avanzada necesita una red capaz de acompañarla.
La minería expuso otra dimensión del problema. Karen Lucía Flores, directora general de la Cámara Minera de México, señaló que el sector opera en 696 comunidades y que 80% de ellas se encuentra en zonas remotas, muchas sin conectividad suficiente.
Para esas operaciones, la transformación digital pasa primero por resolver cómo conectar los lugares donde se trabaja. La infraestructura se convierte así en una condición para mejorar tanto la productividad como la seguridad.
El riesgo de comprar tecnología y aprovecharla poco
Azul Ogazón Gómez, Country Manager de A3 en México, identificó la integración como uno de los puntos débiles del país: los avances ocurren en esfuerzos separados, sin suficiente articulación.
Su planteamiento vincula la tecnología con una pregunta empresarial básica: ¿para qué se necesita?
La respuesta debería orientar la inversión, la capacitación y la evaluación de resultados. Ogazón propuso que los apoyos para adoptar tecnología estén relacionados con mejoras concretas de productividad, como reducir costos, utilizar mejor los recursos y elevar la eficiencia.
El objetivo es evitar que los equipos y sistemas adquiridos terminen subutilizados.
Para las pequeñas y medianas empresas, el desafío incluye además el acceso a financiamiento y acompañamiento. Cindy Rayo, directora regional para México y Centroamérica de Asiet, planteó incentivos que permitan extender la transformación tecnológica más allá de los grandes polos industriales.
La discusión tiene una consecuencia para los negocios: sumar herramientas y mejorar el desempeño son procesos relacionados, pero el segundo exige revisar cómo se trabaja y qué capacidades faltan.
Una estrategia para decidir dónde competir
El encuentro también abordó el lugar que México podría ocupar en la economía de la IA.
Sebastián Cabello, CEO de SmC+, propuso mirar toda la cadena de valor: conectividad, centros de datos, información, modelos, aplicaciones, integración y dispositivos. A partir de esa visión, el país puede identificar dónde tiene capacidades y en qué actividades quiere invertir.
La industria de semiconductores ofrece un ejemplo. Carlos Rebellón, director de Asuntos Gubernamentales para las Américas, México y Canadá de Intel, destacó las ventajas del talento mexicano para actividades como diseño y validación.
También señaló un desafío: construir una cadena de suministro propia que reduzca la dependencia de componentes asiáticos y atraiga nuevos proveedores.
La oportunidad consiste en participar en las actividades que hacen posible la tecnología, además de incorporarla a los negocios.
Las reglas siguen en discusión
La regulación de la IA reunió posturas distintas. Eber Betanzos Torres, presidente del Instituto Nacional de Administración Pública, planteó regular sus usos y proteger los derechos de las personas. Julio Téllez, investigador de la SECIHTI, defendió una ley específica que establezca reglas claras.
Otros participantes subrayaron la necesidad de comprender mejor la tecnología, evitar una regulación excesiva y construir una visión de desarrollo más amplia.
Rolando Zapata, presidente de la Comisión de Inteligencia Artificial del Senado, explicó que se trabaja en una propuesta de estrategia nacional con un horizonte de cinco a diez años y participación de gobierno, empresas, academia y sociedad civil.
Se trata de una propuesta en desarrollo. Su planteamiento busca establecer una hoja de ruta que permita orientar la adopción y adaptar las reglas conforme cambie la tecnología.
Las conversaciones del summit apuntaron a una tarea que empieza antes de elegir una herramienta y continúa después de instalarla. Para que la IA mejore la productividad, una empresa necesita saber qué problema busca resolver, preparar a su equipo y comprobar qué cambia en su operación. A escala nacional, ese esfuerzo requiere infraestructura, inversión y decisiones que permitan llevar sus beneficios a más sectores y regiones.
