La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como una de las tecnologías más relevantes de los últimos años. Su aplicación a una gran cantidad de aspectos en los negocios ha hecho que muchas compañías busquen implementarla lo más rápido posible, a fin de mantenerse relevantes en su mercado. Sin embargo, su nivel de adopción varía en función de los objetivos del negocio, la propia cultura de la IA e incluso la capacidad del talento para incorporarla a los procesos.

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El estudio de KPMG México Panorama de la inteligencia artificial en México y Centroamérica 2025¹ analiza cuáles son las habilidades más relevantes para que las compañías puedan trabajan con IA, destacando que 48% de la muestra en México y 53% en Centroamérica consideran como habilidad indispensable el dominio de herramientas o plataformas de inteligencia artificial generativa (IAGen), seguido de contar con conocimiento en ciencia de datos, machine learning o IAGen (19% y 11% respectivamente).

En un entorno en el cual las empresas enfrentan desafíos constantes para retener al talento, la capacitación y la capacidad de innovación se han convertido en factores clave para reducir la rotación de personal. En este contexto, una implementación exitosa de IA requiere diseñar un esquema de formación que abarque a la mayoría de los niveles dentro de la organización.

En el caso de las grandes empresas (con más de 500 colaboradores), una alternativa efectiva es la formación de early adopters, es decir, talento designado para capacitarse en comprender e interactuar con la IA de manera efectiva en distintos contextos, buscando obtener esta competencia esencial (llamada AI fluency). En perfiles más técnicos es posible avanzar con temas avanzados como machine learning o ciencia de datos. Estas personas no solo proponen soluciones operativas o comerciales junto a las y los líderes, sino que también tienen la capacidad de validar nuevos métodos en entornos controlados y, eventualmente, actuar como formadores del resto del equipo.

A su vez, este enfoque puede adaptarse a empresas de cualquier tamaño, mediante fases progresivas que aseguren el acceso equitativo a la tecnología. Al democratizar el uso de la IA, la compañía genera una inercia hacia la digitalización y consolida una cultura de mejora continua.

En cuanto al nivel de adopción de IA, tres de cada diez empresas en México (33%) y dos de cada diez en Centroamérica (22%) indican que su uso está orientado a la toma de decisiones basadas en datos, aunque de forma ocasional. En segundo lugar, se observa una implementación continua, centrada en el desarrollo de estrategias de uso de datos, formación y recopilación de retroalimentación (27% y 22% respectivamente).

Aunque el nivel de adopción en la región aún es incipiente, y muchas compañías no han identificado con claridad el valor comercial que la IA puede aportar a su modelo de negocio, la mayoría ya están experimentando con esta herramienta, impulsadas por el temor de quedarse rezagadas frente al avance tecnológico.

Por lo tanto, aquellas empresas que se consideren listas para avanzar hacia una estrategia integral de adopción pueden comenzar explorando casos de uso específicos, es decir, problemáticas claramente identificadas en distintas áreas del negocio donde esta tecnología pueda ofrecer soluciones concretas.
En cuanto a los procesos en los que actualmente se utiliza la IA, la automatización ocupa el primer lugar, con siete de cada diez compañías (73% en México y 69% en Centroamérica) que la emplean con este fin; seguido de la gestión de datos, (68% y 56%). En contraste, solo 29% y 22% respectivamente la usan para la adopción, implementación e iteraciones de aplicaciones basadas en la propia tecnología.

En este sentido, las compañías que incorporan o planean incorporar procesos de automatización mediante IA deben tener claridad de cómo se generan y utilizan los datos, considerando también los aspectos éticos y de seguridad involucrados. La automatización basada en IA tiene los datos como insumo principal para medir la eficiencia de los procesos y, en segundo lugar, tomar decisiones.

¿Qué habilidades o procesos de su organización considera más listos para incorporar IA?

¹ Panorama de la inteligencia artificial en México y Centroamérica 2025. Estrategias para acelerar la adopción efectiva, KPMG México, 2025.