Líderes mexicanos redefinen el negocio con IA

Líderes mexicanos redefinen el negocio con IA. Un estudio de MIT Technology Review en español y Opinno, patrocinado por Oracle, muestra que algunas organizaciones líderes ya avanzan en esa dirección, generando nuevas líneas de negocio con IA. El estudio de Opinno incluye entrevistas con 25 líderes de IA de grandes empresas en México, seleccionados de una muestra mayor. Cada líder describe sus estrategias, casos de uso y aprendizajes y, sobre todo, recomendaciones muy valiosas que podemos aprovechar.

 

Recientemente, publicamos un reporte sobre las principales tendencias de la IA y concluimos que la principal oportunidad es aprovecharla para redefinir nuestro modelo de negocios, y no sólo para automatizar y ser más eficientes.

 

En este reporte, analizaremos los casos de uso de la IA que reportan los líderes entrevistados, utilizando la taxonomía de modelos de negocios con IA que planteamos anteriormente.

 

Familias de casos de uso de IA en México

Nuestra taxonomía de casos de uso de IA descansa en dos dimensiones:

 

  • Autonomía para representar al cliente: Actúa como herramienta de apoyo que Asiste al humano, o como agente que Ejecuta y Compone procesos de forma autónoma y, en su nivel más alto, Orquesta en nombre del cliente.
  • Cobertura del ecosistema: IA transforma los procesos internos de la empresa, o reconfigura el ecosistema de socios, proveedores y clientes.

 

En síntesis, la IA puede asistir al humano, pero también actuar como un agente que ejecuta, compone y orquesta procesos de forma autónoma. Si se aplica a procesos tanto internos como externos, la IA puede convertirse en un orquestador autónomo de todo nuestro ecosistema y atender a nuevos clientes.

 

Las empresas usan mucha IA, pero sobre todo para hacer mejor lo que ya hacían. Por el nivel de autonomía de la IA, 5 de las 25 empresas se quedan en Asistir, 16 llegan a Ejecutar, 3 a Componer y ninguna a Orquestar, que solo aparece en dos proyectos de investigación. Una empresa no describe casos propios.

 

En la segunda dimensión, 88% de los casos se concentra en la operación interna o en la atención al cliente; solo 12% llega a la cadena de valor o al ecosistema de socios y proveedores.

 

Algunos ejemplos interesantes de cada familia de IA son:

 

Asistir

Grupo Bafar: el sistema SIMA anticipa fallas en planta; la eficiencia de los equipos subió de 82% a 88%.

 

Ejecutar

Megacable: una llamada con agentes de IA cuesta 60 centavos; con un agente humano, 38 pesos.

 

Componer

Seguros Banorte: los agentes, llamados «mayordomos» arman coberturas a la medida de cada cliente.

 

Orquestar

Tec de Monterrey investiga dos proyectos en cadenas de valor completas: una de consumo y otra de construcción.

 

Figura 1

 

 

IA para transformar el negocio

La IA se utiliza no sólo para automatizar procesos actuales y mejorar su eficiencia, sino también para rediseñarlos. Pero la distancia entre ambas cosas es grande: 15 de las 25 empresas describen programas masivos de acceso y formación en IA para su personal, y solo 7 han cambiado su modelo de negocio. Algunos entrevistados fueron muy claros y contundentes:

 

“No hay nada más inútil que hacer de manera muy eficiente algo que nunca se debió haber hecho” (líder de Estrategia de Producto, Revolut).

 

“Si todo lo que necesitas hacer lo puedes hacer, ¿por qué no estás haciendo lo que necesitas hacer?” (director global de Tecnología de Negocio, Grupo Bimbo).

 

“Si la inyectas en un proceso heredado puedes obtener mejoras marginales, pero también automatizar la burocracia y hacer más rápidas las ineficiencias” (responsable de Tecnología, Transformación, Datos e IA, GNP Seguros).

 

Sin embargo, tener la capacidad no es lo mismo que transformarse. La transformación más integral del negocio incluye atender a nuevos clientes en dos caminos: generar nuevas líneas de productos o servicios para atender a los clientes de siempre o para atender a clientes que siempre han quedado fuera del mercado. Este segundo camino es la estrategia más disruptiva que mencionamos en nuestro reporte anterior y sin duda, es el más relevante para México.

 

El principal hallazgo de nuestro análisis de las entrevistas es que 7 de las 25 empresas han redefinido no sólo sus procesos sino también su modelo de negocio y el resto, usa la IA para mejorar su negocio actual. Es interesante señalar que cinco de las siete empresas usan la IA para Ejecutar y, por lo tanto, cambiar el modelo de negocio no exige la IA más autónoma.

 

Conviene dimensionar este resultado: las 25 empresas fueron seleccionadas por estar a la vanguardia del uso de la IA en México. Si solo 7 de ellas han cambiado su modelo de negocio, la empresa mexicana típica está todavía más lejos de hacerlo.

 

En la tabla 1 describimos lo que hacen estas 7 empresas para transformar su negocio; seis ya tienen resultados y una, TV Azteca, está en desarrollo.

 

En nuevos productos para clientes tradicionales, están un nativo digital y dos televisoras: Kavak, que descansa en muchos agentes para gestionar la relación con clientes (Componer) y Televisa Univision y TV Azteca para generar nuevos productos (Ejecutar).

 

Para atender a quienes han quedado fuera del mercado, tenemos a tres negocios financieros y una cadena de farmacias. En finanzas, hay dos nativos digitales o fintech y una aseguradora tradicional. Nu México y Mercado Pago prestan a personas y pymes sin historial crediticio, y Seguros Banorte arma coberturas pequeñas adecuadas a clientes que de otra manera no contratarían una póliza. Por su parte, Farmacias del Ahorro acompañó a 20,000 pacientes en un mes para control de peso sin haber realizado una promoción.

 

Figura 2

 

 

Oportunidades para la industria TIC

Las empresas de TIC tienen las mismas oportunidades que el resto de los negocios. Aprovechar la IA al interior de su organización es condición necesaria para que puedan ayudar a sus clientes. No cabe aquí aquello de “en casa de herrero, cuchillo de palo”.

 

Algunas de las empresas entrevistadas por Opinno son integradores y operadores de telecomunicaciones, y presentan casos que están desarrollando en su interior y con sus clientes. El director de Inteligencia Artificial y Datos de Megacable apunta: “Nos falta una visión más de ecosistema” y “México necesita más especialistas y proveedores capaces de resolver problemas concretos con IA”.

 

Por otro lado, algunas empresas de retail empiezan a rediseñar su catálogo, y los integradores podrían ayudar a comercios e industrias a prepararse para que los agentes de IA de sus clientes encuentren y compren sus productos. Es el paso de la IA aplicada a los procesos internos a la IA que reconfigura el ecosistema, la segunda dimensión de nuestra taxonomía.

 

Conclusiones

Casi todas las empresas líderes ya usan la IA, pero solo 7 de 25 la han llevado a su modelo de negocio. La barrera no es tecnológica: cinco de esas siete lo lograron con IA que ejecuta tareas, no con la más autónoma. Lo que las distingue es la decisión de ofrecer algo nuevo o de atender a quien antes no era rentable.

 

Ese segundo camino, atender a quienes quedaban fuera del mercado, es el más prometedor para México. Para la industria TIC, la lección es doble: transformarse primero y especializarse para cubrir los huecos que los propios líderes señalan.

 

La pregunta para cada empresa es: ¿qué cliente nunca hemos podido atender y que la IA ya haría rentable?

 

En Select ayudamos a las empresas a responder esa pregunta en los talleres de Estrategia y Arquitectura de Negocios con IA (EnTIC), donde usamos la misma taxonomía de este análisis para diseñar estrategias disruptivas.

 

Zermeño González, R. (2026, 21 de julio). Estrategia y arquitectura de negocios con IA. Tecnología y Negocios. https://selectnet.selectestrategia.net/reporte/estrategia-y-arquitectura-de-negocios-con-ia

MIT Technology Review en español. (2026). AI Top Business Leaders 2026: Liderando la transformación de IA en México. Opinno. https://www.technologyreview.es/informes/ai-top-business-leaders-mexico. Además del informe general, este análisis se basa en las entrevistas individuales a los 25 líderes, publicadas por MIT Technology Review en español en septiembre de 2026.

 

Ricardo Zermeño González

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