13 de junio de 2026 — Un reciente estudio revela que el 80% de las empresas en México que utilizan inteligencia artificial (IA) desconocen las funcionalidades específicas que han implementado y los puntos de su infraestructura tecnológica donde operan. Esta falta de control dificulta la protección de datos, la medición de costos y la rendición de cuentas por decisiones automatizadas.
Solo el 20% de las empresas mexicanas conoce sus implementaciones de IA
Según el estudio realizado por el Institute for Business Value de IBM y la Dubai Future Foundation, solo el 20% de las organizaciones mexicanas encuestadas tiene un conocimiento preciso sobre las capacidades de IA que han implementado y su ubicación dentro de la infraestructura tecnológica.
Este desconocimiento impide a las empresas proteger adecuadamente sus datos, medir los costos asociados y responder por las decisiones automatizadas que se toman.
Escasa adopción de inventarios de sistemas de IA
El mismo estudio indica que apenas el 13% de las organizaciones en México mantiene un inventario de sus sistemas de IA. Un inventario es esencial para identificar qué modelos se utilizan en cada área, qué información procesan, qué decisiones pueden tomar y quién es responsable en caso de errores. La ausencia de este registro complica la gestión de riesgos y la auditoría de procesos automatizados.
Implementación descontrolada de agentes de IA
La incorporación de agentes de IA por parte de los empleados, sin la autorización del área tecnológica, agrava la falta de control. Estos agentes pueden modificar registros y ejecutar tareas sin supervisión adecuada, operando fuera de los controles de seguridad establecidos. Esta expansión fragmentada deja a las organizaciones sin registros suficientes para reconstruir eventos durante una filtración de datos o una auditoría.
Deficiencia en plataformas de orquestación de IA
El estudio también revela que solo el 3% de las organizaciones mexicanas cuenta con una plataforma para orquestar su IA. La orquestación permite coordinar modelos y agentes de distintos proveedores, asignarles tareas y establecer qué sistema puede intervenir según el costo, el riesgo o la finalidad del proceso. Sin esta coordinación, es fácil que los sistemas de IA operen fuera de control.
Riesgos asociados a la falta de trazabilidad en sistemas de IA
La falta de trazabilidad en los sistemas de IA es especialmente preocupante cuando estos participan en procesos que afectan directamente a las personas, como la selección de candidatos, la detección de fraudes o la aprobación de créditos. Sin registros adecuados, explicar decisiones automatizadas erróneas se convierte en una tarea difícil, lo que puede generar problemas legales y de reputación para las empresas.
Este artículo se basa en información de fuentes públicas disponible al momento de su publicación.
