Aunque 68 % de las compañías en México asegura estar probando IA, apenas una fracción mínima consigue resultados reales. La mala calidad de los datos frena los proyectos y abre paso a modelos como Sales Intelligence para transformar la fiebre tecnológica en valor de negocio.
México vive una ola de interés por la inteligencia artificial: 68 % de las empresas dice estar experimentando con IA, pero las cifras reales de adopción y madurez son mucho más modestas. Según el Informe de Madurez Digital 2025 (EY–KIO–AmCham), apenas 1 % de las compañías alcanzó la llamada “madurez en IA”.
La radiografía de The Competitive Intelligence Unit (CIU) es todavía más cruda: 0.5 % de adopción general —microempresas 0.1 %, pequeñas 6.1 %, medianas 14.2 % y grandes 17 %— lo que dibuja un ecosistema con mucho ruido y escaso impacto tangible.
¿Por qué se estancan los proyectos? La respuesta aparece una y otra vez: la calidad de los datos. “Sin datos preparados, la IA no sirve. Hoy vemos empresas que destinan presupuestos millonarios a algoritmos sofisticados, pero siguen tomando decisiones con información que no cuadra”, afirma Javier Costa, Chief Business Development Officer de X-DATA. El diagnóstico es directo: datos incompletos, duplicados o mal estructurados alimentan modelos y reportes erróneos, generan frustración entre directivos y convierten la prometida ventaja competitiva en un lastre operacional.
En ese contexto surge la propuesta de X-DATA: Sales Intelligence. Según la consultora mexicana, este enfoque centraliza información de ventas, inventarios y mercado y le suma analítica avanzada con IA para eliminar inconsistencias, ganar visibilidad en tiempo real y reducir costos operativos. Entre los resultados que promete la startup figuran la capacidad de anticipar demanda, corregir duplicidades y—de forma ambiciosa—elevar el ticket promedio hasta en 25 %.
Para ejecutivos que manejan P&L y cadenas de suministro, la propuesta tiene dos virtudes estratégicas: primero, prioriza la gobernanza y preparación de datos antes de invertir en modelos complejos; segundo, orienta la analítica a decisiones comerciales concretas (a qué clientes priorizar, qué productos impulsar, qué canales explotar). En un mercado mexicano donde sostener márgenes es cada vez más difícil, contar con información confiable se vuelve una ventaja operativa y financiera.
El panorama obliga a una reflexión práctica para quienes gobiernan la transformación en empresas multinacionales: invertir en proyectos de IA sin limpiar y estructurar datos equivale a apostar a ciegas. Las soluciones como Sales Intelligence son relevantes no por ser moda, sino por ofrecer un camino pragmático: transformar datos crudos en señales accionables que impacten en ventas y eficiencia.
X-DATA se presenta como consultora local con foco en analítica avanzada y visualización, diseñada para convertir información dispersa en decisiones estratégicas. Su mensaje al mercado es claro: antes de escalar modelos, hay que preparar los cimientos. Y para México, donde la brecha entre experimentación (68 %) y madurez real (1 %) es abismal, la urgencia es convertir la fiebre por la IA en proyectos que realmente generen valor.
¿La conclusión para los líderes? Priorizar gobernanza de datos, medir impactos comerciales y apostar por iniciativas que demuestren ROI en plazos cortos. Porque sin datos preparados, como recuerda Javier Costa, la IA solo será una promesa costosa.