Rubén Romero / El Sol de México
Según el estudio Inteligencia Artificial en México: de la promesa al impacto económico, la baja adopción obedece principalmente a barreras en conectividad, falta de talento especializado y limitada capacitación tecnológica.
Estos factores dificultan el aprovechamiento de una herramienta clave para incrementar la productividad y los salarios en el país.
“Integrar IA deja de ser solo un tema de automatización y empieza a reflejarse en indicadores concretos de eficiencia y remuneración”, indicó el organismo.
No obstante, la integración de IA en México evidencia una disparidad marcada por el tamaño de la compañía.
La adopción no es igual
Entre los principales retos destaca la carencia de una estrategia nacional que coordine esfuerzos, así como la insuficiencia de infraestructura digital; muchas microempresas aún operan sin acceso confiable a internet.
Además, existe un déficit preocupante de talento especializado en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, lo que limita la disponibilidad de profesionales capaces de impulsar estos proyectos dentro de las compañías.
Se suma la escasez de datos abiertos y plataformas analíticas avanzadas, junto con una inversión en investigación y desarrollo considerablemente por debajo del promedio de los países de la OCDE.
Otra debilidad relevante es la falta de personal propio en áreas de tecnologías de la información y ciberseguridad dentro de las empresas, haciéndolas más vulnerables y menos preparadas para innovar.
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