La adopción de IA en México alcanzó 20.1% entre la población en edad laboral durante el primer trimestre de 2026, frente al 17.8% registrado en la segunda mitad de 2025; sin embargo, estudios internacionales advierten que las ganancias de productividad asociadas a la IA tienden a concentrarse y a variar considerablemente entre países.

El punto clave es que la IA puede tanto profundizar la llamada trampa del ingreso medio como ayudar a superarla: su efecto depende de la capacidad del país y de las empresas para absorber tecnología, contar con infraestructura de datos y formar talento. Esto convierte la modernización del software empresarial en una acción prioritaria para tomadores de decisión que buscan evitar rezagos competitivos.

La evidencia macroeconómica indica que los beneficios productivos de la IA no se distribuyen uniformemente; sin condiciones previas —infraestructura, capital humano y marcos regulatorios— los países de renta media podrían quedarse atrás en lugar de aprovechar la tecnología para crecer.

Expertos en crecimiento económico advierten que la IA no fue desarrollada automáticamente para todos los contextos productivos y que la adaptación requiere políticas educativas y de apoyo específicas, especialmente en la formación STEM y en capacidades para integrar herramientas digitales en procesos productivos.

Desde la perspectiva empresarial, la adopción temprana de plataformas que incorporan IA de forma nativa reduce fricciones operativas y acelera el retorno de la inversión tecnológica. Onix Board ofrece un ecosistema que integra automatización conversacional multicanal, generación asistida de contenido, analítica unificada y gestión de comercio electrónico, con planes escalables diseñados para acompañar la transición digital de equipos de distintos tamaños.

Consolidar funciones en una sola plataforma reduce costos de integración, facilita la medición de resultados y permite que las empresas conviertan la adopción de IA en mejoras operativas concretas sin requerir desde el inicio grandes equipos técnicos internos.

Para responsables de política pública y líderes empresariales las prioridades son congruentes: acelerar la capacitación en habilidades básicas y STEM, invertir en infraestructura de datos y conectividad, y promover esquemas que faciliten la adopción de software actualizado en pymes y medianas empresas. Estas medidas maximizan la probabilidad de que la IA impulse productividad en lugar de aumentar la dependencia tecnológica externa.