随着企业纷纷采用针对结构化市场设计的人工智能工具，墨西哥企业正面临日益严重的经济排斥风险。《扩张》（Expansion）杂志的分析人士指出，当前的人工智能模型未能考虑到墨西哥本土经济非正规且灵活多变的特性。
大多数人工智能系统的工作原理是基于符合僵化、可预测框架的数据进行测算。相比之下，墨西哥经济的很大一部分价值源于那些根据社会信号、文化变迁和直觉而非历史数据集进行调整的企业。
结构错位的代价
这种错位在金融等领域造成了严重的壁垒。一个经过 AI 优化的信贷系统可能会拒绝向缺乏传统银行记录的借款人发放贷款，即便该借款人通过非正规渠道维持着稳定的日常现金流。由于无法识别这些非常规变量，该技术可能会剥夺本应具备信贷资格者的融资机会。
这种脱节现象也延伸到了农业这一国家关键领域。基于标准化数据训练的 AI 模型往往会建议种植周期，却忽略了当地水资源短缺和区域价格波动的现实。当农民依赖这些工具时，他们可能会因为软件缺乏对其特定环境的必要考量而面临颗粒无收的风险。
批评人士认为，在不加修改的情况下照搬这些国外开发的模型，是以牺牲非正规经济为代价来换取效率。如果企业和机构继续在不质疑其底层逻辑的情况下应用这些工具，它们将重新定义墨西哥的“经济价值”。这种转变可能会导致那些在标准企业结构之外运作的企业彻底失去生存空间。
