El mercado de la IA en la región está preparado para una expansión exponencial, IDC proyecta una tasa de crecimiento anual compuesta del 32.9% para la inversión en IA en las Américas entre 2023 y 2028. Por su parte, Huawei estima que la IA podría llegar a representar el 5.4% del PIB regional para el año 2030, impulsando sectores clave de la economía digital.

Para navegar este futuro, es vital monitorear las tendencias tecnológicas emergentes que darán forma al panorama empresarial:

• Agentes de IA autónomos: La tecnología evolucionará de ser una herramienta reactiva a convertirse en agentes autónomos capaces de gestionar tareas complejas, desde la optimización de la cadena de suministro hasta la gestión de interacciones con clientes, marcando un cambio de paradigma en la automatización.
• Sinergia Humano-IA: El enfoque dominante no será el reemplazo, sino la colaboración. La IA se consolidará como un “copiloto” que aumenta las capacidades humanas. El rol de los profesionales se transformará, pasando de la ejecución de tareas a la supervisión, validación y dirección estratégica de los resultados generados por la IA.
• IA en el Edge computing: La combinación de IA con el Edge computing será fundamental para el análisis de datos en tiempo real en el punto de origen. Esto desbloqueará oportunidades inmensas en sectores como el retail (gestión de inventario en tienda), la manufactura (mantenimiento predictivo en la línea de producción) e Internet de las Cosas (IoT).
• Hiperpersonalización a escala: La IA generativa permitirá a las empresas ofrecer un nivel de personalización sin precedentes en marketing, desarrollo de productos y experiencia del cliente, creando interacciones únicas y relevantes para cada individuo a una escala masiva.

Tres Pilares para la Acción

Para transformar el potencial de la IA en valor empresarial tangible, los líderes de la región deben centrar sus esfuerzos en tres pilares estratégicos fundamentales:

1. Invertir en capital humano, no solo en tecnología: La crisis de talento es el mayor freno para el progreso. La solución va más allá de cursos puntuales. Es imperativo crear una cultura de aprendizaje continuo y fluidez en IA en toda la organización. Las estrategias deben centrarse en reciclar y mejorar las habilidades de la fuerza laboral existente para que puedan colaborar eficazmente con los sistemas de IA. Forjar alianzas estratégicas y profundas con universidades e institutos técnicos no es una opción, sino una necesidad para construir una cantera de talento sostenible.
2. Gobernar los datos y la ética como un activo estratégico: La confianza es la moneda de la era de la IA. No se debe esperar a la regulación para actuar. Es crucial construir de manera proactiva marcos robustos de gobernanza de datos y de IA ética. Esto incluye realizar auditorías de “Shadow AI” para comprender y controlar las herramientas que ya se utilizan de manera informal. La comunicación transparente con los clientes sobre cómo se utiliza la IA para mejorar su experiencia es fundamental. La ética no debe verse como una carga de cumplimiento, sino como un diferenciador de marca que construye lealtad y confianza a largo plazo.
3. Implementar con pragmatismo y enfoque en el valor: Se deben evitar los proyectos de “transformación digital” a gran escala y mal definidos. El camino más efectivo es comenzar con casos de uso específicos y de alto impacto que resuelvan problemas de negocio claros. El objetivo debe ser generar un retorno de la inversión medible en los proyectos iniciales para construir impulso, asegurar el apoyo de la dirección y financiar iniciativas futuras más ambiciosas. Se debe priorizar la mejora funcional e interna antes de desplegar la IA en roles creativos de alto riesgo de cara al cliente.

América Latina se encuentra en una encrucijada única. Aunque la región puede ir a la zaga en algunas métricas globales de adopción, su capacidad para aplicar la IA de manera pragmática para resolver sus desafíos más apremiantes, desde la gestión de recursos naturales hasta la inclusión financiera, le otorga una oportunidad singular para dar un salto cualitativo en sectores específicos.

La verdadera revolución no consistirá en adoptar ciegamente tecnología extranjera, sino en adaptarla con ingenio para forjar un futuro distintivamente latinoamericano, definiendo sus propios términos para el éxito en la era global de la inteligencia artificial.

La Crisis de Talento
La falta de profesionales con habilidades especializadas en IA es, de manera consistente, la barrera más citada por las empresas de la región. Un estudio de IBM revela que el 32% de las organizaciones identifica las habilidades y la experiencia limitadas como el principal obstáculo para la adopción, una conclusión que es respaldada por otras investigaciones sectoriales.

La respuesta a esta crisis ha sido una movilización masiva hacia la capacitación. El 38% de las empresas planea aumentar su inversión en formación y desarrollo de la fuerza laboral en los próximos 12 meses. Gigantes tecnológicos como Google han lanzado iniciativas a gran escala, con el objetivo de capacitar a más de 200,000 personas en IA generativa en toda América Latina. Además, las empresas están buscando construir el talento desde la base, un significativo 67% colabora activamente con universidades e institutos de investigación para formar o contratar a los profesionales que necesitarán en el futuro.

Este déficit de talento interno crea un ciclo de dependencia. Al carecer de equipos propios, las empresas se ven obligadas a recurrir a proveedores externos. De hecho, el 60% prefiere soluciones personalizadas desarrolladas por terceros y la adopción de plataformas como servicio está en aumento. Si bien estos modelos ofrecen un punto de entrada necesario y aceleran la implementación inicial, también pueden limitar la capacidad de una organización para desarrollar competencias internas profundas y crear modelos de IA propietarios, que son la clave para una ventaja competitiva sostenible a largo plazo. Las inversiones masivas en capacitación y las alianzas académicas son un intento estratégico y vital para romper este ciclo de dependencia y construir una capacidad de IA soberana.

Déficit de Infraestructura y Gobernanza de Datos
La tecnología no puede operar en el vacío. Muchas empresas en la región todavía funcionan con sistemas tecnológicos obsoletos, lo que dificulta enormemente la integración de soluciones de IA modernas. Se estima que menos del 40% de las firmas latinoamericanas han digitalizado completamente sus operaciones básicas.

Incluso cuando la infraestructura existe, la calidad y la gobernanza de los datos representan un obstáculo fundamental. La falta de datos de calidad es un problema recurrente. Un estudio de IDC e Intel en México arrojó cifras preocupantes, el 23.3% de las empresas ni siquiera ha comenzado un inventario de sus activos de datos, y solo el 56.3% de los datos totales está disponible para análisis e IA. Esta es una grieta en los cimientos que socava cualquier ambición de construir modelos de IA robustos y precisos. A esto se suman los altos costos iniciales de hardware y software, que siguen siendo una barrera, especialmente para las PyMEs.

Resistencia Cultural y Falta de Visión Estratégica
Más allá de la tecnología y el talento, los factores humanos son igualmente cruciales. La resistencia al cambio dentro de las organizaciones es un desafío notable que puede sabotear incluso los proyectos tecnológicamente más sólidos.

Quizás lo más preocupante es la falta de una visión estratégica clara. Un informe de SEIDOR encontró que un 27% de las empresas en la región aún no sabe cómo aplicar la IA para obtener una ventaja competitiva. Esta cifra indica una brecha significativa entre el reconocimiento del hype de la IA y la comprensión de su aplicación práctica para generar valor. Esto se conecta directamente con la incertidumbre presupuestaria observada en la IA generativa, donde el entusiasmo aún no se ha traducido en planes de inversión concretos para casi la mitad de las empresas.

La implementación de la IA se concentra en áreas funcionales donde el retorno de la inversión es más claro y directo. Los datos muestran que los casos de uso más comunes se encuentran en:

• Mano de obra digital y automatización de procesos de TI: Implementado por el 39% y el 36% de las empresas, respectivamente, para optimizar flujos de trabajo internos.
• Marketing y ventas: Utilizado por el 35% de las organizaciones para personalizar campañas y analizar el comportamiento del cliente.
• Chatbots y asistentes virtuales: Representan el 76% de los casos de uso, enfocados en mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia del servicio.
• Ciberseguridad: Un área crítica donde la IA se aplica en el 75% de los casos para detectar y prevenir amenazas de manera proactiva.

Este patrón demuestra un enfoque estratégico en la eficiencia interna y en la mejora de las interacciones con el cliente (ventas, servicio), donde los beneficios pueden ser cuantificados rápidamente.

Más allá de las estadísticas, el verdadero impacto de la IA se observa en las historias de éxito de empresas que la han aplicado para resolver problemas concretos. Estos pioneros no solo demuestran el potencial de la tecnología, sino que también ofrecen un modelo a seguir.

• Fintech – Banco Covalto (México): Esta institución enfrentaba un proceso manual que demoraba hasta tres días para analizar los estados financieros de sus clientes empresariales. Al implementar Document AI de Google Cloud, Covalto automatizó la extracción y el análisis de datos. Los resultados fueron transformadores: una reducción del 90% en los tiempos de respuesta para la aprobación de créditos y un ahorro del 72% en costos operativos anuales. La IA convirtió un cuello de botella operativo en una ventaja competitiva, liberando a su personal de tareas repetitivas para que se concentraran en la validación y el análisis de alto valor.
• Fintech – Kapital (México): Enfocada en el segmento desatendido de las pequeñas y medianas empresas (PyMEs), que generan cerca del 55% del PIB regional pero reciben solo el 15% del financiamiento institucional, Kapital utiliza IA para desarrollar modelos de credit scoring y detección de fraude más precisos. Su tecnología está ayudando a cerrar esta brecha crítica, democratizando el acceso al capital para el motor económico de la región.
• Agritech – Kilimo (Argentina): En una región donde la agricultura es vital y la gestión del agua es un desafío constante, la startup Kilimo aplica IA para la agricultura de precisión. Sus algoritmos analizan datos climáticos y de suelo para optimizar el riego. El impacto es tangible y sostenible: ha logrado una reducción del 20% en el uso de agua sin afectar el rendimiento de los cultivos, lo que se traduce en un ahorro de 72 mil millones de litros de agua.
• Proptech – Morada.ai (México): Esta empresa desarrolló “Mia”, un asistente inmobiliario impulsado por IA para optimizar el proceso de compra y venta de propiedades. La plataforma ha sido un éxito rotundo, logrando un crecimiento interanual del 400% y demostrando el poder de la IA para revolucionar industrias tradicionales basadas en servicios.
• Fintech – albo (México): Este neobanco utiliza la IA para revolucionar el servicio al cliente y la educación financiera. Aunque su estrategia de IA es multifacética, su éxito se basa en una base de eficiencia operativa. Tras implementar un sistema ERP que automatizó sus flujos de trabajo, albo logró reducir sus procesos operativos en un 50%. Esta eficiencia fundamental es la que le permite desplegar soluciones de IA avanzadas para mejorar la experiencia de sus más de dos millones de clientes.

El hilo conductor de estos casos de éxito es claro. Las implementaciones de IA más impactantes en América Latina no son proyectos tecnológicos abstractos, sino iniciativas “lideradas por el problema” que abordan puntos débiles profundamente arraigados en la región. Kilimo ataca la escasez de agua, Kapital y Covalto la ineficiencia y exclusión financiera de las PyMEs. Este enfoque pragmático, que prioriza la solución de un problema real sobre la adopción de la última tecnología de moda, es lo que genera un retorno de inversión claro y contundente. El modelo para el éxito en la región no consiste en perseguir el algoritmo más avanzado, sino en identificar el mayor cuello de botella operativo o la falla de mercado más significativa y aplicar la solución de IA adecuada para resolverlo.

¿Qué cuello de botella operativo o falla de mercado en tu industria podría convertirse en la próxima gran oportunidad si aplicas la IA de manera estratégica?

El panorama de la adopción de la Inteligencia Artificial se vuelve aún más claro al diferenciar entre la IA tradicional (análisis predictivo, machine learning) y la IA generativa (GenAI).

La IA tradicional muestra un nivel de madurez considerablemente mayor en América Latina. Casi el 24% de las empresas encuestadas ha alcanzado una fase de “implementación avanzada”, y un 11% ya se considera “líder de mercado” en su uso, un aumento significativo desde el 6% del año anterior. Esto demuestra que las aplicaciones de IA más establecidas se están integrando de manera sólida en los procesos de negocio centrales.

Por otro lado, la IA generativa se encuentra en una etapa mucho más incipiente, caracterizada por un entusiasmo masivo pero una planificación estratégica aún inmadura. Un impresionante 86% de las compañías está invirtiendo o explorando activamente la GenAI, y el 90% cree que su impacto será “revolucionario” para el negocio. Sin embargo, la realidad operativa es que casi el 72% de estas empresas se encuentra en las fases más tempranas, ya sea en exploración o en implementaciones iniciales. Esta brecha entre la ambición y la acción se evidencia en el hecho de que un 44.57% de las organizaciones aún no ha definido una estrategia presupuestaria clara para esta tecnología, lo que subraya un alto grado de incertidumbre.

La siguiente tabla sintetiza los distintos niveles de madurez entre ambas vertientes de la IA, ofreciendo una visión comparativa del estado actual en la región.

La acelerada adopción de la IA en América Latina no es un ejercicio puramente tecnológico, está impulsada por la búsqueda de resultados de negocio concretos y medibles. Las empresas invierten en IA porque ven un camino claro hacia la optimización, la innovación y la ventaja competitiva, como lo demuestran los casos de uso pioneros en toda la región.

Los principales motores de la inversión en IA son abrumadoramente operativos. Las organizaciones buscan soluciones pragmáticas que mejoren su rendimiento diario. Según diversos estudios, los beneficios más buscados y alcanzados son:

• Mejora en la eficiencia y calidad de las operaciones: Citado por el 64% de las empresas como una motivación clave.
• Enriquecimiento de la experiencia del usuario: Un objetivo para el 62% de las organizaciones.
• Incremento de la productividad: Un beneficio logrado por el 51% de los adoptantes.
• Automatización de tareas repetitivas: Un resultado esperado por el 48% de las compañías.

Estas expectativas están respaldadas por análisis de impacto. Investigaciones de McKinsey estiman que la IA generativa puede aumentar la productividad de los desarrolladores de software en un 40% y la de los agentes de centros de contacto en un 15%. De manera similar, un estudio de IDC comisionado por Google en México encontró que la IA puede generar un aumento del 36% en la productividad, lo que equivale a un ahorro de aproximadamente 683 horas por empleado al año.

¿Tu empresa ya está lista para pasar del entusiasmo a la acción en IA generativa?

La conversación sobre la Inteligencia Artificial (IA) en América Latina ha transitado de la curiosidad especulativa a la urgencia operativa. La pregunta para los líderes empresariales ya no es si deben adoptar esta tecnología transformadora, sino cómo integrarla de manera efectiva para sobrevivir y prosperar en un mercado cada vez más competitivo. Lejos de ser un monolito de progreso uniforme, el panorama actual de la IA en la región es un complejo teatro de dualidades: una adopción explosiva y democratizada que colisiona con barreras estructurales profundas y persistentes.

A primera vista, la penetración de la IA parece casi total. Diversos estudios indican que más del 85% de las empresas en la región ya utilizan alguna forma de inteligencia artificial en al menos uno de sus procesos, consolidándola como un pilar de la transformación digital. Esta cifra sugiere un contacto casi universal con la tecnología. Sin embargo, cuando se profundiza en las tasas de adopción formal y estratégica, el número se ajusta a un rango más conservador, entre el 40% y el 42%.

Esta aparente contradicción no es un error, sino el reflejo de un fenómeno clave: la diferencia entre el uso táctico y la implementación estratégica. La facilidad de acceso a herramientas de IA, especialmente las generativas, ha provocado una ola de adopción orgánica y ascendente por parte de los empleados.

Encuestas de consumo muestran que entre el 70% y el 76% de los individuos en mercados como Brasil y México ya utilizan servicios como ChatGPT. Es lógico deducir que este uso personal se traslada al entorno laboral, inflando las estadísticas de uso general. Este comportamiento da lugar a un fenómeno conocido como “Shadow AI”, donde la tecnología se utiliza fuera de los marcos formales de gobernanza de TI, exponiendo a las organizaciones a riesgos significativos de seguridad, privacidad de datos y propiedad intelectual. Por lo tanto, el desafío para los líderes no es simplemente introducir la IA, sino descubrir, gobernar y canalizar estratégicamente la IA que ya opera de manera informal dentro de sus equipos.

A pesar de esta brecha, el ritmo de crecimiento es innegable. Un informe de IBM reportó una aceleración del 67% en el uso de IA en el último año, mientras que un estudio de NTT DATA y MIT Technology Review registró un notable crecimiento anual del 25% para la IA tradicional y del 23% para la IA generativa.

La gran pregunta es, en LATAM, ¿qué pesa más hoy, la velocidad con la que adoptamos la IA o la profundidad con la que la integramos estratégicamente?