IA, ¿Oportunidad u Obligación?

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología del futuro para convertirse en una estrategia del presente. En América Latina, la adopción de la IA se está acelerando a un ritmo notable, marcando un punto de inflexión para las empresas de la región (1). Este fenómeno no es una tendencia pasajera, sino una transformación fundamental en la forma de operar, competir y generar valor. Los datos revelan un panorama fascinante, la región, representa el 11% de los usuarios de internet a nivel mundial, genera el 14% del tráfico global hacia soluciones de IA (2). Este desequilibrio positivo subraya un interés y una receptividad excepcionales por parte de la población, que ya utiliza estas herramientas en su vida diaria.

Sin embargo, este entusiasmo a nivel de consumidor contrasta fuertemente con la realidad empresarial. La región se enfrenta a un desafío estructural triple, por un aparte, una inversión en IA que apenas representa el 1.28% del total mundial, una brecha significativa de talento especializado y un marco de gobernanza y regulación aún en desarrollo (1). Esta es la gran paradoja latinoamericana, una alta demanda y familiaridad por parte de los usuarios coexiste con una capacidad empresarial que lucha por despegar. La brecha no es tanto de aceptación por parte del mercado, sino de inercia organizacional y falta de visión estratégica interna. Las empresas que logren cerrar liderarán la próxima década de crecimiento.

El escenario no es estático, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) destaca “el despertar de los adoptantes tardíos”, con economías como Ecuador, Costa Rica y Guatemala poniéndose al día a un paso acelerado (3). Esto sugiere que el camino de la región no tiene por qué ser una lenta imitación de los mercados desarrollados. Al contrario, existe una oportunidad única para “saltar” etapas (leapfrogging), adoptando directamente soluciones de IA modernas, a menudo basadas en la nube y de código abierto (3). Al tener menos sistemas heredados (legacy systems) que sus contrapartes en Norteamérica o Europa, las empresas latinoamericanas pueden implementar tecnología de punta de manera más ágil y rentable, convirtiendo una aparente desventaja en una ventaja competitiva. La pregunta para los líderes de la región ya no es si deben adoptar la IA, sino cómo hacerlo de manera estratégica para capitalizar esta oportunidad única.

1. Diagnóstico Estratégico: Alineando la IA con el ADN del Negocio

El error más común al abordar la inteligencia artificial es comenzar con la tecnología en lugar del negocio, la pregunta no debe ser ¿Qué podemos hacer con IA?, sino ¿Cuál es nuestro problema de negocio más crítico y puede la IA ayudarnos a resolverlo? Un enfoque exitoso requiere un diagnóstico riguroso antes de prescribir cualquier solución tecnológica.

Identifique sus Puntos de Dolor

Antes de explorar algoritmos, es fundamental mapear los procesos internos para identificar los puntos de dolor o cuellos de botella que limitan la eficiencia, la rentabilidad o la satisfacción del cliente (5). Estos problemas operativos, a menudo normalizados en el día a día, son los candidatos ideales para una primera intervención con IA. Algunos síntomas comunes en las organizaciones incluyen:

• Ineficiencia operativa: Equipos que dedican horas a tareas manuales y repetitivas, como copiar y pegar datos entre sistemas o procesar facturas una por una (5). Esto apunta directamente a oportunidades de automatización.
• Toma de decisiones deficiente: Decisiones estratégicas basadas en la intuición o “feeling” debido a la falta de datos consolidados o dashboards en tiempo real (5). Este es un claro indicador para aplicar análisis predictivo.
• Sobrecarga en el servicio al cliente: Canales como WhatsApp o el correo electrónico que colapsan por el volumen de consultas repetitivas, generando frustración tanto en clientes como en empleados (5). Los chatbots y asistentes virtuales son una solución directa.

Una vez identificados, estos puntos de dolor deben priorizarse utilizando un marco de impacto versus esfuerzo. Aquellos problemas de alto impacto y bajo o mediano esfuerzo de implementación deben ser los primeros en abordarse, ya que generan victorias tempranas que construyen momentum y justifican futuras inversiones (5).

Estrategia de Datos

Una estrategia de IA es, en su núcleo, una estrategia de datos (6). La eficacia de cualquier modelo de IA depende directamente de la calidad, cantidad y accesibilidad de los datos con los que se entrena (8). En América Latina, esto representa un desafío particular, descrito como tener “muchos datos, pero poca disponibilidad” (3). Para evaluar la madurez de los datos de una organización, los líderes deben responder a cuatro preguntas clave:

1. Disponibilidad: ¿Contamos con los datos necesarios para resolver el problema identificado? ¿Están digitalizados y centralizados?
2. Calidad: ¿Los datos son precisos, completos y libres de sesgos que puedan perpetuar discriminaciones? (8).
3. Accesibilidad: ¿Podemos romper los silos de datos entre departamentos (ventas, marketing, operaciones) e integrar información de diversos sistemas como CRM y ERP? (7).
4. Gobernanza: ¿Quién es el responsable de los datos? ¿Cómo garantizamos su seguridad, privacidad y el cumplimiento de las regulaciones vigentes? (6).

La posición de una empresa en la curva de madurez de datos es el predictor más fiable de su preparación para iniciativas de IA. Para muchas compañías en la región, el primer paso no es contratar a un científico de datos, sino invertir en ingeniería y gobernanza de datos para ordenar lo básico (5).

Construir el Caso de Negocio

Uno de los mayores frenos para la adopción de IA en la región es la percepción de una inversión limitada y un ROI incierto (11). Para superar esta barrera, es vital construir un caso de negocio sólido que traduzca la solución de un punto de dolor en un argumento financiero y estratégico claro. Utilizando el marco de los cuatro pilares de Gartner, se puede articular el valor de la IA de manera integral (12):

1. Visión: Alinear la iniciativa de IA con los objetivos estratégicos de la empresa, como mejorar la competitividad o expandirse a nuevos mercados.
2. Valor: Definir métricas de éxito claras y cuantificables. No solo es importante considerar la reducción de costos, sino también el incremento de ingresos que se puede lograr mediante la personalización de la experiencia del cliente, la creación de nuevos productos y la mejora en la toma de decisiones (12). La automatización de procesos y la optimización de recursos contribuyen a la reducción de costos, permitiendo que las empresas que adoptan estas tecnologías reporten incrementos de productividad de hasta un 40% (13). Además, la mejora en la experiencia del cliente fomenta la lealtad y la retención a largo plazo (13), consolidando así los beneficios tanto económicos como estratégicos para las organizaciones.
3. Riesgos: Identificar y planificar la mitigación de riesgos regulatorios, éticos y de ciberseguridad (12).
4. Adopción: Presentar un plan de implementación gradual, comenzando con un proyecto piloto para demostrar el valor antes de escalar (12).

Para desmitificar la inversión, es útil conocer los costos de referencia, proyectos de ajuste fino de modelos (fine-tuning) pueden variar desde $5,000 USD para proyectos pequeños hasta $150,000 USD o más para iniciativas de mayor envergadura (17). Este enfoque permite enmarcar la IA no como un gasto táctico, sino como una inversión estratégica en la construcción de nuevas capacidades organizacionales que generarán valor mucho más allá del ahorro de costos inicial.

2. Hoja de Ruta Práctica: Implementación en Tres Fases

Adoptar la IA no es un evento único, sino un proceso evolutivo. una hoja de ruta pragmática, basada en la filosofía de pensar en grande, empezar en pequeño y escalar rápido, permite a las empresas disminuir el riesgo de la implementación, aprender de forma iterativa y construir una capacidad sostenible a lo largo del tiempo.

Fase 1. Proyecto Piloto

El objetivo de un proyecto piloto no es lograr una implementación perfecta y a gran escala desde el primer día. Su propósito es validar una hipótesis de negocio en un entorno controlado, aprender rápidamente de los aciertos y errores, y generar una historia de éxito tangible que sirva para construir apoyo interno y justificar futuras inversiones (8). Un buen proyecto piloto debe abordar un punto de dolor de alta prioridad, ser medible y tener un cronograma definido (12). Los pasos para ejecutar un piloto exitoso son:

1. Definir objetivos y métricas claras: Establecer metas específicas, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos definidos (SMART). Por ejemplo, “reducir en un 50% el tiempo dedicado a la planificación manual de rutas en seis meses” (19).
2. Seleccionar la tecnología adecuada: Elegir herramientas que se ajusten al alcance del piloto y a la infraestructura existente, que pueden ir desde plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) hasta aplicaciones de software como servicio (SaaS) especializadas (8).
3. Implementar en un entorno controlado: Limitar el alcance inicial a un solo equipo, una línea de producto o una ciudad específica para minimizar el riesgo y facilitar el monitoreo (19).
4. Medir y analizar los resultados: Comparar rigurosamente el rendimiento con las métricas predefinidas. Es crucial recopilar tanto datos cuantitativos (tiempo ahorrado, reducción de errores) como feedback cualitativo del equipo involucrado (8).

El resultado más valioso de un piloto no es necesariamente el retorno de la inversión (ROI) inmediato, sino el aprendizaje organizacional. Un piloto que “falla” financieramente, pero revela fallas críticas en la infraestructura de datos o una fuerte resistencia cultural es, en realidad, un éxito estratégico. Proporciona un diagnóstico invaluable que previene un fracaso costoso y a gran escala en el futuro.

Fase 2. Factor Humano

La tecnología es solo una parte de la ecuación, el verdadero desafío de la IA es humano. La región enfrenta una brecha de talento digital, proyectada en 2.5 millones de profesionales para los próximos años y una preocupante fuga de talento hacia mercados más desarrollados (21). Abordar este desafío requiere una estrategia de talento híbrida:

• Construir (Capacitación interna): Invertir en la formación y el upskilling de los empleados existentes es fundamental, esto no solo cierra brechas de habilidades, sino que también gestiona el cambio cultural, fomenta una mentalidad de innovación y reduce la resistencia (8).
• Comprar (Contratación externa): Contratar roles clave como científicos de datos o ingenieros de machine learning es necesario. (10).
• Tomar prestado (Alianzas): Colaborar con consultores o agencias externas para los proyectos iniciales puede acelerar la implementación, mitigar riesgos y, lo más importante, transferir conocimiento al equipo interno (10).

La implementación de IA es, en esencia, un proyecto de gestión del cambio (23), la comunicación transparente es clave, enmarcando la IA como una herramienta que potencia el trabajo humano, liberando a los empleados de tareas monótonas para que puedan centrarse en actividades de mayor valor estratégico (13). Involucrar a los equipos desde el inicio del piloto crea un sentido de propiedad y asegura que la solución se diseñe para resolver problemas reales. A nivel de liderazgo, la aparición de roles como el Chief AI Officer (CAIO) es un indicador de madurez, asegurando que la estrategia de IA tenga un defensor al más alto nivel de la organización (23).

Fase 3. Escalando, de la Prueba de Concepto a la Transformación Empresarial

Pasar de un piloto exitoso a una solución implementada a escala en toda la empresa es un salto complejo que puede tomar desde 3 hasta 36 meses (24). Este proceso de industrialización de la IA requiere cimientos sólidos en varias áreas clave:

• Gobernanza de datos robusta: A medida que aumenta el volumen y la variedad de datos, la gestión de la seguridad, la privacidad y la calidad se vuelve exponencialmente más crítica (24).
• Plataformas tecnológicas integradas (MLOps): La adopción de prácticas de Machine Learning Operations (MLOps) es esencial para gestionar el ciclo de vida de los modelos de IA en producción, asegurando que sean monitoreados, mantenidos y optimizados continuamente (24).
• Procesos iterativos y colaboración: El escalado exitoso exige romper los silos entre los equipos de negocio, TI y ciencia de datos, fomentando una cultura de colaboración y mejora continua (24).
• Marco de gobernanza claro: Es indispensable establecer políticas claras sobre el desarrollo, despliegue y uso ético de la IA en toda la organización para garantizar la coherencia y la responsabilidad (8).

3. Casos de Éxito Regionales

La implementación de IA en América Latina no es una aspiración teórica, es una realidad que ya está generando disrupción y creando valor. El análisis de los unicornios regionales ofrece un manual de estrategias probadas y lecciones aplicables para cualquier empresa que busque iniciar su propio camino. Estos pioneros no tuvieron éxito por “usar IA”, sino porque identificaron un problema de negocio profundamente arraigado en la región y utilizaron la IA como la herramienta clave para resolverlo.

La siguiente tabla resume cómo cinco de las empresas más innovadoras de la región han aplicado la IA para transformar sus respectivas industrias:

Un análisis más profundo de estos casos revela un patrón estratégico poderoso, la creación de círculos virtuosos o AI flywheels. Mercado Libre, por ejemplo, utiliza los datos de comportamiento del usuario para mejorar sus algoritmos de recomendación, mejores recomendaciones conducen a más ventas y a una mejor experiencia, lo que atrae a más usuarios a la plataforma, más usuarios generan más datos, lo que a su vez hace que el algoritmo sea aún más inteligente, este ciclo de retroalimentación positiva crea una ventaja competitiva que se fortalece con el tiempo y es extremadamente difícil de replicar para nuevos competidores que carecen de la escala de datos inicial. La misma lógica se aplica a los modelos de riesgo de Nubank y a la red logística de Rappi, demostrando que la IA, cuando se aplica correctamente, genera un valor que se compone a sí mismo.

4. Hacia una IA Ética y Responsable

A medida que la IA se integra más profundamente en las operaciones empresariales, la implementación técnica debe ir de la mano de una sólida mayordomía ética. En una región con marcos regulatorios en evolución y desigualdades sociales persistentes, construir una reputación de uso responsable de la IA no es solo una cuestión de cumplimiento normativo, sino una fuente de ventaja competitiva y confianza a largo plazo.

Marco para la IA Ética

La recomendación sobre la ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO ofrece un marco global que puede traducirse en acciones empresariales concretas (31). Las organizaciones deben priorizar:

• Equidad y no discriminación: Auditar activamente los algoritmos para detectar y mitigar sesgos, especialmente en áreas sensibles como la calificación crediticia, la selección de personal o la fijación de precios.
• Transparencia: Desarrollar la capacidad de explicar por qué un modelo de IA tomó una decisión particular, por ejemplo, por qué se denegó un préstamo, lo cual es fundamental para la confianza del cliente y la rendición de cuentas.
• Privacidad y protección de datos: Implementar políticas de seguridad y privacidad de datos que no solo cumplan con la legislación local, sino que se adhieran a los más altos estándares internacionales, tratando los datos del cliente como un activo que se debe proteger.
• Supervisión humana: Garantizar que siempre haya un ser humano responsable en el ciclo de decisiones críticas, evitando la automatización completa en procesos que tienen un impacto significativo en la vida de las personas.

Regulación en América Latina

El panorama regulatorio de la IA en América Latina es todavía ambiguo y fragmentado en comparación con iniciativas como el AI Act de Europa (11). Si bien algunos países como Chile han tomado la delantera en la creación de políticas públicas, aún no existe un estándar regional consolidado (33). Ante esta incertidumbre, la estrategia más inteligente es la autogobernanza proactiva, adoptar voluntariamente los principios éticos globales no solo genera confianza con los consumidores y socios, sino que también prepara a la empresa para futuras regulaciones, reduciendo el riesgo de costosos ajustes de cumplimiento en el futuro.

Impacto en el Talento y la Cultura Organizacional

La IA no solo transformará los procesos, sino también la naturaleza del trabajo y la cultura organizacional. Lejos de una sustitución masiva, el principal impacto será la aumentación de las capacidades humanas, donde la IA se encargará de las tareas repetitivas y analíticas, permitiendo a los empleados centrarse en la creatividad, el pensamiento estratégico y la interacción humana (23). Esto exige una evolución cultural hacia la agilidad, la innovación y, sobre todo, el aprendizaje continuo (9), las jerarquías tradicionales tenderán a aplanarse, dando paso a equipos multidisciplinarios y dinámicos que se forman para resolver problemas específicos, colaborando a través de plataformas centralizadas por la IA (23).

En una región donde la confianza en las instituciones puede ser frágil, una empresa que demuestre un compromiso verificable con la equidad, la transparencia y la privacidad de los datos construirá un “foso de confianza” alrededor de su marca. Esta confianza no es un costo, sino un habilitador del modelo de negocio: los clientes satisfechos y seguros están más dispuestos a compartir sus datos, alimentando el círculo virtuoso de la IA y fortaleciendo la ventaja competitiva de la empresa.

Próximos Pasos

La adopción de la inteligencia artificial en América Latina ha superado el punto de no retorno. Para los líderes empresariales de la región, la inacción ya no es una opción viable, el camino hacia una implementación exitosa no requiere necesariamente de enormes presupuestos o de la tecnología más avanzada, sino de un enfoque estratégico, disciplinado y centrado en el negocio. La ruta hacia el liderazgo en la era de la IA se puede resumir en cinco pasos clave:

1. Diagnostique Primero: Comience con su problema de negocio más crítico, no con la tecnología. Identifique los “puntos de dolor” que, de resolverse, generarían el mayor valor.
2. Ordene sus Datos: La madurez de sus datos determinará el éxito de su IA. Invierta en la calidad, accesibilidad y gobernanza de sus datos antes que en cualquier otra cosa.
3. Pilotee con Inteligencia: Utilice un proyecto piloto pequeño y controlado para aprender, mitigar riesgos y construir un caso de negocio sólido basado en resultados tangibles.
4. Invierta en su Gente: El mayor desafío es cultural y de talento. Gestione el cambio de forma proactiva, capacite a sus equipos y enmarque la IA como un potenciador del ingenio humano.
5. Lidere con Responsabilidad: Construya confianza a través de una IA ética como parte central de su estrategia. La confianza es su activo más valioso.

Fuentes:

1. América Latina y el Caribe acelera la adopción de la inteligencia artificial, aunque con desafíos en inversión, talento y gobernanza, https://www.cepal.org/es/comunicados/america-latina-caribe-acelera-la-adopcion-la-inteligencia-artificial-aunque-desafios
2. Uso de soluciones de IA en América Latina y el Caribe 2025, https://desarrollodigital.cepal.org/es/datos-y-hechos/uso-de-soluciones-de-ia-en-america-latina-y-el-caribe-2025
3. Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial: Home 2025, https://indicelatam.cl/
4. Cómo Implementar Inteligencia Artificial en tu Empresa en 2025 – Leal 360, https://www.leal.co/blog/inteligencia-artificial-en-las-empresas-latinoamericanas
5. Guía práctica para implementar inteligencia artificial en tu empresa – Bertoni Solutions, https://bertonisolutions.com/es/blog/implementaci%C3%B3n-ia-empresas-gu%C3%ADa-completa-2025
6. 6 pasos clave para diseñar una estrategia de datos de IA efectiva – Nubax, https://nubax.com.ar/estrategia-datos-ia/
7. ¿En qué consiste la estrategia de datos? – AWS, https://aws.amazon.com/es/what-is/data-strategy/
8. Cómo implementar soluciones de Inteligencia Artificial en tu empresa: Guía en 6 Pasos, https://www.cosmoconsult.com/cl/insights/blog/como-implementar-soluciones-de-inteligencia-artificial-en-tu-empresa-guia-en-6-pasos
9. ¿Cómo implementar la Inteligencia Artificial en la empresa? – APD, https://www.apd.es/como-implementar-inteligencia-artificial-empresa/
10. 7 tips sobre cómo integrar inteligencia artificial en tu empresa – DIGIZONE LABS, https://digizonelabs.com/7-tips-sobre-como-integrar-inteligencia-artificial-en-tu-empresa/
11. Los 5 grandes retos de implementar inteligencia artificial en empresas de Latinoamérica, https://www.bucks-finance.com/post/los-5-grandes-retos-de-implementar-inteligencia-artificial-en-empresas-de-latinoam%C3%A9rica
12. Cómo elaborar una estrategia de IA para tu empresa | Gartner, https://www.gartner.es/es/tecnologia-de-la-informacion/temas/estrategia-de-ia-para-la-empresa
13. Inteligencia Artificial en empresas: beneficios, desafíos y ejemplos, https://www.docusign.com/es-mx/blog/usos-de-la-inteligencia-artificial
14. Ventajas y retos de la IA en las empresas – Esade, https://www.esade.edu/beyond/es/ventajas-retos-inteligencia-artificial-empresas/
15. Beneficios Empresariales del uso de la IA en Latinoamérica – Aicad Business School, https://www.aicad.es/beneficios-empresariales-del-uso-de-la-ia-en-latinoamerica
16. mexico.nttdata.com, https://mexico.nttdata.com/insights/estudios/la-inteligencia-artificial-en-america-latina-2023#:~:text=Principales%20desaf%C3%ADos,en%20cuenta%20para%20su%20adopci%C3%B3n.
17. www.innovaciondigital360.com, https://www.innovaciondigital360.com/i-a/inteligencia-artificial-cuanto-cuesta-implementarla/#:~:text=Esta%20opci%C3%B3n%2C%20m%C3%A1s%20conocida%20como,o%20m%C3%A1s%20en%20proyectos%20grandes.
18. Cuánto hay que invertir para implementar Inteligencia Artificial en una Pyme – iProfesional, https://www.iprofesional.com/negocios/438922-cuanto-tengo-que-invertir-para-implementar-inteligencia-artificial-en-mi-pyme
19. Cómo implementar IA en la empresa y aprovechar sus oportunidades – HP, https://www.hp.com/mx-es/shop/tech-takes/como-implementar-ia-en-empresas
20. Cómo implementar pruebas piloto de IA en tu pequeño negocio – Pulpos, https://pulpos.com/blog/pruebas-piloto-de-ia/
21. América Latina y el Caribe tiene una brecha de 2.5 millones de talentos digitales en los próximos 5 años – Huawei, https://www.huawei.com/mx/news/mx/2023/america-latina-y-el-caribe-tiene-una-brecha-de-millones-de-talentos-digitales-en-proximo-lustro
22. IA en Latinoamérica: ¿Por qué se nos escapa el talento? – Inshots, https://www.inshots.com/post/ia-en-latinoam%C3%A9rica-por-qu%C3%A9-se-nos-escapa-el-talento
23. El cambio organizacional que promueve la IA – Amrop, https://www.amrop.com/es/es/blog/articles/cambio-organizacional-ia/
24. Cómo escalar la IA en su organización – IBM, https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/ai-scaling
25. 5 casos de éxito de empresas que usan IA en Latinoamérica – Aicad Business School, https://www.aicad.es/5-casos-de-exito-de-empresas-que-usan-ia-en-latinoamerica
26. Con IA, Nubank es pionero en un futuro de servicios financieros inclusivos y personalizados, https://building.nubank.com/es/con-ia-nubank-es-pionero-en-un-futuro-de-servicios-financieros-inclusivos-y-personalizados/
27. Sebastian Barrios | Inteligencia Artificial y Filosofía de Desarrollo en Mercado Libre, https://startupeable.com/mercadolibre-ia/
28. NotCo, la empresa que cambió la comida plant-based y atrajo a los grandes inversionistas, https://banco.hey.inc/blog-hey/articulos/consejos-y-vida-financiera/NotCo-la-empresa-que-cambio-la-comida-plant-based-y-atrajo-a-los-grandes-inversionistas
29. ¡Conoce nuestra historia Kavak! De Unicornio a Pegaso Mexicano, https://www.kavak.com/mx/blog/historia-kavak
30. Rappi Caso de éxito – Servinformación, https://servinformacion.com/estudios-de-caso/caso-de-exito-rappi/
31. Ética de la inteligencia artificial | UNESCO, https://www.unesco.org/es/artificial-intelligence/recommendation-ethics
32. Desarrollo ético de la inteligencia artificial en América Latina y el Caribe – UNESCO, https://www.unesco.org/es/fieldoffice/montevideo/expertise/eticaialac
33. Estos son los países líderes en Inteligencia Artificial en América Latina – Revista Mercado, https://revistamercado.do/technology/estos-son-los-paises-lideres-en-inteligencia-artificial-en-america-latina/
34. La IA generativa y los empleos en América Latina y el Caribe: ¿La brecha digital es un amortiguador o un cuello de botella? | International Labour Organization, https://www.ilo.org/es/publications/la-ia-generativa-y-los-empleos-en-america-latina-y-el-caribe-la-brecha
35. Diez historias de uso de Inteligencia Artificial en LATAM – Excélsior, https://www.excelsior.com.mx/hacker/diez-historias-de-uso-de-inteligencia-artificial-en-latam/1732140

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?