Retos que Limitan el Avance de la IA
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.
