América Latina usa IA, pero todavía captura poco valor

América Latina no parece tener un problema de interés por la inteligencia artificial. Las herramientas ya están entrando en empresas de distintos tamaños y sectores, desde servicios financieros y atención al cliente hasta salud, agricultura y energía. El problema aparece después de la adopción. El BID estima que cerca del 80% de las empresas de América Latina y el Caribe ya utiliza herramientas de IA, pero solo el 23% afirma obtener beneficios económicos y apenas el 6% observa un impacto significativo. La distancia entre esas cifras resume uno de los grandes retos de la región: utilizar tecnología no equivale automáticamente a transformar productividad.

LA ADOPCIÓN YA NO ES EL CUELLO DE BOTELLA

La primera barrera era conseguir acceso a modelos y herramientas capaces. Esa barrera se está reduciendo rápidamente. Hoy muchas organizaciones pueden probar asistentes, automatizar tareas puntuales o incorporar funciones generativas sin necesidad de construir grandes equipos especializados. Pero esa facilidad también cambia el estándar. Cuando la tecnología está disponible para muchos, el diferenciador deja de ser simplemente adoptarla. El reto pasa a ser integrarla dentro de procesos que afecten costos, capacidad, velocidad, calidad o ingresos. Por eso pueden coexistir dos realidades aparentemente contradictorias: una región donde el uso de IA crece rápidamente y, al mismo tiempo, una región donde todavía pocas organizaciones pueden demostrar un impacto económico relevante.

EL PROBLEMA ESTÁ ENTRE EL PILOTO Y LA OPERACIÓN

Muchos experimentos empresariales empiezan alrededor de una herramienta: un asistente para redactar, un chatbot, un modelo para analizar documentos o una prueba de automatización. Es una forma razonable de empezar, pero no necesariamente cambia cómo funciona una organización. El salto ocurre cuando la solución se conecta con datos, sistemas, permisos, decisiones y responsables concretos. Ese paso suele ser bastante más complejo que habilitar acceso a un modelo, porque exige intervenir procesos existentes y definir cómo se mide el resultado. El BID advierte que muchas empresas permanecen estancadas en la fase piloto y todavía carecen de capacidades y mecanismos de gobernanza suficientes para integrar IA en el núcleo de sus operaciones.

UNA REGIÓN QUE NECESITA PRODUCTIVIDAD

La brecha entre adopción y valor es especialmente relevante para América Latina porque la productividad lleva años siendo uno de sus principales desafíos estructurales. Según el BID, la productividad regional se contrajo alrededor de 0,4% anual entre 2015 y 2024, mientras el crecimiento dependió en mayor medida de la expansión de la fuerza laboral. En ese contexto, la IA importa menos como tendencia tecnológica y más como posible herramienta para mejorar cómo se toman decisiones, se asignan recursos y se ejecuta trabajo. Pero esa oportunidad solo se materializa cuando la tecnología modifica procesos reales; de lo contrario, el uso puede crecer sin mover significativamente la productividad.

CUATRO BRECHAS SIGUEN LIMITANDO EL IMPACTO

El BID identifica cuatro restricciones principales: inversión, talento, infraestructura digital y gobernanza. No todas afectan de la misma manera a cada empresa, pero juntas ayudan a explicar por qué desplegar IA de forma sostenida sigue siendo más difícil que experimentar con ella. La preparación regional todavía muestra diferencias importantes frente a economías más avanzadas. El BID cita una puntuación de 42 sobre 100 para América Latina y el Caribe en el AI Preparedness Index del FMI, frente a 77 en Estados Unidos. También señala que solo alrededor del 30% de los adultos cuenta con competencias digitales básicas y que entre 15% y 17% de los hogares de la región todavía carece de banda ancha fija. Estas brechas no significan que una empresa deba esperar a que todo el entorno esté resuelto. Sí implican que capturar valor exige diseñar con las condiciones reales de la organización y del mercado en mente.

“AI has thrown developing economies a lifeline, and they should seize it.”

LA TRANSFORMACIÓN EXIGE REDISEÑAR EL TRABAJO

La historia de otras tecnologías de propósito general ofrece una pista. El BID recuerda que la electricidad no produjo sus mayores mejoras de productividad simplemente cuando llegó a las fábricas. El salto apareció cuando las empresas reorganizaron procesos y flujos de producción alrededor de ella. Con la IA puede ocurrir algo parecido. Incorporar una herramienta a una tarea existente puede generar una mejora local, pero integrar IA en decisiones, sistemas y procesos completos abre una oportunidad distinta. Es ahí donde comienza a cambiar la capacidad operativa de la empresa, no solo la velocidad con la que una persona completa una tarea.

QUÉ SIGNIFICA PARA LAS EMPRESAS

Para una empresa mediana latinoamericana, el objetivo no debería ser implementar IA en todas partes. Un enfoque más útil es identificar procesos donde exista suficiente volumen, repetición, demora o fricción como para que una mejora sea visible y medible. Eso puede significar reducir horas en preparación de propuestas, acelerar la resolución de tickets, automatizar procesamiento documental, mejorar seguimiento comercial o conectar información dispersa para tomar decisiones con mayor rapidez. El valor aparece cuando la implementación puede asociarse con una métrica operacional concreta y mantenerse dentro del flujo de trabajo. La ventaja de empezar así es que la organización aprende a implementar IA a partir de resultados, no de demostraciones. Cada solución operativa deja capacidades, integraciones y experiencia que pueden reutilizarse en el siguiente proceso.

EL RETO YA NO ES USAR IA, SINO CONVERTIRLA EN PRODUCTIVIDAD

América Latina ya está entrando en la etapa de adopción. El desafío siguiente es considerablemente más difícil: convertir esa adopción en capacidad económica y operativa. Cerrar esa distancia requiere más que modelos cada vez mejores. Requiere talento, infraestructura, gobierno y, dentro de cada empresa, voluntad para rediseñar procesos alrededor de nuevas capacidades. La oportunidad existe. La diferencia estará en quién consiga mover la IA del experimento al funcionamiento cotidiano del negocio.