Adopción desigual de IA a nivel geográfico y empresarial en LATAM

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En un reciente artículo de Anthropic, una de las empresas más influyentes en el mundo de la Inteligencia Artificial, habla sobre temas de adopción de la IA a niveles geográficos y empresariales, con datos muy interesantes. Al leer este artículo me propuse investigar un poco más sobre el tema en nuestra región.

Solo para recordar, Anthropic es una empresa fundada en 2020 por ex-empleados de OpenAI (creadora de ChatGPT) y otras empresas tecnológicas. Su misión es desarrollar IA que sea útil y segura. Desde su creación, Anthropic ha buscado abordar los desafíos éticos que surgen con el desarrollo de la IA, proponiendo un enfoque responsable y sostenible.

La IA se diferencia de las tecnologías anteriores por su velocidad de adopción sin precedentes. Tan solo en EE. UU., el 40 % de los empleados afirma utilizar IA en el trabajo, frente al 20 % de 2023 de hace dos años.

Es un dato más que importante que refleja esa rápida adopción de la IA, movida claramente por la utilidad de esta tecnología para una amplia gama de aplicaciones y su facilidad de uso (con tan solo escribir o hablar) sin necesidad de formación especializada.

Sin embargo, el progreso en la adopción de esta tecnología no es uniforme. Los datos recientes de una encuesta global de IA revelan una aceleración generalizada en la adopción, con un aumento del 50% en los últimos seis años a un notable 72% a principios de 2024 en las organizaciones encuestadas a nivel mundial. Esta tendencia refleja un interés global que trasciende fronteras regionales. No obstante, las organizaciones con sede en LATAM son la excepción a esta regla, ya que solo el 58% de los encuestados en la región reportaron haber adoptado la IA.

Chile, Brasil y Uruguay lideran la adopción de IA en América Latina, concentrando más del 70 % de las iniciativas. Chile destaca por la mayor cantidad de publicaciones e investigadores en IA y busca convertirse en un “hub global del hemisferio sur”. Brasil posee la mayor infraestructura tecnológica, con más del 90 % de la capacidad de cómputo de alto rendimiento de la región, lo que le brinda una ventaja para entrenar modelos. Uruguay, a pesar de su menor tamaño económico, se sitúa cerca de Chile en infraestructura y talento, sobresaliendo en la disponibilidad de GPUs per cápita.

México, Argentina y Colombia también son actores clave, pero enfrentan retos:Argentina cuenta con talento especializado en informática y matemáticas, pero su ecosistema se ve limitado por infraestructura insuficiente y falta de financiamiento. México tiene buen desempeño en I+D, pero su estrategia nacional de IA parece desarticulada y poco coordinada. Colombia lidera la adopción de IA en PyMEs (66 % de las empresas), y avanza en políticas públicas de transformación digital enfocadas en la formación de talento.

El siguiente mapa comparativo ofrece una visión detallada de las disparidades geográficas, destacando las fortalezas y los desafíos de los países clave de la región.

País	Posición en el Ecosistema	Fortaleza Principal	Desafíos Clave
Chile	Líder	Publicaciones en IA, investigadores activos	Mantener el sentido de urgencia en la inversión
Brasil	Líder	Infraestructura tecnológica, capacidad de cómputo	Gobernanza y sostenibilidad
Uruguay	Líder	Talento humano, infraestructura	No especificado en el material
Colombia	Adoptante	Adopción en PyMEs, políticas públicas	Baja inversión en I+D y gobernanza
México	Adoptante	Investigación y adopción	Esfuerzos de gobernanza desarticulados
Argentina	Adoptante	Talento humano especializado	Infraestructura y financiamiento
República Dominicana	Adoptante Tardío	Gobernanza	Investigación, desarrollo y adopción
Panamá	Adoptante Tardío	Producción de código abierto	No especificado en el material
Ecuador, Costa Rica, Guatemala	Adoptantes Tardíos en Despertar	Mejoras en infraestructura y políticas	Carencia de una base habilitante para el despliegue de soluciones avanzadas

Una de las tendencias más alentadoras es el crecimiento sostenido del uso de la IA en las pequeñas y medianas empresas de América Latina. Según un informe reciente, más del 50% de las PyMEs de la región ya ha incorporado soluciones de IA en sus operaciones, y un notable 70% planea seguir invirtiendo en esta tecnología en 2025. Países como Colombia (66%) y México (64%) están a la vanguardia de esta tendencia.

La alta tasa de adopción en las PyMEs es una aparente contradicción con la percepción de los desafíos regionales, pero se explica por el tipo de implementación. Las PyMEs no están invirtiendo en proyectos de I+D complejos, sino que están adoptando herramientas de IA generativa «fuera de la caja», como las que se utilizan para la búsqueda y análisis de información o la automatización de tareas operativas.

A continuación, se presenta un desglose de los rangos de inversión estimados para la implementación de la IA, lo que ilustra la magnitud de los costos y por qué la inversión es un cuello de botella crítico.

Componente de Costo	Rango Estimado de Inversión (USD)	Implicación para LATAM
Infraestructura Tecnológica	$1,000 – $100,000+ mensuales	La dependencia de servicios de la nube internacionales eleva costos y genera un riesgo de soberanía digital
Software y Plataformas	$100 – $1,500 mensuales (soluciones prediseñadas); costo significativamente mayor para desarrollo personalizado	Las PyMEs se enfocan en soluciones de bajo costo, pero el desarrollo personalizado es prohibitivo para la mayoría
Datos	Hasta el 30% del costo total del proyecto	La baja disponibilidad de datos de calidad en la región limita el desarrollo de soluciones locales
Talento Especializado	$1 – $5 millones anuales para un equipo de tamaño medio	La escasez y la fuga de cerebros elevan los costos directos e indirectos, afectando la competitividad
Rangos Totales	$10,000 – $80,000 (básicas); $50,000 – $300,000 (media); $100,000 – $1+ millón (complejas)	La mayoría de las empresas se limita a la adopción de soluciones básicas, lo que impide una transformación profunda

Sector público: Es esencial que los gobiernos inviertan en conectividad universal y en capacidad de cómputo de alto rendimiento, creando una base digital que reduzca la brecha tecnológica y favorezca el desarrollo local de IA. Además, deben impulsar programas educativos y políticas de retención de talento, así como transformar las estrategias nacionales de IA en planes de acción con presupuestos, métricas y gobernanza proactiva que garanticen una implementación ética y eficaz.

Sector privado: Las empresas, sobre todo las PyMEs, deberían iniciar con proyectos de IA de bajo costo y alto retorno, escalando gradualmente a iniciativas más ambiciosas. La colaboración con universidades y centros de investigación permite compartir recursos y talento, mientras que la inversión en gobernanza, limpieza y etiquetado de datos asegura modelos de calidad, libres de sesgos y adaptados al mercado local.

La adopción de IA en América Latina muestra un contraste marcado: por un lado, la rápida incorporación de herramientas generativas y la alta penetración en PyMEs demuestran un ecosistema dinámico y democratizado que ya está generando beneficios tangibles; por otro, persisten brechas estructurales como la insuficiente infraestructura digital, la escasez de talento especializado y la escasa inversión en I+D, junto a estrategias de gobernanza que rara vez se implementan eficazmente, lo que expone a la región a riesgos como sesgos y pérdida de soberanía digital.

En este contexto, la IA puede ser un motor de crecimiento, productividad y equidad, pero solo si gobiernos, empresas y academia actúan de forma coordinada y con visión a largo plazo para superar los cuellos de botella estructurales; de lo contrario, la revolución podría profundizar las desigualdades existentes.

Hasta pronto, no vemos en otro artículo para seguir hablando de Inteligencia Artificial. Recuerda que debes ser un actor en esta revolución, no un simple espectador.