La adopción de inteligencia artificial avanza en la región. El desafío ahora consiste en desarrollar las capacidades, la gobernanza y las estrategias que permitan convertirla en productividad y valor empresarial.
La IA Empresarial ocupa un lugar cada vez más relevante en las estrategias empresariales de América Latina. Las organizaciones experimentan con nuevas herramientas, automatizan procesos y amplían sus inversiones. Sin embargo, el ritmo de adopción plantea una pregunta fundamental para los equipos directivos: ¿cuentan las empresas con las capacidades necesarias para convertir estas iniciativas en resultados sostenibles? IA empresarial en América Latina: del uso a la escala.
La región registra un creciente interés por las soluciones de IA, acompañado de avances en conectividad, talento y desarrollo de ecosistemas tecnológicos. Los indicadores también revelan diferencias importantes entre países y organizaciones, especialmente en investigación, inversión, formación especializada y gobernanza.
Esta realidad sitúa a América Latina ante una nueva etapa de su transformación digital. La prioridad consiste en avanzar desde el uso de herramientas individuales hacia modelos de operación capaces de integrar la IA en los procesos de negocio, fortalecer la toma de decisiones y generar beneficios medibles.
América Latina ante una nueva etapa de la IA empresarial
El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, elaborado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), ofrece una perspectiva sobre las capacidades regionales. El estudio analiza 19 países mediante más de 100 indicadores relacionados con los factores habilitantes, la investigación, el desarrollo, la adopción y la gobernanza.
Uno de los hallazgos más relevantes es que América Latina y el Caribe concentra el 14 % de las visitas globales a soluciones de IA, frente al 11 % de su participación en los usuarios de internet. Esta diferencia refleja el dinamismo del interés regional por estas tecnologías y su creciente incorporación a las actividades cotidianas.
Sin embargo, el consumo de soluciones disponibles representa solo una dimensión de la madurez tecnológica. El desarrollo de modelos propios, la investigación aplicada, la disponibilidad de infraestructura y la integración de estas herramientas en actividades productivas también determinan la capacidad de una economía para aprovechar la IA.
El ILIA identifica a Chile, Brasil y Uruguay como países pioneros, mientras Colombia forma parte del grupo de adoptantes, junto con otras economías que avanzan en el fortalecimiento de sus ecosistemas. Esta clasificación evidencia un mercado heterogéneo, con diferentes niveles de preparación y oportunidades de desarrollo.
Para las empresas, este contexto representa una oportunidad para acelerar sus estrategias de innovación y productividad, aprovechando las capacidades que ya existen en la región y cerrando las brechas que limitan su expansión.
IA empresarial: De la experimentación a la productividad
El interés empresarial por la IA ha impulsado una primera generación de proyectos orientados a automatizar tareas, generar contenidos, analizar información y mejorar la atención al cliente. La siguiente etapa exige integrar estas soluciones en procesos completos y vincularlas con objetivos concretos de negocio.
Un análisis del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), divulgado en septiembre de 2026, estima que la adopción de IA podría incrementar la producción económica de América Latina y el Caribe en un 5,1 % durante la próxima década. El organismo advierte que el alcance de ese beneficio dependerá de factores como la implementación efectiva de estas tecnologías y la capacidad de los trabajadores para incorporarse a sectores en crecimiento.
Esta perspectiva sitúa la productividad en el centro de la conversación. La disponibilidad de herramientas avanzadas abre nuevas posibilidades para las organizaciones, mientras que los resultados dependen de su capacidad para rediseñar procesos, integrar información y desarrollar nuevas competencias.
En el ámbito empresarial, el estudio AI Readiness in Latin America 2026, de RSM, ofrece una mirada sobre esta transición. La encuesta a 461 líderes empresariales, con aproximadamente el 91 % de las respuestas procedentes de América Latina, indica que cerca del 40 % de las organizaciones ya implementa soluciones de IA. Entre las empresas que las utilizan, el 68 % planea ampliar su adopción durante los siguientes 12 meses.
La eficiencia aparece como el principal impulsor de estas iniciativas, seguida por la automatización de procesos, el análisis de datos, la reducción de costos y la innovación. Estos objetivos reflejan el interés de las compañías por encontrar aplicaciones con impacto directo en sus operaciones.
La expansión también plantea retos de integración. Las empresas necesitan conectar las nuevas herramientas con sus sistemas existentes, establecer responsabilidades y evaluar los cambios en los procesos de trabajo. La escala empresarial requiere continuidad operativa, aprendizaje organizacional y una visión que trascienda los proyectos individuales.
Escalar también exige gobierno y confianza
El crecimiento de la IA introduce nuevas exigencias en materia de gestión, seguridad y responsabilidad corporativa. Las organizaciones deben definir quién autoriza su uso, cómo supervisan sus resultados y qué mecanismos aplican para gestionar los riesgos asociados con los datos, los modelos y las decisiones automatizadas.
El informe de RSM identifica una brecha significativa en este ámbito. Solo el 18 % de las organizaciones encuestadas cuenta con marcos formales de gobernanza de IA y apenas el 17 % dispone de políticas de uso para sus empleados. En formación, la situación también presenta desafíos: únicamente el 8 % de los colaboradores se siente plenamente preparado para trabajar con estas tecnologías.
La diferencia entre los planes de expansión y las capacidades institucionales puede afectar la consistencia de los proyectos. Una organización que amplía el uso de IA sin establecer controles, formar a sus equipos o evaluar los riesgos puede encontrar dificultades para mantener la calidad, la seguridad y la trazabilidad de sus operaciones.
La ciberseguridad también adquiere una dimensión estratégica. La incorporación de modelos generativos y agentes de IA amplía las posibilidades de automatización, al tiempo que introduce nuevos escenarios de exposición de información y riesgos operativos. Por ello, los equipos de tecnología, seguridad, gestión de riesgos y las áreas de negocio necesitan trabajar con responsabilidades compartidas.
La gobernanza, en este contexto, cumple una función operativa. Permite definir prioridades, establecer límites, identificar responsables y crear condiciones para ampliar los casos de uso con criterios consistentes. Su desarrollo también facilita la evaluación de resultados y la generación de confianza entre colaboradores, clientes y aliados.
La inversión pone a prueba la estrategia para la IA empresarial
El informe KPMG Global AI Pulse Q3 2026 ofrece una referencia adicional sobre la evolución de las organizaciones que avanzan hacia una adopción más amplia. La encuesta señala que el 64 % de las organizaciones de América se encuentra escalando IA o ha alcanzado etapas más avanzadas. La inversión promedio prevista para los siguientes 12 meses llega a US$210 millones, frente a US$186 millones registrados en el primer trimestre del año.
El estudio también identifica cambios en las prioridades de gestión. El 86 % de las organizaciones está adaptando su modelo operativo de ciberseguridad ante las amenazas aceleradas por la IA. Además, el 55 % dispone de una capa formal de orquestación y control de IA, una proporción que alcanza el 86 % entre las organizaciones que ya reportan un retorno establecido.
Estos resultados reflejan una transformación en las prioridades de las empresas con mayor madurez tecnológica. La atención se desplaza hacia la capacidad para administrar los costos, proteger las operaciones, coordinar los sistemas y demostrar el impacto de las inversiones.
Las cifras de KPMG corresponden a organizaciones de América incluidas en su estudio y no representan exclusivamente a América Latina. Su valor para el análisis regional está en mostrar los desafíos que acompañan las etapas avanzadas de adopción y que también deberán abordar las compañías latinoamericanas a medida que amplíen sus proyectos.
La medición del retorno adquiere especial importancia para los equipos directivos. Los indicadores de productividad, reducción de costos, calidad del servicio, velocidad de respuesta e innovación permiten evaluar los resultados desde una perspectiva empresarial. También ayudan a identificar los proyectos que merecen una expansión y aquellos que requieren ajustes en su diseño o implementación.
El desafío regional: convertir la adopción en capacidades
América Latina cuenta con un mercado digital dinámico y un interés creciente por la inteligencia artificial. Los avances en adopción crean oportunidades para modernizar las empresas, diversificar sus servicios y desarrollar nuevas fuentes de productividad. El aprovechamiento de ese potencial dependerá de las capacidades que cada organización logre construir.
La formación de talento, la disponibilidad de infraestructura, la calidad de los datos y la colaboración entre empresas, universidades y centros de investigación serán componentes relevantes de esta evolución. También será necesario fortalecer los marcos de gobernanza y las estrategias de ciberseguridad para acompañar el uso de estas tecnologías en actividades críticas.
Las diferencias entre los ecosistemas nacionales plantean, además, la necesidad de estrategias ajustadas a las condiciones de cada mercado. Las empresas pueden aprovechar las experiencias regionales y las soluciones disponibles, al tiempo que desarrollan capacidades propias para responder a sus objetivos, sectores y modelos de negocio.
Para los equipos directivos, la madurez en IA implica conectar las decisiones tecnológicas con la estrategia corporativa. Esto requiere seleccionar casos de uso con objetivos definidos, preparar a los colaboradores, establecer mecanismos de supervisión y evaluar los resultados con indicadores que reflejen el impacto real en el negocio.
La región avanza hacia una etapa en la que la inteligencia artificial tendrá una participación cada vez más profunda en la actividad económica. La capacidad de convertir su adopción en productividad, innovación y valor sostenible será una dimensión determinante de la competitividad empresarial de América Latina.
IA empresarial en América Latina.