Un estudio de esta firma consultora ofrece un mapa claro para que los líderes tecnológicos de América Latina conviertan pilotos dispersos en ingresos sostenibles.
Las empresas tecnológicas y grandes usuarios de TI en América Latina deben acelerar, gobernar y monetizar la IA en 2026. Para esto, deben aprovechar Diez puntos para monetizar la IA en 2026, según EY.
Según el estudio “Top 10 opportunities for technology companies in 2026”, la firma expone de manera muy clara las opciones existentes para crecer este año.
De la hiper‑velocidad de la IA a la monetización en Latam
En 2026, la IA entra en un momento de hiper‑velocidad, donde los ciclos de adopción se acortan y la competencia se vuelve más agresiva. Por lo tanto, las empresas latinoamericanas deben decidir si siguen reaccionando o si convierten la IA en motor central de ingresos, eficiencia y resiliencia regulatoria.
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En América Latina, esta decisión es crítica porque conviven economías con fuerte informalidad, brechas de productividad y marcos regulatorios en evolución. Sin embargo, esta combinación permite saltar etapas y diseñar modelos IA‑first más flexibles que los de algunos mercados maduros.
Estos son los Diez puntos para monetizar la IA en 2026, según EY:
1. Escalar IA con M&A y alianzas en América Latina
Según EY, 83% de CEOs tecnológicos prioriza fusiones, adquisiciones y alianzas estratégicas para acceder más rápido a capacidades críticas de IA y datos. En América Latina, esto implica integrar startups analíticas locales, fintechs y proveedores de datos sectoriales para acelerar el time‑to‑market de soluciones IA.
Por ejemplo, un banco regional puede adquirir una fintech especializada en scoring alternativo con IA para segmentos no bancarizados. De este modo, monetiza la IA ampliando cartera de crédito con menor riesgo y mayor precisión en modelos de riesgo.
2. Diseñar interoperabilidad agentic y IA física para industrias locales
EY enfatiza que la ventaja competitiva se desplaza hacia la capacidad de orquestar agentes de IA interoperables, desplegados en múltiples nubes y entornos edge. Asimismo, destaca la importancia de la “physical AI”, donde robots y sistemas autónomos conectan el mundo digital con operaciones físicas.
En telecomunicaciones latinoamericanas, esto se traduce en agentes que optimizan redes, atención omnicanal y despliegues de infraestructura en campo. Además, en retail físico, la IA física puede gestionar inventario en tiendas, reducir mermas y mejorar reposición basada en datos de tráfico real.
3. Gobernar la IA desde las áreas de negocio
Menos de un tercio de ejecutivos tecnológicos declara tener mucha confianza en su estrategia de ética y responsabilidad de IA. Por lo tanto, EY propone empoderar a líderes funcionales para compartir la responsabilidad de gobernanza, junto con TI y data.
En América Latina, esto significa que Finanzas, Riesgos y Operaciones deben aprobar modelos, definir límites de uso de datos y validar impactos regulatorios. Además, facilita conversaciones con supervisores bancarios, reguladores de datos y organismos de competencia en mercados sensibles como financiero y telecom.
4. Nuevos modelos comerciales y pricing orientado a resultados
EY identifica que 89% de CEOs tecnológicos explora modelos comerciales innovadores, incluyendo pricing atado a resultados tangibles. Por consiguiente, las empresas pueden pasar de licencias tradicionales a esquemas donde clientes pagan por ahorro de costos, ingresos incrementales o reducción de riesgo.
En América Latina, una telco que ofrezca soluciones de IA para pymes puede cobrar según ventas adicionales generadas por campañas personalizadas. Asimismo, una cadena de retail puede pagar soluciones IA de logística en función de reducción demostrable de quiebres de stock y tiempos de entrega.
5. Elegir modelos abiertos, cerrados o híbridos con criterio regulatorio
De acuerdo con EY, 41% de organizaciones tecnológicas se apoya principalmente en modelos cerrados, mientras 27% prefiere modelos abiertos y 26% adopta enfoques híbridos. Solo 6% declara usar modelos completamente propios, lo que refuerza la importancia de decisiones arquitectónicas inteligentes.
En América Latina, la elección debe considerar sensibilidad de datos, requisitos de soberanía y riesgo de dependencia de proveedores globales. Por ejemplo, una entidad financiera puede combinar modelos cerrados para interacción con clientes y modelos abiertos específicos para analítica interna anonimizada.
6. Soberanía de datos y talento distribuido en la región
EY subraya que nuevas normativas sobre datos y plataformas obligan a diseñar estrategias de soberanía por defecto en IA. Al mismo tiempo, los ejecutivos reconocen que sus estrategias de IA todavía no aprovechan plenamente el talento distribuido globalmente.
Para América Latina, esto implica usar regiones de nube local, proveedores regionales y acuerdos claros de residencia de datos para sectores regulados. Además, permite crear hubs de talento IA en ciudades como Bogotá, Ciudad de México, São Paulo o Santiago, conectados con equipos globales.
7. Especialistas técnicos embebidos en las unidades de negocio
EY señala que la falta de habilidades adecuadas en IA es una de las principales barreras para escalar. Por ello, propone modelos donde especialistas técnicos se integran en los equipos de negocio para acelerar adopción y disciplina.
En una aseguradora latinoamericana, ingenieros de IA pueden trabajar dentro del área de siniestros para construir modelos de fraude, severidad y optimización de procesos. Así, se reduce fricción entre negocio y tecnología, mientras se acelera el ciclo de pruebas y monetización.
8. Estrategia fiscal adaptada a inversiones en IA e infraestructura
El informe destaca que las inversiones en centros de datos, cómputo especializado y plataformas de IA exigen una nueva mirada fiscal. Además, las empresas deben gestionar incentivos, riesgos y asignación de beneficios de forma más analítica y dinámica.
En América Latina, donde existen regímenes especiales para tecnología y data centers, una estrategia fiscal sofisticada puede mejorar significativamente la rentabilidad de proyectos IA. Asimismo, ayuda a estructurar operaciones regionales y acuerdos de precios de transferencia alineados con creación real de valor.
9. Finanzas como laboratorio de ROI para IA
EY observa una brecha entre el peso presupuestal de Finanzas en proyectos de IA y su contribución percibida al retorno de inversión. Por eso, recomienda convertir Finanzas en un laboratorio de casos de uso IA centrados en impacto medible.
En bancos y grandes conglomerados latinoamericanos, esto supone aplicar IA en forecasting, cierres contables, gestión de liquidez y detección temprana de deterioro crediticio. De esta forma, se crean casos de referencia internos que demuestran, con números, la capacidad de monetizar la IA.
10. Seguridad empresarial frente a amenazas potenciadas por IA
Los ejecutivos esperan que el gasto en ciberseguridad más que se duplique durante los próximos dos años, impulsado por amenazas crecientes habilitadas por IA. Además, deben proteger tanto sus activos tradicionales como sus propios modelos y agentes de IA.
En América Latina, los ataques impulsados por IA pueden explotar brechas de infraestructura crítica, banca digital y plataformas de comercio electrónico. En consecuencia, las empresas deben reforzar identidades, datos y cadenas de suministro, junto con mecanismos específicos para proteger modelos frente a manipulación maliciosa.
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Diez puntos para monetizar la IA en 2026, según EY.
En síntesis: Diez puntos para monetizar la IA en 2026, según EY.
En 2026, la IA entra en un momento de hiper‑velocidad que redefine cómo las empresas tecnológicas y grandes usuarios de TI generan ingresos y ventaja competitiva. A partir del comunicado y del estudio global de EY, este análisis en Estratech‑IA resume diez movimientos clave para monetizar la IA en América Latina, con ejemplos concretos en banca, telecomunicaciones y retail. Descubra qué decisiones deben tomar hoy los C‑level para convertir pilotos aislados en resultados financieros medibles durante los próximos doce a veinticuatro meses.