• Cerca del 80% de las empresas de América Latina y el Caribe ya utiliza herramientas de inteligencia artificial, pero solo el 23% afirma obtener réditos económicos y apenas el 6% aprecia un impacto significativo.
• Para pasar de las pruebas iniciales a una adopción efectiva en el conjunto de la empresa, será necesario aumentar la inversión, fortalecer las capacidades, mejorar la infraestructura digital y establecer reglas más claras.
• En última instancia, las mejoras de productividad dependerán de que las empresas transformen su forma de trabajar e integren la inteligencia artificial en el núcleo de sus operaciones.
La inteligencia artificial está transformando rápidamente las economías de todo el mundo. Para América Latina y el Caribe, su importancia va mucho más allá del cambio tecnológico, ya que la región sigue enfrentándose a uno de sus desafíos más persistentes: el débil crecimiento de la productividad.
Durante la última década, el crecimiento económico se ha apoyado principalmente en la expansión de la fuerza laboral, más que en mejoras de productividad. De hecho, la productividad se contrajo alrededor de un 0,4% anual entre 2015 y 2024. A medida que se desacelera el impulso demográfico, este modelo de crecimiento está llegando a sus límites.
La inteligencia artificial podría abrir una nueva vía al mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas rutinarias y reforzar la capacidad de previsión y la asignación de recursos en distintos sectores. Sin embargo, si su adopción sigue concentrada en un pequeño grupo de empresas y trabajadores cualificados, podría agravar las desigualdades económicas existentes.
En última instancia, que la inteligencia artificial impulse la productividad o agrave la desigualdad dependerá de la capacidad de la región para aumentar la inversión, desarrollar el talento, mejorar la infraestructura digital y fortalecer la regulación.
El imperativo de la productividad: por qué la inteligencia artificial es clave
El principal desafío económico de América Latina es la baja productividad. La informalidad, la escasa competencia, las desigualdades en el capital humano y la debilidad de los ecosistemas de innovación han frenado la difusión de nuevas tecnologías y mantienen a la región lejos de la frontera mundial de productividad.
La inteligencia artificial llega en un momento decisivo. La inversión también está aumentando, incluso entre las pequeñas y medianas empresas, según la nota técnica del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) fAIr Tech Radar: explorando la adopción de inteligencia artificial en América Latina y el Caribe. En este contexto, Chile, Brasil y Uruguay se perfilan como líderes regionales, mientras las aplicaciones de IA se extienden a sectores como las finanzas, la agricultura, la energía, la salud y la atención al cliente.
Cerca del 80% de las empresas ya utiliza herramientas de IA. Sin embargo, hasta ahora se han logrado resultados limitados: solo el 23% de las organizaciones afirma obtener réditos económicos de la IA y apenas el 6% aprecia un impacto significativo. Al mismo tiempo, muchas empresas siguen estancadas en la fase piloto y carecen de las capacidades y los mecanismos de gobernanza necesarios para integrar la IA en el núcleo de sus operaciones. El desafío, por tanto, es lograr que su creciente uso se traduzca en mejoras tangibles de productividad.
Como puede apreciarse en el Gráfico 1, el crecimiento anual del producto por trabajador en América Latina y el Caribe ha sido muy volátil y, en general, inferior al de la ASEAN, además de situarse por debajo del de la Unión Europea en muchos años.
Cuatro obstáculos para que la IA impulse la productividad: inversión, talento, infraestructura y gobernanza
Pese al creciente interés por la inteligencia artificial, varias limitaciones estructurales siguen restringiendo su impacto económico en América Latina y el Caribe. Las deficiencias en inversión, talento, infraestructura digital y gobernanza frenan la difusión de las tecnologías de IA y limitan la capacidad de la región para traducir su uso en mejoras de productividad.
La inversión sigue siendo uno de los principales obstáculos. La región continúa rezagada frente a las economías avanzadas tanto en inversión como en preparación para la IA. El Índice de Preparación para la IA del Fondo Monetario Internacional (FMI) sitúa a América Latina y el Caribe en el sexto lugar entre nueve regiones del mundo, con una puntuación de 42 sobre 100, frente a 77 en Estados Unidos. La inversión privada y el financiamiento de la investigación también siguen siendo limitados, mientras que la incertidumbre en torno a las normas sobre el uso de datos desalienta nuevas inversiones.
El talento constituye otra limitación crítica. Según PISA 2022, tres de cada cuatro estudiantes no alcanzan el nivel mínimo de competencia en matemáticas, mientras que casi la mitad tiene dificultades de comprensión lectora básica. Solo alrededor del 30% de los adultos posee competencias digitales básicas, y la fuga de talento y las disrupciones del mercado laboral ejercen una presión adicional sobre una oferta de profesionales especializados que ya es insuficiente.
Las deficiencias de infraestructura también dificultan el despliegue de la IA. Pese a los avances en conectividad, entre el 15% y el 17% de los hogares todavía carece de acceso a banda ancha fija, y persisten grandes disparidades entre las zonas urbanas y rurales. La limitada capacidad de cómputo, la fragmentación de los sistemas de datos y la dependencia de proveedores extranjeros de servicios en la nube también dificultan el despliegue de la IA a gran escala.
Los marcos de gobernanza, por su parte, siguen fragmentados. Solo unos pocos países, entre ellos Brasil, Chile y Uruguay, han alcanzado niveles intermedios de preparación institucional. Muchos gobiernos aún carecen de estrategias integrales, regulaciones claras y la capacidad institucional necesaria para formular y aplicar políticas eficaces de inteligencia artificial.
En conjunto, estas limitaciones ayudan a explicar por qué América Latina y el Caribe está menos preparada para la IA que la mayoría de las regiones que aparecen en el Gráfico 2.
Recomendaciones de política
En primer lugar, será esencial fortalecer los ecosistemas de inversión. La región sigue rezagada frente a las economías avanzadas en inversión en inteligencia artificial y carece de mecanismos de financiamiento que permitan ampliar el uso de las tecnologías digitales. Las alianzas público-privadas, el financiamiento de riesgo para empresas emergentes y los incentivos para centros de datos, infraestructura en la nube y computación de alto rendimiento pueden contribuir a movilizar capital privado. El BID ya está apoyando avances en este ámbito mediante programas de transformación digital que amplían la adopción tecnológica entre las micro, pequeñas y medianas empresas y mejoran los servicios públicos digitales en países como Belice y Honduras.
Una segunda prioridad es ampliar el capital humano y las competencias digitales. Para cerrar la brecha de talento de la región será necesario fortalecer la educación básica, ampliar los programas de inteligencia artificial y ciencia de datos e impulsar iniciativas de reconversión laboral. A su vez, la colaboración entre universidades, empresas y gobiernos será fundamental para formar y retener talento especializado.
Estos esfuerzos deben ir acompañados de mejoras en la infraestructura digital y los sistemas energéticos. Ampliar la conectividad de banda ancha, mejorar su confiabilidad y asequibilidad y reforzar la capacidad de cómputo y de gestión de datos son condiciones fundamentales para desplegar la inteligencia artificial a gran escala. Un suministro eléctrico confiable también es un requisito clave para infraestructuras digitales como los centros de datos.
Por último, los avances en inversión, capacidades e infraestructura deberán sustentarse en marcos de gobernanza más sólidos. Unas normas claras de protección de datos, un liderazgo institucional definido y herramientas regulatorias como los espacios de experimentación pueden favorecer la innovación, al tiempo que permiten gestionar los riesgos y fortalecer la confianza pública.
Cómo convertir el potencial de la IA en productividad
Incluso aplicando políticas sólidas, los efectos de la inteligencia artificial sobre la productividad pueden hacerse esperar. La historia muestra que las revoluciones tecnológicas suelen generar beneficios sustanciales solo después de que las empresas reorganizan la producción en torno a las nuevas herramientas. Cuando las fábricas comenzaron a adoptar la electricidad a principios del siglo XX, por ejemplo, las mejoras de productividad fueron inicialmente modestas.
La verdadera transformación llegó cuando las empresas rediseñaron sus procesos productivos y sus flujos de trabajo para aprovechar plenamente la nueva tecnología.
La inteligencia artificial podría seguir una trayectoria similar. Aunque muchos trabajadores ya utilizan herramientas de IA generativa, estas aplicaciones suelen incidir en tareas específicas, más que en sistemas de producción completos. Por ello, su impacto inicial podría seguir siendo limitado hasta que las empresas integren la IA de forma más profunda en sus modelos de negocio, la toma de decisiones y los procesos operativos.
Para América Latina y el Caribe, el desafío no consiste solo en adoptar la inteligencia artificial, sino también en lograr que sus beneficios se extiendan ampliamente entre empresas, trabajadores y sectores. Con una inversión sostenida en educación, infraestructura digital, sistemas de innovación y una gobernanza eficaz, la IA podría convertirse en un poderoso motor del crecimiento de la productividad, en lugar de quedar como una oportunidad perdida para la región.
Agradecemos especialmente a Camilo Pecha su valiosa contribución a esta entrada.