Estamos ante el momento latinoamericano en la era inteligente

Durante décadas, América Latina ha buscado una fórmula sostenible para cerrar su brecha de productividad frente a las economías más avanzadas. El crecimiento regional ha dependido en gran medida de la expansión de la fuerza laboral y del talento y motivación incansable de los empleados, pero es una estrategia que ya muestra signos claros de agotamiento.

 

En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una palanca estructural capaz de cambiar la trayectoria económica de la región y redefinir su rol en la economía global. El momento es decisivo, el potencial existe y los costos de la inacción son cada vez más visibles.

 

Recientemente en Davos, el Foro Económico Mundial y McKinsey & Company presentamos el informe Latin America in the Intelligent Age: A New Path for Growth que plantea una idea central poderosa. La IA puede convertirse en el motor de una nueva etapa de crecimiento para la región, con impactos económicos y sociales de largo alcance. A diferencia de olas tecnológicas previas, esta ocurre en un momento en el que América Latina cuenta con ventajas relevantes, como una adopción digital acelerada, sectores productivos con peso global y una población abierta al uso de nuevas tecnologías. ¿Será la región capaz de capturar su valor de manera sistemática y a escala?

 

 

Desde una perspectiva económica, el potencial es contundente. El estudio estima que la adopción efectiva de IA podría incrementar la productividad regional entre 1.9 y 2.3% anual hacia 2030. Este salto permitiría generar 1.7 billones de dólares (trillion en inglés) adicionales de valor económico cada año, lo que representa alrededor del 6% del potencial global de estas tecnologías. En una región donde la productividad ha crecido apenas 0.4% anual durante los últimos 25 años, el contraste es difícil de ignorar. La IA ofrece una vía concreta para compensar el envejecimiento poblacional y sostener el crecimiento futuro sin depender exclusivamente del aumento del empleo.

 

No podemos ignorar la brecha crítica entre adopción y valor. Aunque el uso de herramientas de IA crece en distintos países y sectores, apenas el 23% de las organizaciones latinoamericanas reporta estar generando algún valor económico, y únicamente el 6% afirma haber alcanzado impactos significativos. Este dato revela un problema estructural: la región experimenta con esta tecnología transformadora, pero aún no logra integrarla de manera profunda en sus modelos operativos y estratégicos. La IA se utiliza con frecuencia como herramienta individual de productividad, cuando su verdadero poder reside en la reinvención de procesos completos y cadenas de valor enteras.

 

Aquí surge uno de los conceptos más relevantes. El desarrollo de economías inteligentes no se limita a incorporar tecnología; se concentra más en transformar la forma en que las organizaciones toman decisiones, diseñan productos, gestionan riesgos y asignan recursos. Sectores en los que América Latina ya posee ventajas competitivas como agricultura, minería, energía y turismo ofrecen un terreno fértil para esta transformación.

 

Existen ejemplos concretos en la región, como México, donde el uso de analítica avanzada, visión computacional o modelos predictivos mejoran rendimientos, reducen costos y elevan estándares de seguridad. Estos casos demuestran que la IA amplifica fortalezas existentes y en ventajas sostenibles a nivel global.

 

El desafío se vuelve aún más evidente cuando se observa el tejido empresarial. Las pymes representan más del 99% de las unidades de negocios en América Latina, pero son las que menos valor capturan de la IA —cerca del 60% no reporta impactos medibles—. Si esta brecha persiste, el riesgo es una profundización de la desigualdad productiva entre grandes corporaciones y el resto del ecosistema económico. La democratización del acceso a herramientas, capacidades y formación se vuelve una condición necesaria para que la IA funcione como motor de crecimiento inclusivo y no como un factor adicional de concentración.

 

 

En el centro de esta transformación se encuentra el talento humano, pero es el mayor cuello de botella para la región. América Latina enfrenta dificultades para atraer, formar y retener perfiles especializados en IA y analítica. La migración de talento, la competencia de multinacionales por los mismos perfiles y la desconexión entre los sistemas educativos nacionales y las necesidades del mercado limitan la capacidad de escalar soluciones. Las organizaciones que sí generan impacto muestran un rasgo distintivo y tienen mayor visibilidad sobre las habilidades de su gente, cuentan con programas de reskilling y ofrecen trayectorias profesionales claras vinculadas a la tecnología. Es un aprendizaje clave para el resto del ecosistema.

 

Más allá de las empresas, el rol del sector público resulta determinante. La infraestructura digital, la conectividad, el acceso a data de calidad y los marcos regulatorios definen el ritmo y la profundidad de la adopción. Aunque se han logrado avances relevantes en conectividad y capacidad de cómputo, persisten brechas urbano-rurales que amenazan con excluir a amplios segmentos de la población de los beneficios de la IA. Esto se suma a un entorno regulatorio percibido como poco claro, especialmente en materia de privacidad y uso responsable de la tecnología. La armonización regulatoria y la alineación con estándares internacionales aparecen como habilitadores críticos de la inversión y la innovación.

 

 

América Latina tiene frente a sí una oportunidad histórica para redefinir su sendero de desarrollo económico mediante la IA. El potencial de productividad, creación de valor y surgimiento de nuevas economías inteligentes está al alcance, pero su materialización requiere visión, coordinación y disciplina.

 

El camino hacia la era inteligente demanda liderazgo empresarial, políticas públicas coherentes y una apuesta decidida por el talento. Si la región logra alinear estos elementos, podrá posicionarse en la economía global del futuro y dejar finalmente atrás un ciclo de estancamiento.