La región “sobrerinde” en curiosidad digital: concentramos el 14 % de las visitas globales a herramientas de IA. Sin embargo, el 95 % de los proyectos corporativos no mueve la aguja financiera. Un análisis sobre cómo cerrar la “GenAI Divide” y pasar de la vitrina del marketing a la eficiencia operativa.

La Inteligencia Artificial (IA) no está “llegando” a América Latina: ya nos inundó. Según datos recientes de la CEPAL, la región concentra el 14 % de las visitas globales a soluciones de IA, a pesar de representar solo el 11 % de los usuarios de internet del mundo (CEPAL, 2025). En términos de curiosidad y adopción temprana, América Latina está golpeando por encima de su peso.

El entusiasmo corporativo refleja esta tendencia. Un 47 % de las empresas latinoamericanas declara haber incorporado alguna forma de IA en sus operaciones, superando en cinco puntos la tasa global (Infobae & Statista, 2024). Sin embargo, bajo esta superficie de modernidad, se esconde una paradoja costosa.

El informe The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, elaborado por investigadores del MIT, arroja un balde de agua fría: el 95 % de los proyectos de IA generativa en empresas no produce un retorno medible. Solo un 5 % logra salir del laboratorio, integrarse en procesos core y generar impacto real en el estado de resultados (MIT Project NANDA, 2025).

No tenemos un problema de adopción; tenemos un problema de transformación. Estamos comprando la tecnología, pero no estamos cambiando el negocio. Este artículo disecciona esa brecha en clave regional y propone una hoja de ruta para que la IA deje de ser un juguete brillante en marketing y se convierta en una ventaja competitiva sostenible.

Entusiasmo pragmático vs. Desconfianza estructural

América Latina es una región de contrastes digitales. Por un lado, somos heavy users. Encuestas de Bain & Company indican que el 65 % de los consumidores en la región ya usa IA, con Colombia y Perú a la cabeza (Americas Market Intelligence, 2024). En Brasil y México, el uso de ChatGPT supera el 70 %, muy por encima del promedio global.

Las aplicaciones son eminentemente pragmáticas: resumir textos, traducir, crear contenido. Pero esta adopción masiva convive con una desconfianza estructural:

• El 44 % teme que la IA difunda información falsa.

• El 38 % teme perder su empleo por culpa de estas tecnologías.

• El 55 % apoya una regulación estricta, pero solo el 28 % cree que sus gobiernos están listos para implementarla (Luminate & Ipsos, 2024).

Para las empresas, esto envía una señal clara: el consumidor latinoamericano usará tu herramienta de IA si le ahorra tiempo, pero no confiará en tu marca si percibe opacidad.

El sesgo de la “Vitrina”: Marketing vs. Operaciones

El marketing se ha convertido en el gran laboratorio de la IA en la región. Según análisis de Luis Maram, las áreas de marketing y diseño concentran cerca del 35 % de la adopción de IA generativa (Maram, 2024).

Es lógico: la barrera de entrada es baja. Generar copys, imágenes o variantes de anuncios es rápido y visible. Sin embargo, el MIT advierte sobre un sesgo de inversión peligroso: cerca del 70 % del presupuesto global de IA generativa se destina a la “vitrina” (marketing y ventas), dejando desatendido el “depósito” (operaciones, finanzas, cumplimiento), donde reside el mayor potencial de ahorro estructural y eficiencia.

En América Latina, este sesgo es crítico. Mientras las marcas invierten millones en generar contenido automatizado, sus departamentos de cuentas por pagar, conciliaciones o logística siguen operando con procesos manuales arcaicos. La IA está brillando hacia afuera, pero la casa sigue desordenada por dentro.

Cuando los proyectos de IA fallan en escalar, la razón rara vez es el software. Es la falta de cimientos.

El cuello de botella del talento

La tecnología avanza más rápido que la pedagogía. Aunque el 62 % de las empresas ahora ofrece alguna capacitación, la falta de talento especializado sigue siendo la barrera número uno, citada por el 60 % de los ejecutivos (Diario La República, 2025). El riesgo latente, advertido por la CEPAL, es que América Latina se consolide como un consumidor neto de IA: dependiente de modelos entrenados en California o Shenzhen, sin desarrollar capacidades propias para adaptar esos sistemas a nuestros contextos lingüísticos y regulatorios.

Datos: El activo descuidado

La IA es tan buena como los datos que la alimentan. En encuestas regionales, la mala calidad de los datos empata con la falta de talento como freno principal (Maram, 2024). Sin una arquitectura de datos limpios y gobernados, la IA generativa solo es una herramienta muy costosa para amplificar el caos interno.

Gobernanza: De la burocracia a la ventaja competitiva

En una región marcada por la desigualdad, los sesgos algorítmicos no son teóricos; son riesgos reputacionales y legales.

• Brasil lidera la vanguardia regulatoria con el Proyecto de Ley 2.338/2023, enfocado en riesgos.

• México, Chile y Colombia avanzan con estrategias nacionales, aunque dispersas.

Las empresas inteligentes no están esperando a la ley. Están adoptando la gobernanza ética —sistemas explicables, auditoría de sesgos, transparencia— como un diferenciador de marca. Iniciativas como AfroféminasGPT, una IA entrenada con perspectiva decolonial (El País, 2025), demuestran que hay mercado para una tecnología que entienda la diversidad local.

Cómo cerrar la brecha

Para que la IA pague la inversión, los líderes deben dejar de “jugar” y empezar a orquestar.

Reequilibrar el Portafolio:

¿Estamos invirtiendo en IA para Operaciones y Finanzas? Mueva al menos el 30 % del presupuesto de innovación del “front office” al “back office”.

Auditoría de Datos:

Antes de contratar más licencias de Copilot, ¿tenemos un inventario claro de nuestros datos propietarios?

Talento Híbrido:

No solo contrate ingenieros de datos. Capacite a sus gerentes de negocio para que sepan qué pedirle a la IA.

Gobernanza Activa:

Establezca un comité de ética de IA. Si su algoritmo discrimina o alucina, la responsabilidad es humana, no técnica.

La IA en América Latina está en una encrucijada. Podemos seguir siendo la región que más visita herramientas de IA, o podemos empezar a ser la región que mejor las rentabiliza. La diferencia radica en dejar de mirar la pantalla y empezar a mirar el negocio.