La inteligencia artificial (IA) en América Latina ha trascendido la fase de exploración corporativa para consolidarse como un vector de impacto económico tangible. Si bien el 25 % de las empresas de la región ha madurado en el uso de IA tradicional, emerge una divergencia crítica en el mercado: la brecha entre quienes instrumentalizan la tecnología para eficiencias marginales («ahorrar centavos») y quienes la despliegan para redefinir sus modelos de negocio y expandir mercados.

Los datos de 2024 señalan una penetración de la IA generativa del 22,83 % en el tejido empresarial latinoamericano, una cifra traccionada significativamente por el sector del marketing y la publicidad (34,69 %).

El desafío estructural: la «parálisis por pilotaje» A pesar de las métricas de adopción, la región enfrenta un obstáculo sistémico: el 48,91 % de las organizaciones carece de visibilidad presupuestaria a largo plazo. Esto confina la inversión a experimentos tácticos aislados, lo que impide una integración estratégica escalable.

La paradoja de la productividad: expansión frente a contracción

Contrario a la narrativa convencional que vincula la IA exclusivamente a la reducción de plantilla (headcount), la evidencia empírica sugiere que el verdadero valor reside en la elasticidad de la demanda. La tecnología actúa como un agente deflacionario en los costos de producción al reducir fricciones de mercado y asimetrías de información.

Un «experimento natural» global, derivado del modelo de generación de imágenes de NovelAI, ilustra este fenómeno económico:

• El costo marginal de producción creativa cayó a niveles cercanos a cero.

• Los precios de mercado se ajustaron con una baja del 64 %.

• El impacto: lejos de contraerse, el volumen de pedidos se disparó un 121 %, lo que elevó los ingresos totales del mercado en un 56 %.

La IA democratiza el acceso a servicios de alto valor y activa una demanda latente en segmentos previamente desatendidos. En el comercio electrónico regional, esto se traduce en resultados tangibles: los chatbots de preventa no solo automatizan, sino que incrementan las ventas hasta un 16,3 % y la conversión un 21,7 %. La IA no redistribuye el mercado existente; agranda el pastel.

Madurez operativa: referentes regionales

En Latinoamérica, la conversación ha migrado de la teoría a la rentabilidad comprobada. Tres casos destacan por su madurez aplicada:

• LATAM Airlines (experiencia del cliente): mediante una arquitectura de datos unificada y analítica avanzada, lograron mitigar fricciones sistémicas y elevaron su Net Promoter Score (NPS) en 23 puntos en un ciclo de cuatro años.

• Banco Covalto (fintech): la integración de IA generativa en el análisis de riesgo crediticio ha optimizado los tiempos de respuesta en más de un 90 %, redefiniendo la eficiencia operativa del sector.

• Mercado Libre y Casas Bahia (retail): el uso de algoritmos para refinar la búsqueda y la recomendación demuestra que la hiperpersonalización a escala ha dejado de ser una ventaja competitiva para convertirse en el estándar mínimo de viabilidad.

El cuello de botella: capital humano y gobernanza

La barrera principal para escalar no es tecnológica, sino de talento. El 44,57 % de las organizaciones señala la escasez de perfiles especializados como su mayor restricción. Aunque la inversión en capacitación interna se disparó del 28 % (2023) al 61,96 % (2024), la velocidad de obsolescencia técnica exige una cultura de reskilling permanente y agresiva.

Paralelamente, la gobernanza de datos emerge como un imperativo no solo regulatorio, sino reputacional. En un entorno donde un algoritmo sesgado puede alienar a segmentos de mercado enteros, los marcos de auditoría ética son tan críticos como la infraestructura misma.

El nuevo paradigma: economía agent-to-agent (A2A)

La clave (insight) más disruptiva para los CMO es el inminente cambio hacia un ecosistema de «interacciones entre inteligencias». Nos dirigimos hacia una economía donde las marcas negociarán con «conserjes agénticos»: asistentes de IA que filtran, comparan y ejecutan decisiones de compra en nombre del usuario final.

En este escenario, el SEO tradicional evoluciona hacia el AEO (Agent Engine Optimization), con implicaciones arquitectónicas profundas:

1. Legibilidad para máquinas: la información corporativa (precios, inventario, ética) debe estructurarse para ser consumida por algoritmos, no solo por interfaces humanas.

2. Verificabilidad: los agentes priorizan datos auditables sobre promesas de marca emocionales.

3. Accesibilidad programática: la transición de «PDF a API» es obligatoria para garantizar la visibilidad ante los nuevos intermediarios digitales.

Así que, para el liderazgo empresarial en América Latina, la advertencia es inequívoca: la ventaja competitiva ya no reside únicamente en la interfaz de usuario (UX), sino en la robustez y confiabilidad de la arquitectura de datos subyacente.

Aquellas organizaciones que no preparen su ecosistema digital para dialogar con las máquinas corren el riesgo de la invisibilidad en la próxima configuración del mercado. La interrogante estratégica es…

¿está su empresa preparada para ser «leída», validada y elegida por una inteligencia artificial?