Las 6 barreras que frenan la adopción de IA en Latinoamérica

Mientras empresas como Meta y Google integran la inteligencia artificial en sus operaciones cotidianas, diseñando productos que aprenden y se adaptan, Latinoamérica avanza a un ritmo considerablemente más lento. La región apenas ha alcanzado un 29% de implementación de IA en sus empresas, una cifra que queda por debajo del promedio global de 34% y muy distante de lo que logran China, con 58%, e India, con 57%. Pero los números no cuentan toda la historia. Detrás de esta brecha hay obstáculos concretos y bien identificados que explican por qué la transformación digital no despega en la región con la velocidad que podría esperarse.

Joaquim Campos, vicepresidente de tecnología de IBM para América Latina, ha mapeado seis barreras principales que frenan la adopción de IA en las empresas de la región. La primera es la falta de habilidades. Los profesionales y las organizaciones simplemente no han desarrollado la experiencia necesaria para entender cómo implementar estas tecnologías. Sin ese conocimiento, muchas empresas ni siquiera consideran seriamente la posibilidad de integrar IA en sus operaciones. La segunda barrera es el costo. Según IBM, el 90% de las empresas que quieren comenzar con herramientas de inteligencia artificial enfrentan dificultades para escalar esa tecnología de manera que satisfaga sus necesidades reales. Lo que funciona en un proyecto piloto no necesariamente puede crecer para cubrir toda una operación sin inversiones adicionales significativas.

La tercera barrera es la falta de plataformas adecuadas. Tener conocimiento sobre cómo desarrollar IA no sirve de mucho si no existen las herramientas necesarias para implementar esos modelos en el entorno laboral real. La cuarta es lo que los especialistas llaman "vendor lock-in", un riesgo que surge cuando una empresa contrata a un proveedor externo para desarrollar un proyecto de IA. El problema es que los servicios de IA y nube quedan concentrados en un solo proveedor, y cambiar de servicio se vuelve prácticamente imposible debido a incompatibilidades técnicas. Además de ser un obstáculo operativo, esto significa una inversión mayor para la empresa.

La complejidad es la quinta barrera. Para desarrollar un entorno funcional con IA, es necesario unificar y sistematizar múltiples fuentes de información, un proceso que requiere coordinación y recursos que muchas organizaciones no poseen. La sexta es la escalabilidad. Los proyectos de IA son particularmente complicados de integrar y expandir de forma progresiva. En toda Latinoamérica, solo el 29% de las empresas ha logrado escalar sus proyectos de IA de manera efectiva, una cifra que subraya cuán crítico es este desafío.

Brasil lidera la región con un 41% de empresas que han implementado activamente inteligencia artificial, seguido por México con 31%, Chile con 30%, Perú con 28%, Colombia con 21% y Argentina con 18%. A pesar de que Latinoamérica está rezagada en adopción absoluta, hay un dato que matiza el panorama: la región se encuentra entre los primeros lugares en términos de despliegue de IA, con un 66% de implementación general sin especialización en una industria específica. Solo China, con su desarrollo automotriz, supera este porcentaje con 67%, aunque su implementación general alcanza 84%.

Esta paradoja revela algo importante: Latinoamérica no carece de iniciativa ni de interés en la tecnología. Lo que le falta es la infraestructura, la capacitación y los recursos para convertir esa exploración en adopción sostenible y escalable. Las barreras no son insuperables, pero requieren atención deliberada. Sin inversión en desarrollo de habilidades, sin plataformas accesibles y sin estrategias que eviten la dependencia de proveedores únicos, la región seguirá quedando atrás en una carrera tecnológica que define cada vez más la competitividad empresarial global.