Latinoamérica acelera adopción de inteligencia artificial 2025
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como uno de los motores más relevantes de transformación tecnológica en el mundo, y Latinoamérica no es la excepción. Un reciente estudio desarrollado por Intel en colaboración con IDC, titulado “Madurez de TI para la adopción de IA 2025”, analizó el estado actual de la adopción de IA en la región y reveló cómo las organizaciones están integrando inteligencia artificial tradicional, inteligencia artificial generativa y agentes autónomos en sus operaciones.
Los hallazgos de este informe no solo describen el nivel de madurez tecnológica en distintos países de la región, sino que también ponen sobre la mesa los principales desafíos que enfrentan las empresas para aprovechar al máximo las oportunidades que brinda la IA en el corto y mediano plazo.
Adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica: panorama actual
El estudio revela que la adopción de IA tradicional y generativa avanza a un ritmo similar en la región. Aproximadamente un 58% de las empresas ya desarrolla iniciativas vinculadas a la inteligencia artificial convencional, mientras que cerca del 54% implementa proyectos enfocados en IA generativa.
Por su parte, la inteligencia artificial con agentes autónomos —una de las tendencias más recientes— registra un 14% de adopción promedio en Latinoamérica. Aunque esta cifra es aún baja en comparación con otros modelos de IA, marca el inicio de un proceso que podría redefinir la forma en que las organizaciones planifican y ejecutan tareas. Estos agentes son sistemas diseñados para operar de manera autónoma, tomar decisiones, planificar acciones y alcanzar objetivos sin la intervención constante de un ser humano.
De acuerdo con Marcelo Bertolami, gerente general de ventas de tecnología para Intel Latinoamérica, los resultados permiten trazar un mapa estratégico para los próximos años. La información obtenida ofrece una visión clara de hacia dónde se dirige la región y cuáles son los pasos que las empresas deben dar para expandir el uso de la inteligencia artificial en sus operaciones.
Objetivos de negocio detrás de la implementación de IA
Las motivaciones principales para la adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica se centran en tres ejes:
Eficiencia operativa: optimizar procesos internos y reducir tiempos de ejecución.
Innovación: impulsar nuevos modelos de negocio y servicios.
Productividad laboral: mejorar el rendimiento de los colaboradores mediante herramientas más avanzadas.
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El impacto de la IA ya es tangible. El 97,6% de las organizaciones encuestadas aseguró haber experimentado mejoras significativas en sus operaciones durante el último año, con incrementos de entre un 20% y un 49% en áreas clave. Para medir estos progresos, las empresas utilizan indicadores como métricas de TI, productividad individual de los empleados y satisfacción del cliente.
El rol del edge computing en la expansión de la IA
El estudio subraya el papel del edge computing como habilitador esencial para el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial en Latinoamérica. Se proyecta que la proporción del presupuesto de TI destinado a esta tecnología pase del 14% al 15% en los próximos 12 meses.
Entre los casos de uso más destacados que combinan edge computing e inteligencia artificial se encuentran:
Análisis de datos en tiempo real: utilizado por alrededor del 70% de las empresas.
Gestión de dispositivos IoT: presente en el 62–68% de las organizaciones.
Optimización de la experiencia del cliente: aplicada por el 55% de las compañías.
La convergencia entre IA y edge computing permite a las empresas procesar grandes volúmenes de información en menor tiempo, generar respuestas inmediatas y reducir la dependencia exclusiva de la nube.
Gestión de datos: un reto pendiente en la región
Uno de los desafíos más grandes que enfrentan las organizaciones latinoamericanas es la gestión de datos. Entre el 21% y el 23% de las empresas encuestadas aún no han realizado un inventario completo de sus activos de datos. En promedio, apenas la mitad de la información disponible se encuentra lista para ser analizada con inteligencia artificial.
Este panorama limita el desarrollo de proyectos de IA a gran escala y pone en evidencia otros obstáculos relacionados, como:
Altos costos de infraestructura tecnológica.
Escasez de profesionales con habilidades especializadas en IA.
Preocupaciones sobre privacidad y control de la información.
La falta de preparación en este aspecto impide que muchas compañías logren consolidar sus estrategias de digitalización y aprovechen el potencial completo de la inteligencia artificial.
Regulación, inversión y educación: factores externos clave
El estudio también recoge la percepción de las empresas sobre el contexto regulatorio y socioeconómico que rodea la adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica. La evaluación de factores como políticas públicas, inversión, infraestructura y educación obtiene puntajes promedio de entre 3,7 y 3,74 sobre 5.
Dos áreas se destacan como las de mayor impacto:
Financiamiento a la investigación en IA: considerado prioritario por más del 67% de los encuestados.
Regulaciones sobre privacidad y seguridad de datos: relevantes para más del 65%.
Además, las organizaciones coinciden en que es necesario fortalecer la inversión en programas de capacitación y en la formación de talento especializado, así como expandir la infraestructura tecnológica para soportar el crecimiento de proyectos de inteligencia artificial.
Perspectiva de Intel: un ecosistema integrado
Desde la visión de Intel, el éxito de la adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica depende de la construcción de un ecosistema robusto que combine infraestructura flexible, capacidades de procesamiento avanzadas y herramientas de análisis de datos en distintos entornos.
Marcelo Bertolami enfatizó que la compañía trabaja junto a una red de socios estratégicos para integrar IA tradicional, IA generativa y agentes autónomos en soluciones que conectan nube, edge computing y dispositivos. De esta manera, las organizaciones pueden ejecutar sus estrategias tecnológicas con mayor eficiencia, seguridad y escalabilidad.
Oportunidades de crecimiento y próximos pasos
El informe “Madurez de TI para la adopción de IA 2025” concluye que el futuro de la inteligencia artificial en Latinoamérica dependerá de la capacidad de los países de alinear tres factores:
Inversión en infraestructura tecnológica: ampliar la capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos.
Gestión y gobernanza de datos: garantizar la disponibilidad, seguridad y calidad de la información.
Formación de talento especializado: desarrollar habilidades técnicas y estratégicas para implementar IA en diversos sectores.
Los avances ya alcanzados marcan un punto de partida sólido. Sin embargo, aún queda un amplio camino por recorrer para que la región aproveche plenamente el potencial de la inteligencia artificial y logre una transformación digital que impulse el crecimiento económico y la competitividad global.
La adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica avanza de manera constante y abre nuevas oportunidades para empresas de todos los tamaños y sectores. El estudio de Intel e IDC muestra que la región ya cuenta con iniciativas sólidas en IA tradicional y generativa, mientras que los agentes autónomos comienzan a ganar terreno.
No obstante, persisten desafíos relacionados con la gestión de datos, la infraestructura tecnológica y la formación de talento especializado. Para superarlos, será clave la colaboración entre gobiernos, sector privado y academia, así como la inversión en programas de investigación y educación.
Latinoamérica tiene la oportunidad de consolidarse como un actor relevante en el ecosistema global de inteligencia artificial. La forma en que la región afronte estos retos en los próximos años determinará su capacidad para aprovechar esta revolución tecnológica y convertirla en un motor de desarrollo sostenible y competitivo.
