La inteligencia artificial (IA) es, sin lugar a dudas, una de las tecnologías más transformadoras del siglo XXI. Capaz de revolucionar sectores enteros, desde la industria hasta la atención médica, la IA está siendo vista como la clave para el futuro de la competitividad global. Sin embargo, en América Latina, el panorama es mixto.
Si bien muchos de sus países se encuentran apostando con entusiasmo por esta tecnología de la IA, la realidad de su adopción se aleja de las expectativas. A pesar de que muchas empresas en la región están invirtiendo en proyectos de automatización con IA, un número significativo de estos proyectos nunca se materializa, y otros, aunque prometedores, no logran escalar ni mantenerse en funcionamiento a largo plazo.
Este artículo de ITD Conlting explora las razones de esta brecha entre la ambición de la IA y su implementación efectiva en América Latina, analizando las barreras estructurales y tecnológicas, y proponiendo soluciones para que la región aproveche realmente el potencial de la IA.
El estudio de Everis y MIT Technology Review: Un panorama prometedor pero frágil
Un estudio realizado por Everis y MIT Technology Review revela que un impresionante 70% de las empresas en América Latina están invirtiendo en IA para la automatización de procesos, y el 80% de ellas considera que esta tecnología será esencial para su futuro. Estos números reflejan una visión optimista de la IA como motor de cambio. Sin embargo, este entusiasmo por la IA se ve empañado por la cruda realidad: muchos de estos proyectos nunca salen de la fase de prueba o «proof-of-concept» y no logran evolucionar hacia una implementación real y escalable.
El informe subraya que, aunque muchas organizaciones en América Latina ven a la IA como una tecnología fundamental para su competitividad, en la práctica, los proyectos de IA a menudo no logran superar los obstáculos técnicos y operativos. En la región, la IA se enfrenta a una serie de barreras estructurales que van desde la falta de infraestructura adecuada hasta la escasez de talento especializado. El resultado es un paisaje empresarial lleno de iniciativas prometedoras que, lamentablemente, nunca alcanzan todo su potencial.
La construcción de proyectos de IA sobre cimientos inadecuados
Uno de los errores más comunes que cometen las empresas latinoamericanas al implementar proyectos de IA es centrarse únicamente en la herramienta de IA y sus capacidades, sin tomar en cuenta la infraestructura que debe respaldarla. Las organizaciones suelen emocionarse por las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías de IA, como los modelos generativos o los sistemas de aprendizaje automático, pero olvidan que estas herramientas requieren de una infraestructura sólida y eficiente para operar correctamente.
En este sentido, la comparación de esta situación con la de un automóvil de Fórmula 1 montado en un chasis de coche común y corriente es particularmente apropiada. Aunque el motor de Fórmula 1 es una maravilla tecnológica, el vehículo no puede aprovechar su potencial sin una estructura adecuada que soporte su funcionamiento. Lo mismo ocurre con la IA: una herramienta poderosa requiere una infraestructura tecnológica sólida para funcionar a su máxima capacidad.
En muchas empresas de América Latina, la infraestructura digital y tecnológica básica es débil o fragmentada, lo que hace que los proyectos de IA se estanquen. La falta de inversiones en plataformas de TI, la escasa conectividad y la desactualización de los sistemas heredados son solo algunos de los factores que contribuyen a este desafío.
La complejidad de los entornos híbridos
Uno de los mayores retos tecnológicos para la implementación de IA es la gestión de entornos híbridos, que combinan diferentes tipos de infraestructuras: nubes públicas, data centers privados y edge computing. Si bien la nube híbrida tiene el potencial de ofrecer una flexibilidad impresionante, gestionarla de manera efectiva es un verdadero dolor de cabeza para las organizaciones que buscan incorporar IA.
En teoría, la nube híbrida permite a las empresas usar lo mejor de ambos mundos: los servicios escalables y flexibles de la nube pública y el control y seguridad que proporcionan los centros de datos privados. Sin embargo, la implementación de IA en estos entornos híbridos presenta problemas significativos. La falta de integración de estos distintos entornos puede generar inconsistencias y errores operativos. Además, el rendimiento de la IA puede verse afectado por la latencia de los sistemas, la dispersión geográfica de los datos y las dificultades de coordinación entre las diferentes plataformas tecnológicas.
Los proyectos de IA que funcionan perfectamente en un entorno controlado, como el laboratorio o la fase de prueba, a menudo fallan cuando se despliegan en un entorno híbrido con datos dispares y arquitecturas tecnológicas distintas. La falta de una capa unificada que permita gestionar de manera automatizada y coherente estos entornos híbridos es una de las principales causas de fracaso de los proyectos de IA en América Latina.
La escasez de talento especializado: Un obstáculo estructural
Un desafío fundamental en la adopción de la IA en América Latina es la escasez de talento especializado. Aunque la región ha producido una generación de científicos de datos altamente capacitados, el número de estos profesionales no es suficiente para satisfacer la creciente demanda de expertos en IA. Esta escasez no se limita solo a científicos de datos, sino que también se extiende a otros perfiles profesionales necesarios para la implementación exitosa de IA, como ingenieros de infraestructura, arquitectos de soluciones y expertos en integración de sistemas.
La solución común de muchas empresas de la región es contratar a unos pocos especialistas altamente capacitados en IA, esperando que puedan solucionar todos los problemas relacionados con la tecnología. Sin embargo, esta estrategia rara vez funciona. Los proyectos de IA requieren un enfoque colaborativo que involucre a diferentes tipos de expertos trabajando juntos para garantizar que la IA se integre de manera efectiva en los procesos operativos de la empresa.
La dependencia de unos pocos profesionales altamente capacitados en IA puede ser perjudicial, ya que crea una brecha de conocimiento dentro de la organización. Esto genera una dependencia peligrosa de ciertos individuos y dificulta la escalabilidad de los proyectos, ya que el conocimiento necesario para operar y mantener estos sistemas con IA no se distribuye adecuadamente entre el equipo.
Integración de IA en los sistemas operativos: El copiloto inteligente
Una de las soluciones clave para asegurar el éxito de los proyectos de IA es la integración de la IA en los sistemas operativos de las empresas. La IA no debe verse solo como una herramienta independiente, sino como una parte fundamental del ecosistema operativo de la organización. De esta manera, la IA se convierte en un «copiloto inteligente» que ayuda a automatizar tareas rutinarias, ejecutar comandos complejos en lenguaje natural y proporcionar recomendaciones útiles para mejorar la eficiencia.
En lugar de ser un elemento aislado, la IA debe ser parte integral del día a día de la empresa, ayudando a optimizar procesos y a mejorar la toma de decisiones en tiempo real. Esta integración permite que la IA se convierta en un multiplicador de fuerza, ya que automatiza tareas repetitivas, permite a los equipos concentrarse en trabajos de mayor valor y, lo más importante, ayuda a resolver problemas operativos de manera más eficiente.
Sin esta integración profunda, los proyectos de IA pueden quedar atrapados en una fase de prueba constante, sin alcanzar una implementación efectiva en los sistemas existentes de la empresa. Además, los equipos de TI pueden enfrentar dificultades operativas y una sobrecarga de trabajo debido a la falta de herramientas adecuadas para manejar la complejidad de la IA.
La colaboración con partners tecnológicos: Un enlace vital
Otro de los errores que las empresas latinoamericanas suelen cometer al implementar IA es tratar de hacerlo todo internamente, sin recurrir a socios estratégicos con experiencia en la implementación de esta tecnología. La complejidad de la IA y la falta de experiencia interna en muchas organizaciones hacen que la colaboración con partners tecnológicos sea esencial para garantizar el éxito de los proyectos.
Los partners tecnológicos no solo ofrecen soluciones de software y hardware, sino que también brindan un valioso conocimiento y experiencia en la implementación de IA a gran escala. Estas alianzas son fundamentales para ayudar a las empresas a superar las barreras tecnológicas y operativas que suelen enfrentar, como la integración de sistemas, la gestión de datos y la optimización de procesos.
Es importante entender que la adopción de IA no se trata simplemente de comprar una licencia de software, sino de construir un ecosistema tecnológico robusto en el que los partners juegan un papel clave. La colaboración continua con estos aliados permite que las empresas ajusten sus estrategias y soluciones de IA a sus necesidades y requisitos específicos, y que puedan escalar sus proyectos de manera efectiva.
El contexto de América Latina: Un rezago en la adopción de IA
A pesar del auge global de la IA, América Latina se enfrenta a un importante rezago en su adopción. Según un informe de la agencia EFE, solo el 15% de las empresas en la región han implementado IA, y la mayoría de ellas se encuentran aún en fases piloto. Esto pone a la región muy por detrás de potencias como China (más del 40%), Estados Unidos (35-38%) y la Unión Europea (28%).
Este retraso se debe a una combinación de factores estructurales, entre los que destacan la falta de inversión pública en ciencia y tecnología, que en América Latina representa solo el 0.5% del PIB, frente al 2.4% en economías desarrolladas. Además, la baja alfabetización digital en muchas áreas de la región impide que las empresas y ciudadanos adopten tecnologías emergentes, lo que limita su capacidad para aprovechar los beneficios de la IA.
Otro factor importante es la dependencia de modelos de IA entrenados con datos no representativos, lo que perpetúa sesgos y limita la efectividad de las soluciones en contextos locales. Esto crea una brecha aún mayor entre las empresas que pueden aprovechar la IA de manera efectiva y aquellas que no pueden.
Propuestas para superar el rezago: Corregulación y soberanía digital
Para cerrar esta brecha, los expertos proponen avanzar hacia un modelo de «corregulación» en América Latina, que combine normas internacionales con marcos legales nacionales adaptados a las realidades locales. Una de las principales recomendaciones es la adopción de estándares internacionales como la ISO/IEC 42001, que establece directrices para la gobernanza y gestión de riesgos en la implementación de IA.
Además, se subraya la importancia de formar talento interdisciplinario, que no solo tenga competencias técnicas, sino también conocimiento en áreas como ética, humanidades y cultura. Este enfoque permitirá que América Latina no solo adopte la IA, sino que también la defina de acuerdo con sus propios intereses y desafíos sociales.
Si bien la IA representa una oportunidad transformadora para América Latina, su éxito dependerá en gran medida de cómo la región aborde los múltiples desafíos estructurales y tecnológicos que enfrenta. Uno de los aspectos más críticos será la creación de una infraestructura tecnológica robusta, capaz de soportar las demandas de las soluciones de IA. Esto implica, entre otras cosas, invertir en redes de comunicación más eficientes, mejorar la conectividad a internet en áreas rurales y periféricas, y actualizar los sistemas heredados que limitan la adopción de nuevas tecnologías.
Además, las empresas deben integrar la IA de manera más profunda en sus operaciones, lo que requiere una reestructuración de sus infraestructuras digitales. Es esencial que gobiernos y empresas trabajen de la mano para proporcionar un marco propicio que permita la escalabilidad y sostenibilidad de los proyectos de IA en toda la región.
Un segundo desafío radica en la formación de talento especializado en áreas claves como la ingeniería de datos, la ciberseguridad, y el diseño e implementación de sistemas inteligentes. Aunque América Latina ha producido científicos de datos de alta calidad, la cantidad de profesionales capacitados sigue siendo insuficiente para satisfacer la creciente demanda.
Las universidades y centros de investigación deben jugar un papel crucial en la preparación de los futuros líderes tecnológicos, pero también es necesario fomentar la colaboración entre los sectores público y privado para crear programas de capacitación continua que actualicen los conocimientos de los profesionales actuales. De igual manera, la educación debe ser inclusiva, integrando disciplinas como la ética, la filosofía y las ciencias sociales para garantizar que la implementación de la IA sea responsable y respetuosa con los valores y contextos locales.
Por último, la clave para lograr una verdadera transformación radica en la creación de ecosistemas de innovación que fomenten la colaboración activa con partners estratégicos, tanto dentro de la región como a nivel global. La adopción de la IA no es una tarea que una sola empresa o país pueda abordar por sí sola, dado el nivel de complejidad y los recursos necesarios. Los socios tecnológicos, consultores y universidades deben trabajar en estrecha colaboración con las empresas latinoamericanas para adaptar las soluciones de IA a las necesidades específicas de la región.
Este enfoque integral y colaborativo no solo permitirá a América Latina superar las barreras actuales, sino también aprovechar el verdadero potencial de la IA como motor de desarrollo económico, social y competitivo. Solo mediante una estrategia conjunta y localmente adaptada, la región podrá utilizar la IA para reducir desigualdades, mejorar la calidad de vida y fortalecer su posición en la economía global. Si deseas conocer más de la IA y cómo aprovecharla de la mejor manera, escríbenos a [email protected]. Recibe nuestra asesoría personalizada.
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