La inteligencia artificial en América Latina avanza con una paradoja. Millones de personas adoptan herramientas generativas rápidamente, pero la región todavía recibe una pequeña fracción de la inversión mundial destinada a esta tecnología. Esa diferencia marca su posición frente a potencias como Estados Unidos y China.
El panorama muestra que América Latina no permanece al margen de la transformación tecnológica. La región concentra alrededor del 14 porcentaje de las visitas globales a soluciones de inteligencia artificial y ocupa el tercer lugar mundial en descargas de aplicaciones de IA generativa. Sin embargo, su capacidad para desarrollar tecnología propia sigue siendo limitada.
Inteligencia artificial en América Latina crece rápidamente
Uno de los principales obstáculos aparece en la inversión. América Latina y el Caribe representan aproximadamente 6.6 porcentaje del PIB mundial, pero captan alrededor de 1.12 porcentaje de la inversión global en inteligencia artificial. La diferencia refleja una dependencia importante de plataformas y tecnologías desarrolladas fuera de la región.
Además, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial muestra diferencias considerables entre países. Chile encabeza la medición regional más reciente con 70.5 puntos. Brasil ocupa la segunda posición con 67.3 puntos, mientras Uruguay alcanza el tercer puesto con 62.3 puntos.
México, Colombia, Perú, Argentina, Chile y Brasil también concentran aproximadamente 86 porcentaje de las visitas regionales a herramientas de IA. Esto demuestra que la adopción tecnológica avanza de manera desigual dentro de América Latina.
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El reto pasa de usar IA a desarrollarla
La infraestructura representa otra barrera. Brasil concentra más del 90 porcentaje de la capacidad regional de cómputo de alto rendimiento. Esta concentración limita las posibilidades de otros países para entrenar modelos avanzados sin depender de proveedores externos.
Por otro lado, las empresas latinoamericanas incorporan IA para automatizar tareas, mejorar la atención al cliente y analizar información. El desafío consiste en extender estas herramientas hacia pequeñas y medianas empresas, universidades y sectores productivos con menor capacidad tecnológica.
