Cómo las empresas están usando IA en América Latina

Resumen: Para entender cómo las empresas están usando IA en América Latina, este contenido analiza el escenario regional, casos en agricultura, alimentos, finanzas, movilidad, educación e infraestructura, además de buenas prácticas para pasar de pruebas aisladas a valor medible. También reúne criterios para aplicar IA con datos confiables, integración, KPIs, previsibilidad y gobernanza. Leé el artículo completo y conocé cómo avanzar con más criterio en la adopción de IA.

Aplicación de IA: escenario actual

El escenario actual de la IA en América Latina combina avance, potencial y diferencias importantes entre países, sectores y niveles de madurez. Según el análisis del Thomson Reuters Institute sobre la región, América Latina representó el 1,12% de la inversión mundial en IA en 2025, aunque concentra alrededor del 6,6% del PIB global. Esa brecha muestra un desafío claro, pero también una oportunidad: todavía existe espacio para escalar proyectos, atraer capital y transformar capacidades locales en soluciones de mayor alcance.

Dentro de ese panorama, Brasil y México se destacan por el volumen de proyectos e inversión, seguidos por países como Chile, Colombia y Argentina. Sin embargo, el punto más relevante no está solo en cuánto se invierte, sino en dónde la IA empieza a generar valor. El informe identifica fortalezas regionales como operaciones eficientes en costos, acceso a datos, energía limpia y apoyo público. Bien combinados, esos factores pueden ayudar a que más empresas desarrollen soluciones competitivas desde la región.

Por eso, para entender cómo las empresas están usando IA en América Latina, conviene observar casos que parten de necesidades concretas en infraestructura, finanzas, agricultura, educación, movilidad y otros sectores vinculados al desarrollo económico. En ese contexto, las iniciativas más sólidas no se apoyan únicamente en la novedad tecnológica. Se construyen sobre datos locales, conocimiento sectorial y capacidad de demostrar impacto.

La colaboración es otro elemento central. El avance de la IA en la región depende cada vez más de la conexión entre empresas, universidades, startups, grandes corporaciones y sector público. Esta combinación permite sumar conocimiento técnico, validación científica, experiencia de mercado y mecanismos de financiamiento. En la práctica, ningún actor escala solo. Ni siquiera la IA, que tiene fama de hacerlo todo, se salva de necesitar equipo.

Como complemento, el 2026 AI in Professional Services Report, también del Thomson Reuters Institute, muestra una señal útil para entender la madurez del mercado profesional. Aunque ese estudio está más enfocado en profesionales de áreas como legal, impuestos, contabilidad, riesgo y gobierno, sus datos refuerzan una tendencia aplicable a empresas: la adopción de IA está pasando de la experimentación al uso integrado en flujos de trabajo.

En ese informe, 40% de los encuestados afirman que sus organizaciones ya usan GenAI, frente al 22% del año anterior. Además, entre quienes usan estas herramientas, más del 80% lo hacen al menos semanalmente. Aun así, medir valor sigue siendo un punto pendiente: solo 18% indica que su organización recopila métricas de ROI relacionadas con IA.

El mensaje de fondo es claro: la adopción avanza, pero la ventaja competitiva depende de pasar del uso aislado a una implementación con estrategia, integración, métricas y objetivos de negocio.

Cómo las empresas están usando IA en América Latina

En América Latina, la IA está ganando espacio cuando se aplica a problemas operativos, productivos y comerciales con impacto directo en el negocio. Por eso, entender cómo las empresas están usando IA exige mirar los sectores donde la tecnología ya se conecta con datos reales, procesos críticos y decisiones que antes dependían de análisis más lentos o fragmentados.

Agricultura y gestión de recursos

En agricultura, uno de los usos más relevantes está en la gestión de recursos. El caso de Kilimo, startup argentina especializada en riego agrícola con IA, muestra cómo los modelos pueden apoyar decisiones sobre uso de agua, eficiencia productiva y planificación en campo.

En este tipo de aplicación, la IA analiza datos climáticos, condiciones del suelo y necesidades del cultivo para orientar una gestión más precisa. El valor está en reducir desperdicios y mejorar decisiones en un contexto donde cada recurso cuenta.

Alimentos, innovación y nuevos mercados

En alimentos, el informe del Thomson Reuters Institute menciona el caso de NotCo, empresa chilena que aplicó IA al desarrollo de productos plant-based. Aquí, la tecnología ayuda a analizar combinaciones de ingredientes, proyectar resultados y acelerar procesos de investigación y desarrollo.

Para empresas de consumo, esto puede significar ciclos más ágiles de innovación, mejor lectura de preferencias y más capacidad para adaptar productos a nuevos mercados.

Finanzas, riesgo y personalización

En finanzas y fintech, la IA se conecta con inclusión financiera, análisis de riesgo, detección de patrones y personalización de servicios. En la práctica, puede apoyar la evaluación de crédito, la prevención de fraude, la segmentación de clientes y la automatización de tareas repetitivas.

Este uso es especialmente relevante en una región donde muchas empresas necesitan ampliar acceso, reducir fricción y operar con más eficiencia sin perder control sobre datos sensibles.

Movilidad, educación, minería e infraestructura

El informe también menciona sectores como movilidad, educación, minería e infraestructura. En transporte urbano, por ejemplo, la IA puede apoyar la planificación de rutas, la predicción de la demanda y el mantenimiento predictivo.

En educación, puede ayudar a identificar brechas de aprendizaje y personalizar contenidos. En minería e infraestructura, puede contribuir al monitoreo de activos, análisis de riesgo, seguridad operacional y optimización de recursos.

Rutinas internas y procesos corporativos

Ese avance también llega a rutinas internas, menos visibles que una startup de alto crecimiento, pero muy relevantes para la operación. Algunas aplicaciones frecuentes son:

• Analizar grandes volúmenes de datos para detectar patrones, anomalías o tendencias;
• Automatizar tareas repetitivas en áreas administrativas, financieras y operativas;
• Apoyar conciliaciones, cierres contables y controles internos con menos retrabajo;
• Integrar información de distintos sistemas para reducir duplicidad y errores;
• Generar reportes, resúmenes y escenarios para acelerar la toma de decisiones.

En áreas tributarias, contables, legales o de compliance, una empresa puede usar IA para revisar registros, comparar documentos, organizar información dispersa o detectar inconsistencias antes del cierre mensual. En esos casos, el beneficio práctico aparece cuando la tecnología reduce tiempos de revisión y mejora la trazabilidad del proceso.

Por lo tanto, los usos más consistentes tienen algo en común: conectan tecnología con contexto. La IA aporta más valor cuando trabaja sobre datos confiables, dentro de procesos definidos y con objetivos medibles. Sin esa conexión, el uso tiende a quedarse en pruebas aisladas. Con ella, empieza a convertirse en una capacidad empresarial orientada a eficiencia, previsibilidad y mejores decisiones.

Checklist: cómo las empresas deben usar la IA

Para que la IA deje de ser una prueba aislada y pase a generar valor para el negocio, la pregunta inicial es exigente: qué problema necesita resolver la empresa, con qué datos cuenta y cómo va a medir si el uso funcionó.

Este checklist ayuda a ordenar ese proceso y a conectar la adopción con previsibilidad, estandarización y ROI.

1. Identificar procesos con una oportunidad clara

Conviene mapear tareas repetitivas, de alto volumen o con retrabajo frecuente. Por ejemplo: conciliaciones, cierres contables, revisión de registros, comparación de documentos, generación de reportes o integración manual de información entre sistemas.

El mejor caso inicial suele combinar tres condiciones: dolor visible, impacto relevante y complejidad controlable.

2. Elegir el tipo de IA según el problema

No todos los tipos de IA sirven para lo mismo.

• La IA predictiva ayuda a clasificar, priorizar, detectar anomalías y estimar escenarios;
• La IA generativa es útil para resumir, redactar, organizar información y crear primeros borradores;
• Los modelos de lenguaje aportan valor en tareas basadas en texto;
• La IA agentiva puede apoyar flujos con varias etapas, siempre que existan límites, permisos y revisión humana.

La regla práctica es directa: si el problema exige previsión, buscar modelos analíticos. Si exige síntesis o producción de contenido, evaluar IA generativa. Si exige ejecución de pasos conectados, considerar automatización con controles claros.

3. Revisar calidad del dato e integración

La IA depende de la información que recibe. Si los datos están incompletos, duplicados o dispersos en múltiples sistemas, la tecnología puede acelerar el error en lugar de reducirlo. Por eso, antes de escalar, es necesario revisar fuentes, permisos, actualización, trazabilidad e integración.

En la práctica, una empresa debería poder responder: de dónde sale el dato, quién lo valida, en qué sistema vive y cómo se actualiza.

4. Definir métricas desde el inicio

Para avanzar con más criterio, la empresa necesita una línea de base: tiempo actual del proceso, tasa de errores, retrabajo, excepciones, SLA, costo operativo y nivel de satisfacción del usuario interno o externo.

Después, los KPIs deben conectar la IA con resultados concretos: eficiencia, calidad, reducción de riesgo, experiencia, previsibilidad y capacidad del equipo.

5. Aplicar la lógica señal, causa, impacto y corrección

6. Escalar solo lo que ya fue probado

Escalar no significa liberar la IA para todo. Significa repetir con seguridad lo que ya demostró valor.

• Documentar el proceso;
• Crear guías;
• Definir responsables;
• Capacitar usuarios;
• Ampliar con gobernanza.

FAQ y conclusión

¿Cómo saber si una empresa está lista para escalar el uso de IA?

Una empresa está más preparada para escalar IA cuando ya validó un caso de uso, definió responsables, integró datos confiables, estableció criterios de revisión y mide resultados con KPIs claros. Sin esa base, escalar puede multiplicar inconsistencias. Con ella, la IA gana previsibilidad, estandarización y más valor operativo.

¿Qué procesos conviene priorizar para aplicar IA?

Conviene empezar por procesos repetitivos, con alto volumen de datos, retrabajo frecuente o impacto directo en la operación. Por ejemplo: conciliaciones, cierres contables, registro de datos, revisión de documentos e integración de información entre sistemas. El mejor punto de partida suele ser un caso con dolor claro, métricas disponibles y complejidad controlable.

¿Cómo medir si la IA genera valor?

El primer paso es comparar el proceso antes y después de la adopción. Algunos KPIs útiles son tiempo de ciclo, tasa de retrabajo, cantidad de errores, nivel de automatización, cumplimiento de SLA, reducción de excepciones y mejora en la calidad del dato. Medir solo cantidad de usuarios o volumen de consultas puede mostrar adopción, pero no necesariamente valor.

¿Qué errores conviene evitar al implementar IA?

El error más común es empezar por la herramienta antes de definir el problema. También conviene evitar datos desordenados, falta de integración, ausencia de responsables, uso sin revisión humana y pilotos sin métricas claras. En esos casos, la IA puede sumar velocidad, pero no necesariamente previsibilidad.

El futuro de la IA empieza con mejores decisiones

La IA ya forma parte de la agenda empresarial en América Latina. Sin embargo, su impacto depende de cómo se aplica: con datos confiables, procesos definidos, integración, automatización bien orientada y KPIs conectados al negocio.

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