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Latin America |
LATIN AMERICA ------------------------------------------690[FEATURE] | |||
Inteligencia ArtificialPerspectivas latinoamericanas sobre el futuro de la innovaciónBy Jazmin Agudelo for Ruta Pantera on 11/20/2025 3:29:32 PM |
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| En las calles de São Paulo, un algoritmo predice rutas de buses para reducir el caos vehicular; en Bogotá, drones impulsados por IA entregan medicamentos a zonas rurales; y en Santiago, chatbots atienden consultas gubernamentales las 24 horas del día. La inteligencia artificial (IA) ha llegado a América Latina no como un futurismo distante, sino como una herramienta cotidiana que promete eficiencia y equidad. Sin embargo, detrás de los titulares optimistas se esconde una pregunta incómoda: ¿estamos frente a una revolución productiva o ante una nueva burbuja especulativa similar a la de las puntocom en los años 2000? Con inversiones regionales en IA que superan los 3.500 millones de dólares en 2024 —un aumento interanual del 48%—, expertos locales debaten si esta ola tecnológica genera valor real o solo un entusiasmo inflado (IDB Invest, 2025; Statista, 2025). El boom de la IA en América Latina La adopción de IA en la región crece a velocidades comparables a Asia. Según el BID, el 62% de las empresas medianas y grandes en Brasil, México y Chile han implementado al menos una solución de IA, frente al 45% global (Banco Interamericano de Desarrollo [BID], 2024). Startups como NotCo (Chile) utilizan aprendizaje automático para crear alternativas vegetales a productos lácteos, valorada en 1.500 millones de dólares tras rondas lideradas por Bezos Expeditions. En México, Kavak aplica visión computarizada para valorar autos usados al instante, transformando un mercado tradicionalmente opaco. Los gobiernos también apuestan fuerte. Uruguay lidera con su Agencia de Gobierno Electrónico y Sociedad de la Información (AGESIC), que desplegó un sistema de IA para optimizar citas médicas, reduciendo los tiempos de espera en un 35% (AGESIC, 2024). Colombia, por su parte, lanzó en 2023 el Centro para la Cuarta Revolución Industrial, afiliado al Foro Económico Mundial, enfocado en IA ética para agricultura de precisión. Sin embargo, el panorama es desigual. Mientras el 70% de las inversiones se concentra en São Paulo y Ciudad de México, países como Bolivia o Paraguay apenas registran proyectos piloto. Persiste una formidable brecha digital: en la región, solo el 52% de los hogares rurales tiene acceso a internet de banda ancha, lo que limita el despliegue de soluciones basadas en la nube (CEPAL, 2024). | ||||
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Aplicaciones concretas Más allá de los laboratorios, la IA está resolviendo numerosos desafíos sectoriales en América Latina: Salud: En Perú, el Ministerio de Salud utiliza algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para triaje de síntomas vía WhatsApp, atendiendo 1,2 millones de consultas mensuales durante los picos de la pandemia (Ministerio de Salud del Perú, 2024). En Brasil, el SUS implementa IA radiológica que detecta tuberculosis con un 94% de precisión en zonas amazónicas sin especialistas. Agricultura: Plataformas como Agrofy (Argentina) y Agritech (Brasil) usan satélites y modelos predictivos para alertar sobre plagas, aumentando el rendimiento de la soja en un 22% (FAO, 2024). Finanzas inclusivas: Nubank, el neobanco brasileño valorado en 41.000 millones de dólares, usa IA para aprobar créditos en segundos para poblaciones no bancarizadas, basándose en datos alternativos como patrones de consumo móvil. Seguridad pública: Medellín ha reducido los homicidios en un 30% desde 2016 mediante sistemas predictivos que asignan patrullas policiales a zonas críticas, aunque no sin controversias éticas por sesgos (Alcaldía de Medellín, 2023). Estos casos muestran impacto medible, pero requieren infraestructura: centros de datos locales (todavía escasos), talento especializado y marcos regulatorios. Limitaciones estructurales y riesgos En el Sur Global, el entusiasmo suele chocar con realidades complejas. América Latina representa solo el 1,8% de los investigadores de IA en el mundo, según Scopus, y pierde talento hacia Silicon Valley a un ritmo de 15.000 profesionales por año (UNESCO, 2024). Universidades como la UNAM o la USP forman graduados, pero el 70% emigra debido a salarios hasta diez veces mayores. La dependencia tecnológica es otro talón de Aquiles. El 85% de los modelos de IA usados localmente son importados —principalmente de OpenAI, Google o Meta—, creando vulnerabilidades en soberanía de datos y costos dolarizados que encarecen las soluciones (CAF, 2024). Además, el consumo energético de los centros de datos para entrenar grandes modelos equivale al de ciudades medianas, lo que choca con metas de descarbonización. Los sesgos algorítmicos amplifican desigualdades. Un estudio de la Universidad de los Andes encontró que los sistemas de reclutamiento con IA en Chile discriminaban apellidos indígenas en el 28% de los casos (Ramírez & Gómez, 2023). En Brasil, el reconocimiento facial policial ha provocado detenciones erróneas desproporcionadas en comunidades afrodescendientes. ¿Burbuja o revolución? El debate económico Los analistas comparan el entusiasmo actual con ciclos anteriores. “Estamos en el ‘valle de la desilusión’ del Ciclo de Hype de Gartner, pero con fundamentos más sólidos que en la era puntocom”, afirma Martha Gabriel, experta brasileña en transformación digital (Gabriel, 2024). A diferencia del año 2000, la IA genera retornos tangibles: McKinsey estima que podría añadir 2,6 billones de dólares al PIB de América Latina para 2030, equivalente al PIB actual de Brasil (McKinsey Global Institute, 2023). Sin embargo, también abundan señales de especulación. Las valoraciones de startups de IA en la región crecieron en promedio un 300% entre 2022–2024, pese a ingresos modestos. El “efecto ChatGPT” infló expectativas: el 40% de las empresas regionales que anunciaron iniciativas de IA en 2023 aún no las han implementado, según Deloitte (Deloitte, 2024). Innovación humana vs. automatización El riesgo real no es tecnológico, sino social. ¿Reemplazará la IA empleos o los transformará? El BID proyecta que el 34% de los puestos en la región son automatizables, afectando desproporcionadamente a mujeres en sectores administrativos y de servicios (BID, 2024). Casos como el centro de atención de Claro en Perú, que redujo su plantilla en un 60% tras implementar chatbots, ilustran la tensión. Expertos como el investigador mexicano Alejandro Frank abogan por una “IA centrada en lo humano”: “La IA debe amplificar la creatividad humana, no reemplazarla” (Frank, 2023). Proyectos como Laboratoria capacitan a mujeres de bajos ingresos en ingeniería de prompts y ética de datos, creando empleos híbridos. La regulación avanza lentamente. México aprobó en 2024 una Ley de IA que exige auditorías de sesgos, mientras Brasil debate un marco similar estancado en el Congreso. Organizaciones como Al Sur advierten que sin gobernanza regional, la IA profundizará la dependencia tecnológica del Norte Global. Hacia un futuro híbrido Para que la IA se convierta en una transformación genuina, la región necesita: Inversión en talento local: becas como las de la OEA para maestrías en IA en universidades públicas. Bienes comunes de datos regionales: repositorios abiertos de datos anonimizados para entrenar modelos locales. Regulación colaborativa: un tratado latinoamericano sobre IA ética, similar al GDPR europeo. IA para el bien social: priorizar aplicaciones en educación rural, salud pública y mitigación climática. La IA en América Latina no es una panacea ni una burbuja pura. Es un espejo de nuestras capacidades y limitaciones: donde existe visión estratégica (como en Chile o Uruguay), genera progreso; donde predomina la improvisación, crece el riesgo de exclusión. El desafío no es elegir entre innovación humana y automatizada, sino forjar una simbiosis en la que la tecnología potencie lo mejor de nuestra diversidad cultural. Solo así la IA dejará de ser un ciclo especulativo y se convertirá en el motor de un desarrollo verdaderamente inclusivo. América Latina representa solo el 1,8% de los investigadores de IA del mundo, según Scopus, y pierde talento hacia Silicon Valley a un ritmo de 15.000 profesionales por año (UNESCO, 2024). | |||
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