Un nuevo estudio de Intel e IDC revela que el 97,6% de las organizaciones que han implementado IA reportan mejoras operativas significativas, mientras que más del 20% aún no ha realizado un inventario básico de sus datos.
La inteligencia artificial avanza en Latinoamérica, pero no de manera homogénea. Con más del 58% de las organizaciones desarrollando proyectos de IA tradicional y el 54% incursionando en IA generativa, el estudio “Madurez de TI para la adopción de IA 2025”, elaborado por Intel e IDC, revela un ecosistema en expansión, pero fragmentado, donde el potencial de la IA convive con desafíos estructurales que limitan su consolidación.
Por un lado, el 97,6% de las organizaciones que han implementado IA reportan mejoras operativas, con impactos entre el 20% y el 49% en actividades clave. Entre los casos de uso más frecuentes destacan el análisis de datos en tiempo real (70%), la gestión de dispositivos IoT (62–68%) y la optimización de la experiencia del cliente (55%). Estas aplicaciones revelan una orientación hacia la eficiencia operativa, la innovación y la productividad de los empleados.
Del otro lado, aunque la intención de implementar soluciones inteligentes es alta, la calidad y preparación de los datos sigue siendo una barrera crítica. Entre el 21% y el 23% de las organizaciones aún no han realizado un inventario de sus activos de datos, y en promedio, solo el 50% de la información disponible está lista para ser analizada mediante IA. Sin una base sólida de datos estructurados, la inteligencia artificial corre el riesgo de operar en entornos sesgados, incompletos o poco confiables.
“El avance de la inteligencia artificial en Latinoamérica requiere una infraestructura capaz de adaptarse a diferentes entornos y demandas, junto con capacidades sólidas de procesamiento y análisis de datos”, afirmó Marcelo Bertolami, vocero de Intel LatAm.
En cuanto al entorno institucional, la percepción sobre políticas públicas se ubica entre 3,7 y 3,74 sobre 5. Las áreas más críticas, según los encuestados, son el financiamiento a la investigación (67%) y la regulación de privacidad (65%). Estos indicadores reflejan la necesidad de articular esfuerzos entre sector público, privado y académico para garantizar que la IA se desarrolle con responsabilidad.
Ahora bien, la innovación no se detiene. El avance de ecosistemas híbridos como el edge computing muestra una tendencia clara hacia la descentralización del procesamiento. El presupuesto destinado a esta tecnología pasó del 14% al 15%, lo que indica una apuesta creciente por infraestructuras capaces de ejecutar análisis en tiempo real desde entornos distribuidos, sin depender exclusivamente del centro de datos.
Algo es un hecho, la inteligencia artificial en Latinoamérica avanza con señales claras de adopción, pero también con brechas que aún limitan su consolidación. El desafío recae entonces en entender dónde están las oportunidades para escalar las futuras soluciones.
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