La propuesta de la Cepal, el BID y representantes de la industria tecnológica durante la presentación del ILIA 2026, está dirigida a reducir las brechas entre países y empresas
América Latina transita por una disyuntiva digital determinante: no quedar rezagada de las grandes tecnologías e IA y, lograr la equidad que no existe actualmente en su desarrollo. Mientras el fervor global por estos modelos transforma industrias, mercados laborales y sistemas educativos, la cuarta edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2026) traza una radiografía tan esperanzadora en sus intenciones como inquietante en sus asimetrías estructurales.
El informe -presentado de forma conjunta por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (Cenia)— pone al descubierto una brecha de adopción empresarial que refleja la fractura productiva de la región.
Señala que cerca del 27,6% de las grandes empresas latinoamericanas ya han integrado soluciones de IA en sus procesos organizacionales, frente a apenas un 12,8% de las medianas y un magro 6,8% de las pequeñas y medianas empresas. Este desequilibrio amenaza con profundizar la grieta de productividad en un continente donde las PYMEs representan la inmensa mayoría del tejido empresarial y la principal fuente de empleo formal.
El estudio ratifica que la preparación tecnológica en América Latina no avanza de forma homogénea. Un trío de países -Chile, Brasil y Uruguay- encabeza el grupo de ‘piioneros’ al superar la barrera de los 60 puntos sobre 100, fundamentando su liderazgo en infraestructuras sólidas, capacidad de innovación y un ecosistema de talento en expansión.
Les sigue un grupo heterogéneo de ‘adoptantes’, entre los que figuran Colombia, Costa Rica, Argentina y México, que avanzan en conectividad y marcos normativos pero enfrentan limitantes severas de escala o financiamiento.
¿América Latina en busca de su propia IA?
El verdadero cuello de botella para la autonomía de la región reside en los hardware y en los servidores. Las cifras del ILIA 2026 revelan una concentración abrumadora. Brasil alberga por sí solo el 87,7% de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y más del 92% de la capacidad de procesamiento de cómputo analizada en la región. El resto de las naciones opera prácticamente al margen de la infraestructura crítica necesaria para entrenar y desplegar modelos algorítmicos complejos de escala industrial.
Es este escenario, América Latina busca ampliar su capacidad para desarrollar IA propia mediante infraestructura compartida entre países y nuevas reglas para utilizar datos en investigación, reseña un artículo de El Economista de México. La propuesta fue planteada por especialistas de la CEPAL, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y representantes de la industria tecnológica durante la presentación del ILIA 2026.
Mientras conglomerados como Alphabet, Microsoft, Meta y Amazon proyectan inversiones de capital conjuntas superiores a los 745.000 millones de dólares, el gasto promedio latinoamericano en investigación y desarrollo (I+D) apenas roza el 0,31% de su Producto Interno Bruto (PIB). Con México ligeramente por encima con 0,39%.
Además, depender exclusivamente de modelos “caja negra” importados de Silicon Valley no solo implica una fuga constante de divisas e información sensible. Podría condenar a la región a consumir sistemas algorítmicos entrenados con sesgos lingüísticos, culturales y económicos ajenos a la realidad local.
Frente a esta situación los expertos de los organismos participantes en la cita proponen virar hacia un modelo de soberanía tecnológica compartida. El mismo debe incluir la creación de redes e instalaciones computacionales de acceso común para universidades y startups locales que no pueden asumir los exorbitantes costos individuales de hardware especializado.
Pocos países capitalizan procesamiento gráfico
Los especialistas también sugieren actualizar legislaciones obsoletas de propiedad intelectual que hoy frenan la minería de texto y dato. Paso indispensable para alimentar algoritmos con lenguaje y contextos locales. Asimismo, plantean aprovechar las fortalezas históricas de América Latina para entrenar modelos de IA aplicados a problemas concretos. En lugar de competir sin éxito en la carrera de los modelos de lenguaje genéricos de billones de parámetros.
En ese sentido, se refieren a la investigación agropecuaria, el monitoreo ambiental de la biodiversidad o la salud pública urbana.
El obstáculo para materializar la aspiración de una IA autóctona radica en la brecha entre la retórica gubernamental y la asignación presupuestaria. Aunque el 85% de los países analizados ya cuenta con una estrategia nacional de IA o la está diseñando. Ünicamente Brasil y Colombia han asignado presupuestos explícitos y vinculantes para financiar sus hojas de ruta. Sin recursos públicos para apalancar el capital privado, los planes quedan relegados a meras intenciones.
A esto se suma una alarmante fuga de talento especializado. A pesar de que los países han logrado avances en alfabetización digital básica, América Latina padece una escasez de doctores e ingenieros de investigación en ciencias de la computación. Trece de los diecinueve países del índice carecen de programas de formación temprana en IA,
La IA generativa y las herramientas de usuario final ofrecen una democratización inédita para el emprendimiento latinoamericano. Sin embargo, si la región se limita a ser una masa consumidora de tecnología ajena. La brecha de adopción entre las grandes corporaciones y las pequeñas PYMEs continuará ensanchándose. Arrastrando consigo la productividad global del continente.
Visión de largo plazo
Juan Moscoso, gerente de Ventas de AMD (Advanced Micro Devices) para la región suroeste de América Latina, propuso crear mecanismos regionales que permitan utilizar infraestructura tecnológica disponible en distintos países. Durante el primer panel de presentación del ILIA, sostuvo que las inversiones deben acompañarse de condiciones para que investigadores y empresas puedan desarrollar aplicaciones propias.
“Si bien es cierto, no todos cuentan con grandes centros independientes de infraestructura. Creo que podemos crear un sistema regional para democratizar el acceso a esta tecnología. Esa visión” dijo, “consiste en generar condiciones más equitativas para que los países de la región tengan justamente acceso a esta capacidad tecnológica”.
Para desarrollar una IA verdaderamente propia, inclusiva y competitiva, América Latina necesita trascender los esfuerzos aislados e individuales. El camino exige una integración regional inédita. Compras públicas coordinadas de cómputo y fondos transnacionales de I+D. También marcos regulatorios que protejan los datos sin asfixiar la innovación local. Solo convirtiendo la IA en un proyecto de desarrollo productivo conjunto, la región podrá pasar de ser una mera espectadora del despliegue tecnológico global a ser la dueña de su propio destino digital.
El secretario ejecutivo de la CEPAL, José Manuel Salazar-Xirinachs, durante la presentación del documento, sostuvo que “para América Latina y el Caribe, la cuestión no es solamente cómo acceder a estas tecnologías, sino cómo utilizarlas estratégicamente para abordar nuestros principales desafíos de desarrollo”.
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