AWS: 3 de cada 10 empresas en LATAM ya usan IA

Cómo se aplica la IA en las empresas latinoamericanas hoy

Tres de cada diez empresas de Latinoamérica ya están usando inteligencia artificial (IA) en su negocio, según datos revelados por Amazon Web Services (AWS) al diario Gestión. La cifra proviene de distintos surveys que la compañía cita como referencia para medir el estado de adopción regional, y fue compartida por Luis Caro, líder de IA y Nube de AWS, durante el evento "Perspectivas: Inteligencia Artificial en Acción".

"No es un porcentaje bajo, pero tampoco alcanza para declarar una transformación", resumió Caro. La cifra del 30% implica que todavía 7 de cada 10 empresas de la región siguen sin aplicar IA de forma concreta a sus operaciones, un dato clave para dimensionar el mercado pendiente que aún no entra en juego.

La lectura para un founder es directa: el grueso de la competencia en LATAM todavía no incorporó IA en sus procesos. Adoptarla de manera temprana sigue siendo una ventana competitiva abierta, sobre todo en mercados donde la mayoría opera con plantillas ajustadas y márgenes comprimidos.

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Dónde están encontrando valor las empresas que ya adoptaron

Caro describió tres frentes donde la IA ya muestra resultados verificables en la región:

Servicio al cliente: tiempos de respuesta más rápidos y procesos más estables. Es el caso de uso más extendido y el primero que suelen explorar las empresas que se inician.
Cadena de suministro: ahorros de costos y aumento de productividad. Aplicada a logística e inventarios, la IA está ayudando a reducir mermas y tiempos de planificación.
Agentes de IA: herramientas que ejecutan tareas y toman decisiones con modelos generativos. A diferencia de los chatbots tradicionales, tienen memoria y pueden actuar según contexto. Un ejemplo citado por AWS es Alexa Shopping, dentro del propio negocio de Amazon: la compañía atribuyó a esta funcionalidad US$ 12 mil millones de incremento en ventas reportados en sus estados financieros de 2025, y sostuvo que los clientes que la utilizan tienen 60% más de probabilidades de comprar.

La advertencia del propio Caro es importante: usar IA "porque sí" suele fracasar. "Los que tienen éxito usando esta tecnología son aquellos que identificaron una oportunidad de negocio, una necesidad de negocio o de un cliente, un área de oportunidad y después implementaron la IA", explicó. Para un founder, esto significa algo simple: si no podés definir el proceso que querés mejorar antes de elegir el modelo, todavía no es momento de invertir en IA.

AWS, una de las grandes apuestas del ciclo

El dato regional se inserta en una jugada mayor de AWS en 2026. Según un análisis de CRN, la división de nube de Amazon registró US$ 42,2 mil millones en ingresos en el segundo trimestre, elevando su tasa anualizada a US$ 169 mil millones, con un crecimiento interanual del 37%, el más alto en 18 trimestres. El beneficio operativo del trimestre fue de US$ 16,6 mil millones, un 63% más que en el mismo periodo de 2025.

Amazon también elevó su CapEx a US$ 220 mil millones para 2026, un movimiento que analistas como Randall Hunt, CTO del partner premium Caylent, interpretan como señal de que la demanda ya está contratada, no racionada. La mayoría de esa capacidad de cómputo está reservada con contratos de al menos cinco años.

A esto se suma una nueva unidad de Forward Deployed Engineering en la que AWS invertirá US$ 1.000 millones, con miles de ingenieros insertos en los clientes para co-desarrollar soluciones de IA agéntica. El CEO de Amazon, Andy Jassy, describió la curva de adopción como una "pesa" o barbell: por un lado, pocos actores consumen cómputo a escala masiva (modelos frontera como Anthropic Claude Code u OpenAI ChatGPT); por el otro, los proyectos empresariales tempranos empiezan a moverse a producción; en el medio está la mayor parte del mercado empresarial, que todavía no usa inferencia de forma masiva y que, según Jassy, "será el segmento absoluto más grande" en el futuro.

El caso Caylent + Smarsh: cifras concretas para founders

Una de las mediciones más específicas que CRN cita como evidencia de productividad en producción viene del socio Caylent, que trabaja con clientes sobre Amazon Bedrock. Su cliente Smarsh reconstruyó su ciclo de desarrollo de software sobre Bedrock con Claude Code y reportó, en el primer año:

US$ 5 a 10 millones en capacidad de ingeniería liberada y reinvertida en innovación.
Tasa de defectos escapados a producción reducida entre un 15% y 40%.
Lead time de entrega reducido 25%.

Caylent, en promedio, observa entre sus clientes incrementos de productividad cercanos al 70% y ciclos de prototipo a producción dos veces más rápidos que con métodos tradicionales. La propia Caylent ejecuta más de 500 cargas de trabajo de IA sobre Amazon Bedrock, y reporta que Claude Code de Anthropic concentra más del 98% de la actividad combinada, no por ser la opción más barata, sino por ser la que mejor encaja en ese trabajo.

Para un founder, la cifra importante no es el 98%. Es que la productividad ya no es promesa: hay clientes midiendo doble dígito de mejora en menos de doce meses.

La brecha de talento en Perú: 3.000 vacantes sin cubrir

Para Perú, la conversación trae un dato incómodo: Caro estimó que existe una brecha de más de 3.000 vacantes relacionadas con IA que no están siendo atendidas. La cifra no está desglosada por especialidad ni por nivel salarial, pero dimensiona el problema: hay demanda de profesionales formados en IA que el mercado peruano no está cubriendo.

El propio Caro fue claro al respecto: "Tenemos una brecha de talento. Necesitamos aumentar el conocimiento de las personas dentro de la empresa, pero también en las comunidades". El problema, según AWS, no es exclusivo de Perú ni de la región, pero en mercados con menos densidad de profesionales formados pesa más.

Cultura antes que tecnología

La segunda barrera que identificó el ejecutivo de AWS es la cultural, no la técnica. "Hay muchas personas que creen que el desafío es tecnológico y lo que vemos también es que las empresas que incorporan esta tecnología exitosamente no solo entrenan a sus personas sino que también hacen ese cambio de mentalidad, ese cambio en la cultura, ese cambio en la forma de trabajar", explicó.

Esto encaja con un patrón que se repite en LATAM: las empresas que compran herramientas de IA pero no cambian sus procesos no ven resultados. Las que reescriben su forma de trabajar alrededor de la IA suelen ver entre 30% y 70% de mejora en productividad, según los casos publicados por los socios de AWS.

¿Qué significa esto para tu startup?

Para una startup hispanohablante que mira esta foto, hay tres movimientos concretos que un founder puede ejecutar este mes:

Mapear un proceso, no comprar una herramienta: antes de evaluar Bedrock, ChatGPT Enterprise, Claude Code o cualquier modelo, listá qué proceso de tu negocio querés mejorar (soporte, calificación de leads, generación de código, análisis de datos). Sin ese paso, cualquier POC de IA se vuelve un gasto, no una inversión.
Aprovechar programas de Forward Deployed Engineering: AWS acaba de lanzar una unidad que embebe ingenieros en los clientes para co-desarrollar soluciones agénticas. Si trabajás con AWS o un socio premium como Caylent, podés pedir ser parte de estos programas para reducir el costo de experimentar.
Construir capacidades internas, no solo contratarlas: la brecha de 3.000 vacantes en Perú y cifras similares en otros países de la región significa que el talento externo será caro y escaso. Programas internos de upskilling en IA generativa pueden ser más costo-efectivos que esperar a encontrar el candidato perfecto en el mercado.

La lectura final: la región está a mitad de camino. Hay un 30% de empresas que ya aprendieron a monetizar IA; el otro 70% todavía observa. Para una startup con founders hispanohablantes, ese 70% es a la vez la amenaza competitiva y la oportunidad de mercado.