IA en empresas de LATAM: solo el 7% la integra en su núcleo

El dato que define el momento: 80% lo reconoce, 7% lo ejecuta

Casi el 80% de los ejecutivos en América Latina coincide en que la inteligencia artificial está redefiniendo las reglas del juego corporativo. Sin embargo, apenas un 7% logró implementarla en el núcleo de sus procesos. Esa brecha entre entusiasmo y ejecución es, según los especialistas consultados por Infobae, el verdadero estado de la transformación digital en la región.

Para un founder, la lectura es directa: el problema ya no es convencer a nadie de que la IA importa. El problema es pasar del piloto vistoso a la herramienta que mueve la cuenta de resultados. Y ahí es donde la mayoría se queda atascada.

El análisis llega de la mano de Julio Fitipaldo, cofundador y director en Domus Global y CEO en Nublit, y Mauro Taroco, director y Board Advisor de Domus Global y CEO en ThinkUP. Ambos coinciden en que la discusión dejó de ser tecnológica para volverse organizacional.

Las tres eras de la adopción corporativa

Según Fitipaldo, la integración de la IA no ocurre de un día para otro, sino que avanza en tres etapas bien diferenciadas:

• Productividad individual: el colaborador usa la tecnología como un asistente diario.
• Automatización de procesos: la IA resuelve tareas bajo control humano.
• Reinvención del negocio: cambia la forma de operar y la propuesta de valor para el cliente.

La mayoría de las instituciones se encuentra todavía en la primera o segunda etapa. El salto a la tercera es el que separa a las empresas que usan IA de las que compiten con IA.

El desafío real, señala Fitipaldo, aparece cuando un agente sale del laboratorio y entra en producción. Ahí hay que gobernarlo, asegurarse de que respete la ética de la organización y prever qué pasa si falla o se equivoca. Esa gobernanza es justamente lo que muchas empresas no tienen resuelto cuando el piloto se vuelve crítico.

Por qué la rentabilidad es el filtro que decide

Taroco pone el foco en la salud financiera: el 87% de los entrevistados en la región indica que la rentabilidad es la prioridad mayor. La consecuencia práctica es un filtro implacable sobre cualquier iniciativa de IA. Si el proyecto no genera resultados medibles en el corto o mediano plazo, difícilmente obtenga presupuesto.

Ese filtro explica por qué tantos pilotos quedan aislados. Y no es un fenómeno exclusivo de LATAM. Un informe de la iniciativa NADA del MIT, difundido en 2025 y recogido por Computing, encontró que el 95% de los pilotos corporativos de IA generativa no logran generar rendimientos significativos, tras analizar 300 implementaciones públicas, 150 entrevistas con líderes y una encuesta a 350 empleados. El estudio apunta a la falta de integración profunda en sistemas y procesos, no a los modelos.

El dato se refuerza con otra medición: el análisis de PwC sobre 1.217 empresas, publicado en junio de 2026, revela que el 20% de las compañías captura el 74% de los retornos impulsados por IA. La concentración del valor es brutal, y el estudio la atribuye a la capacidad de integrar la IA de forma estructural en lugar de acumular casos de uso dispersos.

Hiperpersonalización y ciberseguridad: las dos caras del mismo avance

En banca digital y servicios financieros, la urgencia es máxima. El usuario latinoamericano no compara la app de su banco con la de la competencia, sino con la última gran experiencia digital que tuvo en el día: la recomendación de Spotify, la inmediatez de Amazon o la personalización de Netflix.

Taroco sostiene que el usuario de la región se digitalizó a un ritmo mucho más acelerado que las propias instituciones bancarias. La IA funciona entonces como habilitador para procesar datos transaccionales en tiempo real y ofrecer interfaces que se adaptan a cada cliente.

El respaldo regional existe. El Finnovista Fintech Radar México 2026, presentado por Finnosummit en alianza con Mastercard y Galileo y recogido por El Español, muestra que el uso de IA entre las fintech mexicanas escaló del 60% en 2025 al 77% en 2026, y que su adopción permitió reducir incidentes de fraude en un 54,9% y optimizar procesos para recortar costos operativos a la mitad.

Pero la apertura tecnológica trae un frente crítico. Fitipaldo advierte que el cibercrimen es hoy una de las industrias delictivas que más dinero mueve a nivel global y que la IA está acelerando ese fenómeno. La ciberseguridad, agrega Taroco, ya no puede ser un pensamiento tardío: debe integrarse desde la concepción misma de cada proyecto digital.

Prototipar en días: la ventaja ya no es planificar

Con ciclos de desarrollo que se redujeron de meses a un par de días, la ventaja competitiva se corrió de la planificación a la experimentación. Taroco lo ejemplifica: hoy se puede salir de una reunión y, en dos días, enviarle al cliente un prototipo funcional para probarlo, algo que antes llevaba tres meses construir.

Fitipaldo cierra con una idea incómoda para quien busca certezas: en un entorno donde la literatura técnica queda obsoleta de una semana a otra, la única estrategia viable es volcarse a la práctica continua, compartir conocimiento interno y construir bases de datos confiables.

El caso de BBVA ilustra hasta dónde puede llegar esa integración cuando hay decisión de escala. Según Cinco Días, el banco firmó en diciembre de 2025 una alianza con OpenAI que incluye extender ChatGPT Enterprise a más de 120.000 empleados, tras un periodo inicial con 11.000 usuarios en el que el 80% accedía al asistente a diario y declaraba ahorrar tres horas semanales en tareas rutinarias.

¿Qué significa esto para tu startup?

La brecha del 7% no es una mala noticia: es una oportunidad. Si la mayoría de tus competidores se queda en el piloto, llegar a producción con gobernanza es una ventaja competitiva real.

• Define la métrica de negocio antes de elegir la herramienta. El 87% de los ejecutivos de la región prioriza rentabilidad. Si tu proyecto de IA no tiene una métrica de negocio asignada desde el día uno, no va a sobrevivir al primer recorte de presupuesto. Elige una —reducción de costo por transacción, tiempo de resolución, tasa de fraude— y revísala mensualmente.
• Diseña la gobernanza junto con el producto, no después. Qué pasa si el agente falla, quién responde, qué límites éticos aplican. La ciberseguridad y el control de errores se integran desde la arquitectura, no como parche final.
• Aprovecha los ciclos cortos para validar con clientes reales. Si puedes poner un prototipo funcional en manos de un usuario en dos días, úsalo como método de descubrimiento, no solo de desarrollo. La ventaja ya no está en planificar mejor, sino en aprender más rápido.
• Construye datos limpios antes de escalar. La ventaja estructural de la banca son sus datos transaccionales, pero activarlos requiere arquitecturas ordenadas y equipos capaces de traducir modelos en decisiones. Sin esa base, cada nuevo despliegue cuesta más que el anterior.

La transformación real no ocurre cuando una empresa anuncia que usa inteligencia artificial, sino cuando esa tecnología cambia de forma estructural cómo se toman decisiones, cómo se sirve al cliente y cómo se gestiona el riesgo. Llegar ahí exige gobernanza, alineación financiera y tolerancia controlada al error: tres capacidades que, según los especialistas, todavía escasean en la mayoría de las organizaciones de la región.

Fuentes

• Infobae: Inteligencia artificial en las empresas, de la promesa a la transformación real (fuente original)
• Noticias Neo: IA en banca y fintech, solo 7% de empresas logra integrarla en operaciones core
• El Español: Inteligencia artificial y activos digitales, claves en la madurez del ecosistema fintech mexicano
• Cinco Días: El BBVA firma una alianza con OpenAI para llevar la inteligencia artificial a la banca
• Computing: IA generativa en empresas, el 95% de los pilotos fracasan
• PwC: Estudio sobre desempeño de la IA