El BID pone número a la brecha entre adoptar IA y ganar dinero con ella
Casi el 80% de las empresas de América Latina ya usa inteligencia artificial de alguna forma. Pero solo el 23% ve ese uso reflejado en sus cuentas, y apenas el 6% reporta un cambio verdaderamente transformador. Los datos son de un análisis del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y describen una paradoja que cualquier founder reconoce: tener la tecnología no es lo mismo que sacarle provecho.
El diagnóstico del BID apunta a un patrón conocido. Acumular pruebas piloto y parches digitales no genera mejoras sostenibles. Lo que sí mueve la aguja, según el organismo, es invertir con visión, formar al equipo, reforzar la infraestructura y, la parte más incómoda, replantear cómo opera la empresa todos los días.
La productividad de la región lleva una década en rojo
El debate sobre IA no ocurre en el vacío. Entre 2015 y 2024 la productividad de América Latina cayó a un ritmo del 0,4% anual, según los datos del BID citados en el análisis. Ese es el telón de fondo de todo lo demás.
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👥 Quiero el Kit →Detrás de la caída hay frenos estructurales que ninguna herramienta resuelve sola: alta informalidad, falta de capacitación del talento, baja inversión y barreras para que la tecnología llegue a las pymes.
La distinción que hace el BID es la más útil para un founder: hay empresas que usan IA para resolver tareas sueltas del día a día y empresas que la integraron en el corazón de sus procesos, su gestión y su estrategia. Solo las segundas aparecen en ese 6%.
Colombia: 2,6 millones de micronegocios sin Internet
El otro extremo del problema es la conectividad. La Encuesta de Micronegocios (Emicron) del Dane contabilizó 5.297.252 micronegocios en Colombia en 2024. De ese total, 2.627.513 tenían acceso o usaban Internet y 2.669.739 no lo tenían o no lo usaban: aproximadamente el 50,4% del universo medido.
El propio análisis aclara que los resultados de 2025 de esa encuesta corresponden a 24 ciudades y áreas metropolitanas, por lo que no son comparables con el dato nacional de 2024. La cifra sirve para dimensionar el problema, no para fechar una tendencia.
El matiz importa: los micronegocios pueden operar con una sola persona y abarcan comercio, manufactura, construcción, transporte y servicios. Sus indicadores de conectividad no se pueden extrapolar desde las grandes empresas industriales, donde el acceso a Internet es prácticamente generalizado.
Qué hacen distinto las empresas que sí capturan valor
El fenómeno no es exclusivo de América Latina. McKinsey, en una encuesta global a 1.719 directivos de 97 países, encontró que el 44% de las organizaciones ya escala IA en toda la empresa, frente al 38% de un año antes, y que el 80% de los empleados dice que la IA mejora su productividad individual. Pero solo el 37% de los líderes puede atribuir a la IA algún efecto positivo en su EBIT, y apenas el 6% califica como high performer, según recoge TechTarget.
La diferencia entre ambos grupos no está en el modelo que usan. Cerca de tres cuartas partes de los high performers rediseñan sus flujos de trabajo alrededor de la IA, contra aproximadamente una cuarta parte del resto. El cuello de botella es de ejecución, no de inteligencia.
En la región, el informe State of AI in Latin America de Hi Ventures, recogido por El Español, muestra un patrón parecido: el 71% de las corporaciones consultadas ya adoptó IA en algún equipo o función, un 23% la usa únicamente para productividad individual y solo un 5% no la ha explorado. Entre startups el panorama cambia: el 99% usa IA al menos internamente y el 78% la incorporó a su producto principal.
¿Qué significa esto para tu startup?
La buena noticia es que las empresas nacidas después de la expansión de la IA no cargan con décadas de software heredado. Esa es una ventaja estructural que conviene explotar antes de que se convierta en deuda técnica.
- Elige un proceso, no una herramienta. Antes de comprar licencias, define qué problema concreto vas a resolver y qué métrica va a cambiar. Si esa métrica no se conecta con ingresos, costos, caja o capacidad, no es ROI.
- Rediseña el flujo, no agregues un copiloto. Los high performers no pegan IA encima de un proceso viejo: reescriben el proceso. Empieza por los traspasos entre áreas donde alguien todavía copia y pega datos de un sistema a otro.
- Ordena los datos antes de escalar. Un modelo más potente razona mejor, pero no reconcilia sistemas que usan identificadores distintos para el mismo cliente. Sin una capa de datos consistente, la automatización se rompe en el primer caso borde.
- Mide el proceso, no la adopción. Usuarios activos y cantidad de prompts no son resultados. Días de cobro, costo por transacción, excepciones resueltas y tiempo de respuesta sí lo son.
- Capacita al ritmo de la herramienta. La falta de talento técnico es la principal barrera reportada tanto por startups como por corporaciones en el informe de Hi Ventures.
Quién lidera en la región y qué se puede copiar
El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026, presentado por la Cepal y el Cenia de Chile, ubica a Chile (71,4 puntos), Brasil (68,4) y Uruguay (67) como los países pioneros, seguidos por Colombia (56,8) y Costa Rica (56), según reportó Ámbito.
El dato más revelador es el de adopción por tamaño de empresa: el 50% de las grandes empresas uruguayas adopta IA, frente a un promedio regional de 27,6%. En la región, la adopción cae al 13% en medianas y a 6,8% en pequeñas. En Singapur, el mismo indicador llega al 100% en grandes y medianas y supera el 60% en pequeñas.
La brecha también es de infraestructura. Según el investigador principal del Cenia, Alemania dispone de 29 veces más GPUs por millón de habitantes que el promedio latinoamericano, y la inversión regional en I+D equivale al 0,31% del PIB, contra 1,19% de Brasil y 3,17% de Alemania. El secretario ejecutivo de la Cepal, José Manuel Salazar-Xirinachs, lo resumió con una frase que aplica igual a una startup que a un país: adoptar una herramienta no significa por sí solo generar mayor productividad.
Conclusión
El mensaje del BID no es que la IA no sirva, sino que la etapa de comprar software ya terminó. Lo que sigue es trabajo menos vistoso: datos ordenados, procesos rediseñados, equipos capacitados y métricas de negocio en lugar de métricas de uso. Para una startup pequeña eso es una ventaja, porque no hay que convencer a una organización entera de cambiar: solo hay que diseñar bien desde el principio. La pregunta útil dejó de ser cuántas herramientas de IA usas y pasó a ser cuánto valor generan.
Fuentes
- Impacto TIC (fuente original)
- Ámbito
- El Español
- TechTarget
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