Chile: el 70% del reto de IA está en las personas

La paradoja chilena: mejores condiciones, menor adopción

Chile tiene las mejores condiciones habilitantes de América Latina en conectividad, acceso a datos y talento especializado. Pero cuando se mide cuánto están usando las empresas la inteligencia artificial, el país queda por debajo de Brasil, México y Colombia.

Esa contradicción la expuso Rodrigo Durán, gerente del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia), en el podcast IA Lab de DF: "Cuando comparas la posición relativa de Chile en factores habilitantes con su avance en adopción, estamos bastante atrás".

El diagnóstico no es aislado. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), elaborado por CEPAL y Cenia, ubica a Chile en el grupo de "pioneros" junto a Brasil y Uruguay, con puntuaciones superiores a 60 sobre 100, según reportó El Español. El problema no es la preparación: es la conversión de esa preparación en uso real dentro de las empresas.

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Y hay un dato que dimensiona la brecha: según el Índice Global de Preparación en IA para Outsourcing 2026 de la firma Ataraxis, reportado por Diario TI, Chile ocupa el quinto lugar mundial en adopción empresarial de IA (74 puntos), pero el puesto 17 en alfabetización de su fuerza laboral (52 puntos). Una diferencia de 22 puntos que, según el informe, es inversa a la tendencia de la mayoría de los mercados analizados.

El modelo iceberg: el 70% del reto son las personas

Julián Herman, managing director y partner de Boston Consulting Group (BCG), puso números a esa brecha con un modelo que llamó "iceberg": solo el 10% de lo que se necesita para implementar IA corresponde a modelos y el 20% a infraestructura. El 70% restante son las personas.

"Lo que está costando más transformar son los factores habilitantes: cómo transformo mi fuerza de trabajo, cómo les doy herramientas, cómo los educo para que sean lo más productivos", explicó Herman.

Traducido a la operación diaria: comprar licencias de un asistente de IA es la parte fácil y barata. Cambiar cómo se toman decisiones, quién revisa qué y qué se deja de hacer es la parte que casi nadie presupuesta.

Los tres niveles de implementación (y por qué la mayoría se queda en el primero)

Herman distingue tres niveles de adopción:

Nivel 1: entregar herramientas de IA al trabajador para mejorar su productividad personal.
Nivel 2: rediseñar procesos de punta a punta.
Nivel 3: reinventar el modelo de negocio.

"Las empresas chilenas están mucho más entre el uno y dos. El tercero es más de las nuevas empresas de tecnología y startups", dijo Herman.

El dato importa para founders: el nivel 3, donde la IA deja de ser una capa de eficiencia y pasa a ser el producto, es el terreno donde las startups tienen ventaja estructural frente a las corporaciones. Pero también es el nivel donde la mayoría de las empresas hispanohablantes todavía no compite.

La "rueda de hámster": por qué acelerar una tarea no captura valor

Durán advirtió sobre un riesgo frecuente en los dos primeros niveles: la "rueda de hámster". Cuando se acelera una tarea aislada con IA, el cuello de botella simplemente se mueve al eslabón siguiente.

"Si no tienes un rediseño organizacional completo, no hay forma de capturar el valor", dijo.

El problema se agrava porque las empresas exigen retorno a los modelos de IA sin haber hecho las inversiones previas en gobernanza de datos y rediseño de procesos. "El primer año es más de preparación y después empiezas a capturar valor mucho más fácil, pero eso no es tan consciente en los tomadores de decisiones", comentó Durán.

Ese desfase entre expectativa y cronograma explica por qué tantos pilotos mueren antes de escalar. Según el informe Pulse of Change 2026 de Accenture, citado por Diario TI, el 86% de los líderes planea aumentar su inversión en IA este año y el 78% ya la considera un motor de crecimiento de ingresos, pero solo el 32% afirma haber logrado un impacto sostenido a nivel empresarial.

Qué están haciendo bien Bci, Arauco y las PYME

Ambos expertos destacaron casos concretos de adopción estructural en Chile.

Bci armó células de IA generativa y un mercado interno de soluciones que se intercambian entre áreas, con capacidades desarrolladas localmente. Es decir: no compró una herramienta suelta, construyó una capacidad interna reutilizable.

En el sector productivo, Arauco desarrolló un sistema que combina datos de sensores de internet de las cosas e imágenes satelitales para gestionar sus activos forestales. "No es solamente un visualizador de los datos, también te da recomendaciones de gestión del activo", dijo Durán.

En el segmento PYME, el programa Hazlo con IA, desarrollado por Cenia junto con la Sofofa, acumula más de 120 mil empresas inscritas que usan IA para contabilidad, marketing e investigación de mercado.

El eslabón que falta: la cadena de valor

Hay una diferencia estructural entre Chile y sus vecinos. En México y Brasil, las grandes compañías subsidian la adopción de IA de sus proveedores medianos. "En Chile no he visto, por ejemplo, una gran minera que vaya y hable con su cadena de valor para pensar sus procesos en base a esto", dijo Durán.

Para una startup B2B, eso es una señal doble. Por un lado, falta el comprador ancla que financie la transformación de sus proveedores. Por el otro, hay un espacio abierto: quien logre venderle a una gran empresa la modernización de su cadena de valor compite en un mercado poco disputado.

La brecha no es solo chilena

El patrón se repite en todo el mundo hispanohablante. Según un informe de CaixaBank Research recogido por EFE, 3 de cada 5 grandes compañías españolas usan IA, frente a solo el 18% de las pequeñas; la adopción en España pasó del 8% al 21% entre 2021 y 2025 en empresas de más de 10 empleados. En la Unión Europea, el uso de IA en empresas alcanzó el 20% en 2025, frente al 13,5% del año anterior, según Eurostat.

El tamaño de la empresa pesa tanto como el país. Y eso refuerza la tesis de fondo: el obstáculo no es el acceso a la tecnología —que hoy está al alcance de casi cualquiera— sino la capacidad organizativa para rediseñar procesos alrededor de ella.

Regulación: la pieza que Chile todavía no define

Durán pidió definiciones regulatorias y apuntó al rechazado artículo 8 de la Ley de Reconstrucción Nacional —que proponía una excepción para que terceros usaran grandes volúmenes de datos sin pagar derechos de autor o licenciamiento— como una definición clave.

"Sin esa claridad normativa, no es viable (pensar en desarrollar la industria de IA en Chile). La excepcionalidad de minería de datos y texto es fundamental para tener una conversación más seria al respecto", comentó.

El Diario Constitucional consignó que la Comisión de Hacienda de la Cámara de Diputados rechazó esa norma, que habría incorporado un nuevo artículo 71 T a la Ley de Propiedad Intelectual. El rechazo también fue celebrado por gremios del arte, la cultura y el cine, que calificaron la propuesta como una forma de "expropiación del derecho de autor", según consignó 24 Horas.

Durán agregó que espera que la indicación sustitutiva anunciada por el gobierno al proyecto de ley que regula los sistemas de IA se aproxime al modelo de Japón o Singapur y no al de la Unión Europea, que "ha mostrado ser un deshabilitante del desarrollo de la inteligencia artificial".

Qué significa esto para tu startup

El mensaje central es incómodo pero accionable: el cuello de botella de la IA no está en la tecnología, está en el proceso y en las personas. Tres movimientos concretos:

Presupuesta el rediseño, no solo la licencia. Si tu plan de IA para el próximo año es "darle un asistente al equipo", estás en el nivel 1 y el retorno será marginal. Antes de escalar, mapea el proceso completo y define qué cambia en cada eslabón. Durán advierte que el primer año es de preparación: comunícalo así a tus inversionistas o a tu directorio, para no prometer captura de valor antes de tiempo.
Mide la alfabetización, no solo la adopción. La brecha de 22 puntos que detectó Ataraxis entre adopción empresarial y alfabetización de la fuerza laboral es una advertencia: implementar más rápido de lo que se capacita genera fricción y adopción cosmética. Arma un plan de formación interna antes de sumar herramientas.
Vende a la cadena de valor, no solo a la empresa. El vacío que Durán señala en Chile —grandes compañías que no subsidian la IA de sus proveedores medianos— es una oportunidad para startups B2B que lleguen con una propuesta de rediseño de procesos, no con una herramienta más.

De cara a 2027, ambos expertos proyectaron que la baja en los costos de los modelos está destrabando proyectos antes inviables, pero que esa tendencia intensificará la presión competitiva. Durán anticipó que empresas nativas de IA como Nubank en Brasil presionarán a todo el sistema financiero por sus ganancias de productividad, y que eso se verá con mayor frecuencia en servicios.

Herman añadió una particularidad que cambia el cálculo: esta disrupción ocurre en todas partes al mismo tiempo. "No es que esté pasando afuera y nosotros lo vamos a ver en cinco años cuando llegue", dijo. La ventana para rediseñar procesos antes de que la presión llegue no es de cinco años. Es de meses.

Fuentes

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En CAR, dueños de empresa arman en 7 días su primer sistema funcionando: que ningún cliente se les escape, o que el informe del lunes salga solo. Con otros emprendedores al lado.

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