¿Qué revela la adopción de IA en los proyectos de Corfo?

Uno de cada cuatro proyectos de innovación apoyados por la Gerencia de Innovación de Corfo ya utiliza inteligencia artificial (IA). Según una medición interna de la corporación que revisó más de 11.000 iniciativas financiadas entre 2009 y 2025 vía subsidios y la ley de beneficio tributario a la investigación y desarrollo (I+D), el nivel alcanzado en 2025 representa el máximo histórico de la serie.

La mayoría de estas empresas declara usar la tecnología para automatizar tareas y optimizar procesos internos, un patrón que se alinea con lo que reportan estudios globales sobre adopción temprana: las primeras implementaciones suelen centrarse en eficiencia operativa antes que en transformación del producto. «Está todo el mundo hablando de la IA. Para nosotros es muy importante ver si las empresas efectivamente se están subiendo a esta ola, pero con fines productivos y como una habilitante para desarrollar innovaciones», explicó a DF la gerente de Innovación de Corfo, Jocelyn Olivari.

Sectorización y alcance transversal

El uso de IA liderado por tecnologías de la información, seguido por salud y minería, refleja tendencias globales documentadas por McKinsey y CaixaBank Research. A nivel global, según QuantumBlack, AI by McKinsey, la adopción alcanza al 89% de las organizaciones en al menos una función de negocio, con un 44% ya incorporándola a gran escala. En España, CaixaBank Research encontró en 2025 que los sectores de información y comunicaciones y TIC presentan niveles de adopción cercanos al 60%, muy superiores a otros rubros.

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Lo que destaca en el caso chileno es la transversalidad del fenómeno. Olivari señaló que la IA también aparece en construcción, banca, educación e industria creativa. Además, gran parte de los proyectos son encabezados por micro y pequeñas empresas, en su mayoría establecidas. «Están entendiendo que para agregar valor en sus innovaciones requieren de la IA y con eso pueden ser parte de cadenas productivas», afirmó la ejecutiva.

Casos concretos: minería y salud

Los ejemplos citados por Corfo ilustran aplicaciones prácticas con impacto medible:

Minería: La IA se usa para mantención predictiva de equipos, seguridad industrial y simulación de tronaduras con gemelos digitales, anticipando fallas antes de que detengan faenas.
Salud: Agentes virtuales anticipan inasistencias médicas, envían recordatorios y realizan seguimiento de exámenes, contribuyendo a reducir listas de espera.

No obstante, Olivari reconoció que «no tenemos un análisis cuantitativo para decir cuánto tiempo se ha reducido en total, pero el impacto es siempre en tiempo y en reducción de costos». Medir ese efecto concreto es una «deuda pendiente» que Corfo busca saldar avanzando en interoperabilidad con otras entidades estatales, eje impulsado por el vicepresidente ejecutivo, José Ignacio Mujica.

Contexto regional: ¿Chile va a la zaga o avanza?

El panorama de innovación en Chile presenta desafíos estructurales. Según el Startup Ecosystem Report 2025 de Startup Blink, Chile ocupó el puesto 37 a nivel mundial, con un crecimiento del ecosistema emprendedor local del 10%. Aunque mejoró dos posiciones respecto al año anterior, el informe señala que la infraestructura de negocios no basta para generar emprendimientos de calidad comparables a otros mercados.

A nivel regional, Chile sigue detrás de Brasil y Colombia. El informe de Startup Blink advierte que faltan casos de éxito que generen retornos para inversionistas y que se necesita mayor inversión en etapas posteriores a los fondos que entrega Corfo, así como incentivos fiscales para promover la compra de productos y servicios de startups en sus primeros años.

La brecha geográfica también es relevante: solo dos ciudades chilenas figuran entre las 1.000 mejores del mundo en ecosistemas emprendedores —Santiago (posición 75) y Valparaíso (882)—, mientras que Concepción cayó al puesto 1.282. Esta disparidad regional plantea un desafío adicional para la difusión efectiva de la IA como herramienta competitiva.

¿Qué significa esto para tu startup?

El dato de Corfo confirma una tendencia global verificable: la IA dejó de ser experimental para convertirse en un componente estándar de proyectos de innovación. Para founders hispanohablantes, esto tiene implicancias concretas:

Acción 1: Evalúa dónde tu empresa puede implementar IA de bajo costo y alto impacto

La mayoría de las empresas que usan IA hoy lo hacen para automatizar procesos internos, no para transformar su producto principal. Antes de invertir en soluciones sofisticadas, identifica tareas repetitivas que consuman tiempo de tu equipo: administración, marketing, análisis de datos o atención al cliente. Herramientas basadas en chatbots y agentes autónomos ya están disponibles para estas funciones, con costes accesibles para startups en etapa temprana.

Acción 2: Prepara tu empresa para encadenamientos productivos

Corfo destaca que las pymes que adoptan IA se posicionan mejor para ofrecer soluciones a empresas más grandes. Si tu startup opera en un sector tradicional (minería, salud, construcción, agro), considera cómo tu propuesta de valor podría integrarse como proveedor tecnológico dentro de cadenas productivas existentes. Esto no solo abre mercados, sino que fortalece tu posición ante financiamiento público y privado.

Acción 3: Mide resultados desde el día uno

La «deuda pendiente» que reconoce Corfo sobre medir el impacto real de la IA en tiempo y costos es un llamado a la acción. Implementa indicadores claros desde el inicio de cualquier proyecto de IA: horas ahorradas, reducción de errores, mejora en tiempos de respuesta. Sin métricas, no hay forma de justificar inversiones futuras ni de presentar casos de éxito que inspiren a otras pymes.

Riesgo competitivo

Olivari advirtió: «Esto ya no es una opción. La empresa que no lo incorpora, aunque sea marginalmente, va a ir perdiendo competitividad». El contexto global respalda esta afirmación: mientras la adopción crece rápidamente, solo el 37% de las compañías reporta impacto positivo en su beneficio bruto, según McKinsey. La diferencia está en que las empresas de alto rendimiento logran rentabilizar la IA gracias a una transformación profunda de su modelo operativo, no solo a la implementación aislada de herramientas.