IA en Latinoamérica: 97% de empresas que la adoptan mejoran su productividad, pero persisten retos
Angela Zevallos
Periodista
azevallos@editoraperu.com.pe
Según el estudio “Madurez de TI para la adopción de IA 2025”, elaborado por Intel e IDC, el 97,6% de las organizaciones que han implementado soluciones de IA reportaron mejoras de entre 20% y 49% en actividades clave de su operación. Actualmente, el 58% de las empresas en la región trabajan con IA tradicional, mientras que 54% desarrollan proyectos de IA generativa. Sin embargo, la IA con agentes autónomos, que permite a los sistemas planificar y ejecutar tareas sin supervisión humana constante, solo alcanza un 14% de adopción, lo que demuestra que aún se encuentra en una fase temprana.
“Estas cifras nos permiten anticiparnos a los pasos necesarios para ampliar el uso de la IA en la región”, afirmó Marcelo Bertolami, gerente general de ventas de tecnología para Intel LatAm, en diálogo con El Peruano. Entre los usos más extendidos de la IA destacan el análisis de datos en tiempo real, la gestión de dispositivos IoT y la optimización de la experiencia del cliente. Sin embargo, la gestión de datos continúa siendo uno de los mayores desafíos: entre el 21% y 23% de las empresas no cuentan con un inventario completo de sus activos digitales, y solo la mitad de la información disponible está lista para ser procesada por sistemas de IA.
Bertolami señaló que los sectores más avanzados en la adopción de esta tecnología son el financiero, el comercio minorista y las telecomunicaciones, que han invertido en inteligencia artificial para optimizar procesos, mejorar la eficiencia y elevar la satisfacción del cliente. A pesar de estos avances, la IA agéntica sigue siendo incipiente, con apenas 14% de adopción, lo que indica que algunos sectores todavía se encuentran en una fase inicial de exploración.
Por su parte, José Carlos Pazos, docente de la Facultad de Computación de la Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC), explicó a El Peruano que muchas empresas cometen errores al implementar IA por primera vez. Entre los más frecuentes, mencionó la ausencia de una estrategia clara, la subestimación de la calidad y gobernanza de los datos, la falta de consideración de la seguridad y privacidad desde el diseño, la optimización de procesos equivocados y la carencia de supervisión humana. “Adoptar IA sin objetivos medibles ni casos de uso definidos genera proyectos piloto que no escalan ni aportan valor. Además, entrenar modelos con datos incompletos o sin cumplir la Ley N.º 29733 de Protección de Datos Personales puede degradar el rendimiento y derivar en sanciones”, advirtió Pazos.
El impacto de estas malas prácticas ya se ha evidenciado en la región. En 2022, empresas de telecomunicaciones y comercio electrónico en Perú fueron multadas con más de S/ 8 millones por el uso indebido de datos personales. Situaciones similares se han registrado en Estados Unidos y Europa, lo que subraya la importancia de implementar la IA respetando la privacidad y la regulación vigente.
Para una adopción exitosa, Pazos recomendó invertir en infraestructura tecnológica, especialmente en herramientas como edge computing, que permite procesar datos con mayor rapidez y seguridad. También destacó la importancia de establecer políticas claras de privacidad y gobernanza de datos, capacitar al personal en competencias técnicas y éticas, y definir objetivos estratégicos enfocados en mejorar la eficiencia operativa, innovar procesos y optimizar la experiencia del cliente. Asimismo, sugirió realizar pruebas controladas para evaluar riesgos antes de escalar proyectos y promover alianzas con universidades como UTEC, además de utilizar plataformas low-code o no-code para superar la escasez de talento especializado.
En cuanto a la reducción de costos, el especialista propuso el uso de computación en la nube bajo demanda, la automatización de operaciones TI mediante IA y la generación de datos sintéticos para entrenar modelos sin depender de información real sensible o costosa.
Bertolami coincidió en que el avance de la IA en la región requiere infraestructura escalable y segura, junto con capacidades sólidas de procesamiento y análisis de datos. “En Intel trabajamos con un ecosistema de socios que nos permite integrar IA tradicional, IA generativa y agentes autónomos en soluciones que conectan la nube, el edge computing y los dispositivos, ofreciendo a las organizaciones mayor eficiencia y seguridad”, explicó.
Aunque la IA se proyecta como una herramienta estratégica para la transformación digital, su implementación demanda responsabilidad. Adoptarla de forma apresurada y sin estrategia puede derivar en proyectos fallidos, sanciones legales y pérdida de confianza por parte de los usuarios. El hecho de que muchas organizaciones no cuenten con inventarios completos de sus datos o que trabajen con información incompleta evidencia que, en algunos casos, se prioriza la velocidad de adopción sobre la calidad, generando errores costosos y riesgos significativos.
De cara a la transición hacia IA generativa y agentes autónomos, las empresas que fortalezcan su infraestructura, organicen sus datos y capaciten a su talento humano estarán mejor posicionadas para liderar la transformación digital en los próximos años. En un mercado cada vez más competitivo, la inteligencia artificial ya no es solo una tendencia tecnológica, sino un factor decisivo para la productividad, la innovación y la sostenibilidad empresarial en Latinoamérica.
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