La adopción de IA en América Latina: entre el potencial y los desafíos prácticos Las empresas latinoamericanas suelen requerir casos de uso claros con retornos tangibles antes de comprometer recursos limitados.

En América Latina, las empresas enfrentan tres barreras principales a la hora de adoptar inteligencia artificial (IA): sistemas heredados difíciles de modernizar, escasez de talento especializado y limitaciones presupuestarias. Estos factores crean una paradoja: mientras que en 2024 el 78% de los ejecutivos latinoamericanos consideraban la IA como prioridad estratégica (según datos de IDC), solo el 34% había implementado soluciones a escala.

Esto a pesar de que la propuesta de automatización de operaciones de TI podría tener especial relevancia para organizaciones con equipos técnicos reducidos. En países como México, Brasil y Colombia, donde muchas empresas medianas gestionan infraestructuras críticas con personal limitado, herramientas que reduzcan la carga operativa podrían permitir enfocar recursos en proyectos estratégicos.

El tema de migración a la nube también presenta desafíos particulares. Muchas empresas latinoamericanas operan con sistemas desarrollados localmente durante décadas, donde procesos manuales y conocimientos tácitos crean dependencias críticas. Aquí, enfoques graduales con pruebas de concepto controladas podrían ofrecer un camino más viable que transformaciones radicales.

En cuanto a privacidad y gobernanza de datos, la región muestra avances desiguales. Mientras Brasil implementó su LGPD y Argentina discute reformas, muchos países aún carecen de marcos claros. Esto crea incertidumbre para empresas que manejan datos sensibles, particularmente en sectores financieros y de salud.

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Brecha tecnológica y la promesa de una IA accesible

Más allá de lo tecnológico, el éxito de cualquier iniciativa de IA en la región dependerá de factores organizacionales: capacidad de adaptar procesos existentes, formación de equipos internos y alineación con objetivos de negocio concretos. Las empresas latinoamericanas suelen requerir casos de uso claros con retornos tangibles antes de comprometer recursos limitados.

El reciente anuncio de colaboración entre Nisum y AAIC llega en un momento clave para América Latina, donde el entusiasmo por la inteligencia artificial choca con realidades operativas complejas. La alianza ha lanzado un sistema de soporte de IA completo, que abarca desde la modernización de la nube hasta la automatización de procesos y las operaciones de TI inteligentes. Pero más allá de las promesas tecnológicas, vale la pena examinar cómo este tipo de alianzas podrían abordar los obstáculos específicos que frenan la adopción de IA en la región.

La alianza afirma que se necesita estrategia, pruebas de valor y un equipo especializado que comprenda las necesidades de la empresa para ofrecer las herramientas adecuadas. Para eliminar esa fricción se está lanzando un sistema de asistencia de IA full-stack, que ofrece asistencia en un amplio ámbito de TI, desde la modernización de la nube hasta la automatización de procesos y las operaciones de TI inteligentes. Con expertos del sector de los principales proveedores de la nube, esta alianza aporta conocimientos de nivel empresarial orientada a los resultados.

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En concreto, colaboraciones como esta plantean respuestas relevantes para el ecosistema tecnológico regional: el verdadero impacto no se medirá en números, sino en implementaciones que demuestren comprensión de contextos locales y entreguen valor en condiciones reales.

Mientras la región busca su camino en la adopción de IA, el enfoque gira hacia cómo estas herramientas pueden resolver problemas específicos como optimizar cadenas de suministro fragmentadas, mejorar acceso a servicios financieros o gestionar infraestructuras críticas con recursos limitados.