El ILIA 2026 muestra una región que avanza en formación y estrategias, pero mantiene grandes brechas de infraestructura y adopción empresarial. Nuestra mirada: el próximo paso exige financiamiento, cooperación y una puerta de entrada para las pymes.
Diecisiete de los veinte países evaluados tienen una estrategia de inteligencia artificial vigente o en elaboración. Solo Brasil y Colombia incluyen un presupuesto explícito para ejecutarla. La distancia entre esos dos datos resume el desafío latinoamericano: convertir las decisiones escritas en capacidades que puedan usarse. Así lo señala el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, presentado por la CEPAL y el CENIA.
Una estrategia permite ordenar prioridades y asignar responsabilidades. Pero necesita recursos para formar equipos, sostener proyectos y llegar a las empresas. Sin financiamiento identificable, resulta difícil saber cuánto de esa agenda podrá cumplirse y en qué plazos.
Creemos que ahí debe concentrarse ahora la discusión pública. Cada anuncio sobre inteligencia artificial debería venir acompañado de tres respuestas: cuánto se invertirá, quién ejecutará ese dinero y cómo se evaluarán los resultados.
El liderazgo también tiene límites
Chile vuelve a encabezar el índice, con 71,4 puntos sobre 100, seguido por Brasil, con 68,4, y Uruguay, con 67. El informe evalúa veinte países mediante 126 subindicadores e incorpora una comparación internacional en áreas seleccionadas. El podio, sin embargo, convive con una infraestructura muy desigual: Brasil concentra el 87,7% de las GPU y el 92% de la capacidad de procesamiento relevada en la región. Son datos del CENIA.
Las GPU son procesadores capaces de realizar muchos cálculos en paralelo, fundamentales para desarrollar y ejecutar numerosos sistemas de IA. Su concentración muestra que los países parten de condiciones muy distintas para investigar, experimentar y construir soluciones propias.
Esas cifras no permiten concluir, por sí solas, cuánto depende cada país de servidores extranjeros. Sí dejan una pregunta concreta: qué acceso tendrán una universidad, un centro de investigación o una empresa joven a la infraestructura que necesitan.
Nuestra posición es que la cooperación regional debe traducirse en servicios disponibles. Un acuerdo de cómputo compartido tendría valor si permite solicitar capacidad, conocer sus costos y utilizarla con reglas claras. Para un equipo que desarrolla una herramienta, esas condiciones pueden ser más decisivas que una nueva declaración de intenciones.
La brecha llega al negocio de la esquina
El ILIA estima que la adopción de IA alcanza al 27,6% de las grandes empresas latinoamericanas, al 12,8% de las medianas y al 6,8% de las pequeñas. Conviene precisar qué representan esos números: son estimaciones obtenidas mediante un modelo econométrico, ante la falta de estadísticas oficiales comparables en buena parte de la región. La diferencia por tamaño sigue siendo una señal relevante. La CEPAL detalla esta salvedad metodológica.
Para una ferretería de Rosario, una agencia de turismo de Cusco o una fábrica de muebles de Guadalajara, la conversación empieza por problemas cotidianos. Responder consultas, preparar presupuestos, organizar pedidos o encontrar información entre documentos.
Una herramienta de IA puede ayudar en algunas de esas tareas. También puede sumar costos y errores si se incorpora sin un objetivo definido, sin revisar sus respuestas o sin cuidar los datos del negocio.
Por eso, promover la adopción exige acompañamiento. Una empresa de cinco empleados necesita saber qué tarea conviene probar primero, cuánto costará la herramienta y cómo comprobar si el resultado justifica la inversión. Necesita, además, alguien a quien consultar cuando la solución falla.
Creemos que una política para pymes debe empezar por esas necesidades. Los cursos introductorios pueden abrir la puerta; el trabajo posterior consiste en ayudar a elegir, implementar y evaluar.
Del anuncio a la ejecución
El informe también identifica oportunidades para compartir capacidades entre países y advierte sobre la falta de certeza jurídica para utilizar textos y datos en el desarrollo de modelos. La cooperación en cómputo, talento y conocimiento forma parte de sus planteamientos centrales. El CENIA recoge esas prioridades.
A nuestro juicio, esa agenda debería avanzar con cuatro compromisos concretos:
- Presupuestos públicos y plurianuales, con responsables, plazos y metas que permitan seguir la ejecución.
- Capacidad de cómputo compartida, con condiciones de acceso para universidades, centros de investigación y emprendimientos.
- Reglas claras para el uso de textos y datos, que contemplen los derechos involucrados y den previsibilidad a quienes desarrollan tecnología.
- Programas de adopción para pymes, articulados con cámaras empresariales y agencias de desarrollo, con asistencia práctica y evaluación de resultados.
América Latina ya construyó una agenda de inteligencia artificial. Ahora debe sostenerla en el presupuesto y hacerla accesible fuera de los grandes actores. La próxima medida del avance será cuánto de esa capacidad llega a quienes hoy tienen menos recursos para incorporarla.
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