En 2026, la IA dejó de ser una promesa tecnológica para convertirse en el motor más disruptivo de la economía global. La región enfrenta un dilema histórico: sumar valor o quedarse atrás.

El mundo ya no discute si la inteligencia artificial cambiará la forma en que vivimos y trabajamos. Eso ocurrió. La pregunta ahora es quién captura ese valor y quién queda fuera. Expertos coinciden en que 2026 marcará una nueva era: si los años anteriores estuvieron dominados por la IA que respondía preguntas y razonaba sobre problemas, la próxima ola está definida por la verdadera colaboración entre humanos y máquinas. En ese escenario, América Latina se encuentra en una encrucijada que determinará su competitividad por décadas.

Y es que los números hablan por sí solos. De acuerdo con un informe de McKinsey, el 72% de las empresas a nivel global ya utiliza inteligencia artificial en al menos una función de negocio. Para diciembre de 2026, se proyecta que el 60% del software empresarial tendrá IA integrada, mientras que en el sector de mantenimiento industrial esa cifra alcanzará el 67%. La IA ha dejado de ser una herramienta separada y se ha disuelto dentro de la infraestructura productiva del planeta, desde los sistemas financieros hasta las líneas de manufactura.

La región no está ausente de esta transformación, pero sí rezagada en capturar su valor real. Un análisis del Foro Económico Mundial y McKinsey estima que el avance en la adopción de la IA podría aumentar la productividad latinoamericana entre un 1,9% y un 2,3% anual, generando un valor económico adicional de entre 1,1 y 1,7 billones de dólares cada año. Sin embargo, ese potencial aún dista de materializarse: solo el 23% de las organizaciones latinoamericanas está generando algún valor económico con el uso de la IA, y apenas el 6% reporta una creación de valor significativa.

Latinoamérica: potencial enorme, captura limitada

Dentro de la región, algunos sectores están aprovechando la ola con mayor velocidad. El sistema financiero y las fintech encabezan la adopción, usando IA para detección de fraudes, scoring crediticio y personalización de servicios. En salud, la IA pasará en 2026 de la fase experimental a un uso clínico más generalizado, ayudando a los especialistas a diagnosticar patologías, supervisar la recuperación de pacientes y acelerar el desarrollo de medicamentos. La agroindustria -columna vertebral de economías como Brasil, Argentina y Chile- también avanza en modelos predictivos para gestión de cultivos, optimización de riego y trazabilidad de cadenas de suministro, áreas donde la región tiene ventajas comparativas reales.

Uno de los debates más encendidos gira en torno al mercado laboral. La realidad es más compleja que el relato del "robot que reemplaza al humano". Los agentes de IA están destinados a convertirse en compañeros de trabajo digitales que ayudan a individuos y equipos a superar su potencial, permitiendo que un equipo pequeño pueda lanzar una campaña global en cuestión de días. No obstante, en Latinoamérica, los call centers y el outsourcing de software junior ya están bajo presión en 2026, sectores que históricamente han dado empleo masivo en países como Colombia, México y Argentina.

Los sectores más vulnerables son aquellos donde predominan tareas repetitivas, predecibles y de baja especialización. La industria del transporte enfrenta la disrupción de la logística autónoma. El comercio minorista ve cómo los sistemas de recomendación y atención automatizada reconfiguran sus modelos de negocio. Pero quizás el impacto más silencioso es el que se proyecta sobre la enorme economía informal latinoamericana, donde millones de trabajadores carecen de redes de protección social y de acceso a capacitación para reconvertirse. El 74% de las empresas latinoamericanas tuvo dificultades para escalar iniciativas de IA y capturar valor real, lo que refleja que la brecha no es solo tecnológica, sino también de capital humano y estrategia.

La apuesta regional: Latam-GPT y soberanía tecnológica

Frente a la hegemonía de los grandes modelos desarrollados en Silicon Valley, la región intenta construir su propia voz. Quizás el proyecto más relevante es Latam-GPT, que busca ser el primer modelo de inteligencia artificial colaborativo de Latinoamérica, construido con datos y matices propios de la región, coordinado por el Cenia de Chile junto a más de 30 instituciones y 60 expertos. La meta es cambiar una realidad preocupante: los grandes modelos de lenguaje comprenden la realidad latinoamericana de manera limitada y reproducen estereotipos que simplifican culturas complejas. Su lanzamiento oficial está previsto para este año.

El avance de la IA trae consigo un riesgo proporcional en materia de ciberseguridad y privacidad. América Latina se ha convertido en una de las regiones más atacadas del mundo, con organizaciones enfrentando más de 3.000 ciberataques semanales por empresa, superando ampliamente los promedios globales. Los ciberdelincuentes ya utilizan IA generativa para automatizar campañas de phishing, producir deepfakes altamente realistas y ejecutar fraudes basados en voz e imagen sintética, técnicas que están comenzando a verse con fuerza en la región. A esto se suma un problema estructural: cerca del 40% de los trabajadores latinoamericanos no conoce las políticas de seguridad digital de sus empresas, y un 17% ni siquiera sabe si estas existen. Las tecnologías asociadas a la defensa -como los sistemas de detección de anomalías basados en IA, la autenticación biométrica pasiva y los Centros de Operaciones de Seguridad autónomos (SOC)- emergen como la respuesta necesaria, aunque su adopción masiva aún es incipiente en la región.

Mientras Europa avanza con el AI Act -un marco regulatorio vinculante que exige transparencia, auditoría y protección de datos- América Latina carece aún de una legislación regional equivalente. La región sigue siendo más rápida en adopción, pero también más riesgosa en términos de gobernanza. Algunos países avanzan de forma fragmentada: Brasil cuenta con la Lei Geral de Proteção de Dados, Chile promulgó en 2024 su nueva Ley de Protección de Datos, y Colombia y Argentina modernizan sus marcos normativos. Pero la ausencia de coordinación regional deja a ciudadanos y empresas expuestos a vacíos legales que las grandes corporaciones tecnológicas aprovechan.

El desafío central para Latinoamérica no es solo adoptar más inteligencia artificial, sino participar activamente en su desarrollo, gobernanza y orientación ética. Eso implica pasar de la mera implementación a una verdadera capacidad de decisión tecnológica. La IA no es neutral: refleja los valores, los sesgos y los intereses de quienes la construyen. Una región que solo consume modelos diseñados en el norte global corre el riesgo de digitalizar sus propias desigualdades. El 2026 no es solo un año de oportunidades tecnológicas; es el año en que Latinoamérica debe decidir qué tipo de futuro quiere construir y con qué herramientas propias lo hará.