América Latina avanza en inteligencia artificial, pero tropieza con presupuestos y ejecución

Activar un asistente de inteligencia artificial puede tomar una tarde; presentar una estrategia nacional, una conferencia de prensa. Saber si esas decisiones producen resultados depende de otros factores, como datos, talento, presupuesto e instituciones capaces de ejecutar. Ese tramo atraviesa el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026.

Elaborado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), y publicado el 20 de octubre, el índice analiza 20 países en tres dimensiones:

Factores habilitantes; investigación, desarrollo y adopción; y gobernanza. En la clasificación, Chile repite en el primer lugar, con 71.4 puntos, seguido por Brasil y Uruguay. México se ubica en el octavo sitio, con 52.

La inteligencia artificial avanza sin presupuesto suficiente

En materia de gobernanza, el avance es notable. El 85% de los países cuenta con una estrategia nacional de IA vigente o en elaboración, frente al 63% de la edición anterior, y el 75% tiene una institución que la lidera.

De los 12 países con estrategia adoptada, 11 incluyen mecanismos de evaluación y 10 una hoja de ruta.

El informe resume el pendiente como mucha estrategia, poco presupuesto. Sólo Brasil y Colombia especifican recursos para ejecutar sus estrategias, mientras que los cinco países extrarregionales de referencia sí los tienen.

La diferencia no es menor. Sin una partida asignada, la ejecución depende de decisiones presupuestarias año con año y queda expuesta a cambios de prioridades o de administración.

De ahí que el informe concluya que el desafío comienza a desplazarse de la formulación a la implementación.

La adopción empresarial revela otra brecha

Otro contraste ayuda a ubicar dónde está la brecha. El 16.1% de la población de 15 a 64 años usa activamente IA generativa, mientras que la adopción empresarial promedia el 9.1 por ciento. Por tamaño, el índice estima que la utiliza el 27.6% de las grandes empresas, el 12.8% de las medianas y el 6.8% de las pequeñas, frente al 66%, 41% y 24% en los países de referencia.

La lectura conjunta sugiere que el interés por la tecnología no es el principal obstáculo, porque las personas ya la usan.

La barrera aparece en la capacidad de las organizaciones para incorporarla a sus procesos, y se amplía a medida que disminuye el tamaño de la empresa. Tampoco parece un destino.

En Singapur, la adopción alcanza el 100% entre grandes y medianas empresas, lo que apunta a condiciones modificables, como el financiamiento, el talento o la oferta de soluciones accesibles.

El informe describe el mismo fenómeno con los agentes de IA. El interés por ellos crece más rápido que la capacidad de muchas organizaciones para integrarlos, ya que adoptarlos exige definir casos de uso, supervisión, niveles de riesgo y formas de medir el valor generado.

Las cifras de adopción empresarial provienen de un modelo econométrico, debido a que la mayoría de los países carece de estadísticas oficiales comparables. Esa ausencia también es un hallazgo, pues sin mediciones propias cuesta evaluar el efecto de cualquier política de IA.

Infraestructura y capacidad de cómputo, los desafíos pendientes

Para operadores, proveedores de nube e integradores, la infraestructura muestra dos caras. El 95% de la población cuenta con cobertura móvil, aunque la cobertura 5G promedia el 28%. El cómputo, en cambio, está concentrado.

Brasil reúne el 87.7% de las GPU regionales, y los países de referencia disponen de unas 29 veces más GPU por millón de habitantes. El informe plantea esa concentración como una oportunidad de cooperación regional y concluye que la conectividad sigue siendo indispensable, pero ya no suficiente.

México, por su parte, presenta una asimetría propia. Es el segundo país de la región con más empresas de IA activas, 466, detrás de las 1,689 de Brasil, y en un solo año pasó de no tener estrategia a contar con un instrumento nacional vigente. Su puntaje en gobernanza (65), sin embargo, queda por debajo de los de Colombia, Perú y Costa Rica, que superan los 80.

El ecosistema privado y el marco institucional avanzan a ritmos distintos.

Por los cambios metodológicos y la incorporación de un vigésimo país, la comparación con la edición anterior es limitada.

Activar un asistente de inteligencia artificial sigue tomando una tarde. Convertirlo en resultados puede tomar años, presupuesto y organizaciones capaces de sostenerlo.

El ILIA 2026 muestra que América Latina ya escribió su plan. Las próximas ediciones dirán cuánto de ese plan logró llevarse a la práctica.

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