¿Qué nos dice realmente la adopción de IA en América Latina?
Dos casos destacan especialmente: Chile, como líder regional, y México, por debajo del promedio latinoamericano.
La inteligencia artificial dejó de ser una promesa futurista para convertirse en un factor clave de competitividad entre países. Sin embargo, la velocidad de adopción no es uniforme. La más reciente medición del Índice de Adopción de IA en América Latina (ILIA–CEPAL) revela una región fragmentada, con líderes claros, países rezagados y una pregunta incómoda en el centro del debate: ¿por qué algunos avanzan más rápido que otros?
¿Por qué México está por debajo del promedio regional en adopción de IA?
México aparece en el índice ligeramente por debajo del promedio latinoamericano, una posición que sorprende si se considera el tamaño de su economía, su cercanía con Estados Unidos y su peso industrial.
La explicación no es falta de talento ni de empresas tecnológicas. El problema parece estar en factores estructurales:
Ausencia de una estrategia nacional sólida de IA, con objetivos claros y continuidad en el tiempo.
Baja adopción en el sector público, lo que limita el efecto demostración y la escala.
Brechas de digitalización entre grandes corporativos y pequeñas y medianas empresas.
Regulación incierta o reactiva, más enfocada en riesgos que en habilitar innovación.
México no está atrasado en capacidades, pero sí en coordinación, visión y ejecución. En otras palabras: el potencial existe, pero no se está traduciendo en adopción sistémica.
¿Qué está haciendo Chile que el resto de la región no?
Chile encabeza el ranking de adopción de IA en América Latina, y no es casualidad. Su liderazgo responde a una combinación poco común en la región: visión estratégica, institucionalidad y continuidad.
Algunos factores clave explican su posición:
Una política nacional de IA temprana y bien definida, con énfasis en productividad, ética y desarrollo de talento.
Instituciones públicas digitalizadas, que utilizan datos e IA para mejorar servicios, regulación y toma de decisiones.
Colaboración entre Estado, academia y sector privado, creando un ecosistema coherente.
Estabilidad regulatoria, que genera confianza para invertir e innovar.
Chile no solo adopta IA como tecnología, sino como política de desarrollo. Esa diferencia conceptual marca la brecha.
¿Estamos ante una nueva desigualdad tecnológica en la región?
El índice muestra algo más profundo que un ranking: una nueva forma de desigualdad. Los países que integren la IA de forma temprana y estratégica amplificarán su productividad, atraerán inversión y formarán talento avanzado. Los demás corren el riesgo de quedarse como consumidores pasivos de tecnología.
La pregunta ya no es si la IA es importante, sino quién la está convirtiendo en ventaja competitiva real.
¿Puede México cerrar la brecha?
Sí, pero no de manera automática. Cerrar la brecha requiere:
Pasar de iniciativas aisladas a una estrategia nacional de IA.
Usar al Estado como primer adoptante, no solo como regulador.
Invertir en talento, datos y adopción empresarial, no solo en discurso.
La experiencia chilena demuestra que el liderazgo no depende del tamaño del país, sino de la claridad de su rumbo.
La adopción de inteligencia artificial en América Latina avanza de forma desigual. Mientras Chile lidera la región gracias a una estrategia clara, institucionalidad sólida y adopción pública, México se mantiene por debajo del promedio regional, no por falta de capacidad, sino por ausencia de coordinación y visión de largo plazo. La IA se perfila como un nuevo eje de competitividad regional: quienes la integren estratégicamente crecerán más rápido; quienes no, ampliarán la brecha tecnológica.