Navegando la próxima frontera de la IA en América Latina

La inteligencia artificial (IA) y la analítica de datos están redefiniendo industrias en América Latina. Lejos de quedarse atrás, la región ha demostrado una notable capacidad de adaptación. Según PwC, se espera que la IA impulse el PIB regional en más del 5 % para 2030, cifra que podría aumentar si los gobiernos promueven la formación de talento y mejoran la infraestructura digital.

Sin embargo, el potencial no está exento de desafíos. Uno de los más urgentes es la calidad y disponibilidad de los datos. Muchos de los datos útiles ya han sido utilizados para entrenar modelos, y por eso la generación de datos sintéticos emerge como una solución clave para llenar vacíos de información sin comprometer la privacidad.

También hay retos culturales. La adopción de IA exige un cambio de mentalidad, especialmente para los trabajadores del conocimiento. Hoy, con herramientas que pueden tomar notas, sugerir tareas o incluso escribir código, la IA promete una mejora significativa en la productividad, pero requiere tiempo para integrarse plenamente en la cultura organizacional.

Estos temas fueron discutidos en Hello Data Colomb.IA 2025, evento regional organizado por SAS en Bogotá, que reunió a más de 300 líderes empresariales y expertos en tecnología. Allí se abordaron casos reales y se enfatizó la necesidad de una implementación ética y contextualizada de la IA en América Latina.

Confianza como pilar de la IA

Uno de los focos del evento fue la construcción de IA confiable, entendida como el desarrollo de sistemas éticos, explicables y regulables. A medida que más decisiones —tanto en empresas como en entidades públicas— se automatizan, se vuelve esencial garantizar que los algoritmos sean comprensibles y auditables.

En América Latina, donde la confianza institucional puede ser frágil, los sistemas transparentes son clave para asegurar la adopción sostenida de estas tecnologías. A diferencia de los modelos “caja negra”, la explicabilidad permite demostrar cómo se toman las decisiones automatizadas, cerrando brechas de desconfianza y facilitando su aceptación por parte de reguladores, clientes y usuarios internos.

Diversidad y aprendizaje: claves de valor

Hello Data Colomb.IA también destacó el vínculo entre diversidad, innovación y desempeño en IA. Coincidiendo con el Mes de la Mujer, se reconoció el liderazgo de mujeres en el sector tecnológico de organizaciones como SAS, Telefónica, Nu Colombia, Bancolombia, Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de Colombia, entre otros.

Contar con equipos diversos y conjuntos de datos representativos mejora la calidad de los modelos y reduce sesgos. Además, se remarcó el valor del aprendizaje ágil y la experimentación constante como ventajas competitivas reales en un entorno de cambio acelerado. La capacidad de adaptarse y evolucionar más rápido que la competencia se convierte en un diferenciador clave.

América Latina tiene la oportunidad de construir una ruta propia hacia el desarrollo de la inteligencia artificial. Aprovechando su creatividad, resiliencia y enfoque colaborativo, la región puede desarrollar modelos más sostenibles y relevantes para sus contextos culturales y sociales.

El camino hacia una IA responsable y transformadora no depende solo de la tecnología, sino de cómo se gestiona y para qué se utiliza. Confiar en el proceso, en los datos y en los valores que guían las decisiones, es lo que permitirá que las organizaciones lleven sus estrategias al siguiente nivel.