La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una fuerza económica concreta en Latinoamérica.

El mercado regional de IA alcanza hoy un valor estimado de u$s12.700 millones y crece a una tasa anual del 28,1%. A más largo plazo, distintas proyecciones estiman que la tecnología podría aportar hasta u$s1 billón a la economía de la región hacia 2038, principalmente a través de mejoras en productividad y eficiencia operativa.

Los datos surgen del informe “Impacto económico y laboral de la IA en Latinoamérica”, elaborado por la Linux Foundation y comisionado por Meta, que analiza tanto el crecimiento del sector como las condiciones necesarias para su adopción sostenible.

Resultados concretos en empresas de la región

En el ámbito empresarial, la adopción de inteligencia artificial ya se traduce en impactos medibles sobre el negocio. Lejos de la etapa experimental, las organizaciones que incorporaron estas soluciones comienzan a ver mejoras en ingresos, eficiencia y calidad de servicio.

Los datos del informe lo reflejan con claridad:

• Brasil y México. El 95% de las empresas en Brasil y el 83% en México que adoptaron IA reportan un retorno de inversión positivo o ya alcanzaron el punto de equilibrio.

• México. El 83% de las compañías que incorporaron IA registra un aumento promedio de ingresos del 16%.

• Argentina. El 43% de las organizaciones ya observa resultados concretos de la implementación de IA, principalmente en Servicio al Cliente (69%), seguido por Marketing (42%) y Recursos Humanos (28%).

• Adopción regional. El 47% de las empresas latinoamericanas ya utiliza soluciones de IA, superando el promedio global del 42%.

Optimismo cultural y adopción acelerada

El informe destaca una ventaja diferencial de Latinoamérica: una percepción especialmente positiva sobre la inteligencia artificial. El 85% de los profesionales de la región está dispuesto a integrar herramientas de IA generativa en sus operaciones, frente al 62% a nivel mundial, y el 56% se declara entusiasmado con su incorporación.

Esta confianza se traduce en resultados concretos. En Brasil, el 81% de los profesionales afirma que la IA generativa mejora su productividad; en México, el 73% de los consumidores confía en agentes de IA aplicados a servicios financieros; y en Argentina, el 81% de las organizaciones evalúa de manera positiva el impacto de esta tecnología.

En este sentido, el desafío central pasa por integrar estas soluciones de manera estratégica, combinando automatización con interpretación y supervisión humana, garantizando siempre la participación de las personas en la toma de decisiones.

Open source: costos, PyMEs y desarrollo de talento

Actualmente, el 38% de las organizaciones latinoamericanas utiliza soluciones de IA open source, con México (65%) y Brasil (46%) liderando la adopción. El costo es una de las principales barreras para avanzar en IA: el 50% de los profesionales lo señala como un factor limitante.

Frente a este escenario, los modelos open source —entre cinco y siete veces más económicos que las alternativas propietarias— resultan especialmente atractivos para las PyMEs, que representan el 99,5% del entramado empresarial regional. En México, por ejemplo, el 94% de las PyMEs afirma que la IA mejora la eficiencia de sus operaciones.

Además, el ecosistema open source impulsa la formación de talento local. Brasil ocupa hoy el cuarto lugar a nivel mundial en contribuciones a proyectos de código abierto.

MIA: un caso argentino de IA open source en el Estado

En Argentina, este enfoque comienza a materializarse también en el sector público. MIA es el primer agente de inteligencia artificial del Estado Nacional e integra TINA, el chatbot oficial disponible en la aplicación Mi Argentina.

Desarrollado por la Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología junto a Botmaker y basado en el modelo Llama de Meta, MIA fue diseñado para asistir a emprendedores y PyMEs, facilitando el acceso a información, trámites y programas oficiales.

El proyecto muestra cómo la IA open source puede implementarse en entornos regulados, con mayor control sobre los datos, costos reducidos y un rol complementario al criterio humano.