{"id":66062,"date":"2026-07-10T16:45:11","date_gmt":"2026-07-10T20:45:11","guid":{"rendered":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=66062"},"modified":"2026-07-10T16:45:11","modified_gmt":"2026-07-10T20:45:11","slug":"la-ia-crece-en-america-latina-al-doble-que-en-el-mundo-rico-pero-la-automatizacion-real-va-a-la-mitad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ermdigital.com\/?p=66062","title":{"rendered":"La IA crece en Am\u00e9rica Latina al doble que en el mundo rico, pero la automatizaci\u00f3n real va a la mitad"},"content":{"rendered":"

\u200b\"La<\/p>\n

El McKinsey Global Institute<\/b><\/a> midi\u00f3 algo que contradice el sentido com\u00fan sobre Am\u00e9rica Latina<\/b> y la inteligencia artificial<\/b><\/a>. Entre 2023 y 2025, la demanda de trabajadores<\/b> que sepan usar, gestionar o crear con IA se multiplic\u00f3 por 11 en la regi\u00f3n<\/b>. <\/p>\n

En Estados Unidos y Europa, en el mismo per\u00edodo, ese crecimiento fue de cerca de cinco veces. El trabajador latinoamericano no llega tarde a la fluidez con IA. Llega m\u00e1s r\u00e1pido que el de las econom\u00edas m\u00e1s ricas del planeta.<\/p>\n

Ese salto no vino del lado t\u00e9cnico. La mayor parte del crecimiento ocurri\u00f3 en roles que no son de ingenier\u00eda: ventas, administraci\u00f3n, dise\u00f1o, contenido. En Argentina, el 34% de las ocupaciones ya exige alguna habilidad de IA, la proporci\u00f3n m\u00e1s alta de la regi\u00f3n. La curva la mueve gente com\u00fan que decidi\u00f3 aprender una herramienta<\/b>, no una nueva generaci\u00f3n de programadores.<\/p>\n

Pero ese impulso individual choca contra la otra mitad del informe.<\/p>\n

Lo que frena a la regi\u00f3n no es la gente: son las empresas<\/b><\/h2>\n

\"Am\u00e9rica<\/p>\n

La adopci\u00f3n real de automatizaci\u00f3n en Am\u00e9rica Latina, en el escenario medio que proyecta McKinsey para 2030, es del 14% de las horas de trabajo. En Estados Unidos llega al 27%. En Europa, al 25%. La brecha no est\u00e1 en la voluntad de aprender. Est\u00e1 en la voluntad de desplegar.<\/b><\/p>\n

McKinsey identifica tres razones para ese freno: salarios m\u00e1s bajos, que reducen el incentivo econ\u00f3mico de reemplazar mano de obra barata; el costo relativo m\u00e1s alto de la rob\u00f3tica en la regi\u00f3n; y una madurez organizacional menor para absorber los cambios. <\/p>\n

Ninguna de las tres tiene que ver con la disposici\u00f3n de los empleados. Las tres son decisiones, o la falta de ellas, del lado de quien contrata.<\/p>\n

El l\u00edmite no es de robots: es de software<\/b><\/h2>\n

\"McKinsey<\/p>\n

El potencial t\u00e9cnico tambi\u00e9n desmiente la excusa de que la regi\u00f3n es distinta. El 57% de las horas de trabajo latinoamericanas podr\u00eda automatizarse<\/b> hoy con tecnolog\u00eda ya existente, un n\u00famero casi igual al de Estados Unidos. La diferencia est\u00e1 en la mezcla: en Am\u00e9rica Latina los robots explican el 18% de ese potencial, contra el 13% en Estados Unidos, porque casi la mitad del trabajo regional es f\u00edsico.<\/p>\n

Pero incluso ah\u00ed, el propio informe calcula que 80 de cada 100 d\u00f3lares de valor futuro van a salir de agentes de software, no de brazos mec\u00e1nicos<\/b>. El techo no es tecnol\u00f3gico. Es de despliegue.<\/p>\n

El informe divide a la regi\u00f3n en tres caminos seg\u00fan esa mezcla. Argentina, Chile, Costa Rica y Uruguay, con m\u00e1s del 70% del trabajo automatizable concentrado en tareas no f\u00edsicas, van a apoyarse m\u00e1s en agentes que corren en la nube. <\/p>\n

Bolivia, Ecuador, Honduras y los pa\u00edses con mayor peso agr\u00edcola e industrial van a necesitar m\u00e1s rob\u00f3tica y la infraestructura para sostenerla. Ninguno de los tres caminos depende de si la regi\u00f3n es pobre o rica en tecnolog\u00eda. Depende de qu\u00e9 tipo de trabajo predomina en cada econom\u00eda.<\/p>\n

Donde ya se despleg\u00f3, el salto lleg\u00f3 r\u00e1pido<\/b><\/h2>\n

\"El<\/p>\n

Los casos que documenta McKinsey muestran que, cuando una empresa de la regi\u00f3n decide instalar agentes, el resultado no tarda a\u00f1os en aparecer. Un banco comercial reemplaz\u00f3 su proceso de evaluaci\u00f3n crediticia, que tomaba m\u00e1s de 40 d\u00edas y requer\u00eda retrabajo en el 55% de los casos, por 45 agentes especializados que leen contratos, cruzan 14 fuentes de datos y generan alertas de riesgo. El tiempo total de decisi\u00f3n cay\u00f3 55%.<\/p>\n

Una operadora de telecomunicaciones fue m\u00e1s lejos: convirti\u00f3 su centro de llamadas, hasta entonces un centro de costos puro, en un canal de ventas. Un sistema de IA ag\u00e9ntica analiza el 100% de las llamadas entrantes en tiempo real, detecta se\u00f1ales de compra dentro de las conversaciones de reclamo y sugiere acciones a los representantes mientras hablan con el cliente. La tasa de conversi\u00f3n lleg\u00f3 al 5,6%, casi el triple de una campa\u00f1a de ventas saliente convencional. El costo del sistema es menos de un centavo por llamada.<\/p>\n

Ninguno de estos casos necesit\u00f3 una econom\u00eda rica ni salarios altos para funcionar. Necesit\u00f3 una decisi\u00f3n.<\/p>\n

La brecha que importa no es la que separa a Am\u00e9rica Latina de Estados Unidos. Es la que separa, dentro de cada empresa de la regi\u00f3n, al trabajador que ya aprendi\u00f3 a usar estas herramientas de la organizaci\u00f3n que todav\u00eda no decidi\u00f3 d\u00f3nde ponerlas a producir. McKinsey calcula que automatizar podr\u00eda liberar USD 450.000 millones anuales en la regi\u00f3n para 2030. Ese n\u00famero no depende de que la gente aprenda m\u00e1s r\u00e1pido. Ya lo est\u00e1 haciendo. Depende de que las empresas dejen de ser el cuello de botella que sus propios empleados superaron hace rato.<\/b><\/p>\n

\u00a0El apetito por adoptar inteligencia artificial se multiplic\u00f3 por 11 en dos a\u00f1os en la regi\u00f3n. Solo el 14% de las horas de trabajo se automatiza hoy en la pr\u00e1ctica, contra el 27% en Estados Unidos y el 25% en Europa\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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