*Por Javier Marbec, Director Mercado Internacional de TOTVS
La conversación sobre inteligencia artificial en América Latina cambió rápidamente en los últimos años. Muchas empresas ya experimentan con asistentes generativos, automatización, análisis de datos o herramientas basadas en IA en distintas áreas del negocio.
Sin embargo, todavía existe una diferencia importante entre usar la inteligencia artificial de forma puntual y convertirla efectivamente en ganancias de productividad operacional.
Hoy, el principal desafío de las empresas ya no es acceder a la tecnología. Es integrarla a la operación de forma consistente, conectando procesos, datos, personas y toma de decisión. Diversos estudios recientes muestran que América Latina todavía enfrenta importantes desafíos para avanzar en una transformación digital más estructural.
CEPAL advierte que la digitalización productiva en la región sigue siendo desigual y fragmentada, condicionada por factores como infraestructura, capacidades internas, disponibilidad de datos y coordinación entre políticas productivas y tecnológicas. El organismo también señala que muchas iniciativas digitales aún enfrentan problemas de articulación y gobernanza, limitando su impacto sobre productividad y competitividad.
En la práctica, eso significa que muchas empresas ya comenzaron a incorporar IA y automatización en áreas específicas, pero todavía enfrentan dificultades para conectar datos, procesos y toma de decisión de forma integrada. Buena parte de la adopción tecnológica todavía no logra traducirse plenamente en resultados concretos de productividad operacional.
Por eso, la próxima etapa de la inteligencia artificial dentro de las empresas probablemente será menos visible, pero mucho más estratégica: menos asociada al efecto “viral” de las herramientas generativas y más vinculada a integración operacional, automatización de flujos, análisis de datos en tiempo real y capacidad de ejecución.
La discusión empieza a desplazarse desde “qué herramienta usar” hacia “cómo transformar la productividad”. Y eso exige una base tecnológica más madura. En América Latina, muchas organizaciones todavía enfrentan desafíos relacionados con actualización de sistemas de gestión, migración a la nube, organización de datos y estandarización de procesos. Sin esa estructura, la IA termina funcionando de forma aislada, limitada a iniciativas departamentales o experimentos de corto plazo, sin generar una ganancia efectiva para el negocio.
Al mismo tiempo, el BID advierte que América Latina continúa enfrentando restricciones estructurales vinculadas al bajo crecimiento de la productividad, incluso en un contexto de resiliencia económica regional.
Por eso, la conversación sobre inteligencia artificial también necesita incorporar una dimensión humana y operacional. La IA puede acelerar análisis, automatizar tareas repetitivas y reducir fricciones operativas. Pero la capacidad de interpretar contexto, conectar áreas, tomar decisiones estratégicas y adaptar procesos continúa dependiendo de las personas.
Más que reemplazar capacidades humanas, lo que las empresas necesitan es buscar ampliar su productividad y velocidad de ejecución combinando inteligencia artificial con inteligencia humana, es decir, conocimiento operacional, experiencia de negocio y gestión integrada.
En ese contexto, la diferencia competitiva probablemente no estará en quién adopte primero una herramienta de IA, sino en quién consiga integrarla mejor a su operación. La próxima ola de inteligencia artificial en América Latina no será definida solamente por acceso tecnológico. Será definida por capacidad de ejecución, integración y generación de productividad real.
