Usar IA y saber desarrollarla son capacidades distintas: Chile, Argentina y México destacan en la difusión de competencias técnicas, abriendo oportunidades para que la región también cree y adapte estas tecnologías.

Last updated: 10/02/2025

La difusión de la inteligencia artificial no depende únicamente del acceso a estas tecnologías. También está vinculada con su utilización efectiva y con el desarrollo de capacidades que permitan construir, adaptar y desplegar sistemas de IA.

Dos fuentes recientes permiten observar estas dimensiones desde perspectivas complementarias. Los datos de Microsoft ofrecen una estimación de la proporción de la población en edad de trabajar que utiliza herramientas de IA generativa en cada país. Por su parte, el AI Skills Diffusion Index de LinkedIn permite analizar cómo están evolucionando las competencias relacionadas con la IA, incluyendo aquellas vinculadas específicamente con la ingeniería y el desarrollo de estos sistemas.

En conjunto, estos indicadores muestran que la difusión de la IA avanza a ritmos distintos entre países y que un mayor uso de herramientas de IA no necesariamente implica el mismo desarrollo de capacidades técnicas para producirlas y adaptarlas.

El uso de IA generativa presenta grandes diferencias entre países

Las estimaciones de Microsoft muestran importantes diferencias en el uso de herramientas de IA generativa entre los países de América Latina y el Caribe. Entre los países incluidos en la figura, Costa Rica registra la mayor proporción de usuarios dentro de la población en edad de trabajar, con un 26,5%, seguida de República Dominicana (22,7%), Uruguay (22,5%), Jamaica (22,1%) y Colombia (22,0%). En el otro extremo, los porcentajes más bajos corresponden a Cuba (6,1%) y Haití (7,6%).

Población en edad de trabajar que utiliza IA generativa, por país, 2025

Fuente: Elaboración propio sobre la información de Microsoft “Global AI Adoption in 2025 - A Widening Digital Divide”

La comparación internacional también revela contrastes. Singapur alcanza un 60,9% y España un 41,8%, por encima de todos los países latinoamericanos y caribeños representados. Sin embargo, Costa Rica supera a Portugal (24,2%) y se aproxima a Alemania (28,6%), lo que muestra que algunos países de la región registran niveles de uso comparables a los de economías de altos ingresos.

Estas diferencias describen la extensión del uso de herramientas de IA generativa, pero no indican por sí solas la capacidad de cada país para desarrollar o adaptar estos sistemas. Para explorar esta segunda dimensión, es necesario observar también la difusión de competencias técnicas especializadas.

Las capacidades de ingeniería en IA también se están difundiendo

El uso de herramientas de IA constituye solo una dimensión de esta transformación. Su integración más profunda en los procesos productivos requiere también capacidades para desarrollar, adaptar y desplegar sistemas de inteligencia artificial.

LinkedIn introdujo el AI Skills Diffusion Index para medir cuánto ha aumentado la adopción de competencias de IA dentro de cada país en relación con su propio nivel de referencia. El indicador no mide, por tanto, la cantidad absoluta de especialistas existente en cada economía, sino la intensidad con la que estas capacidades se están difundiendo con respecto al punto de partida de cada país.

LinkedIn distingue entre competencias de alfabetización en IA, relacionadas con la familiaridad y utilización de herramientas habilitadas por IA, y competencias de ingeniería en IA, relacionadas con la construcción y despliegue de sistemas de inteligencia artificial. Aunque ambas han aumentado en numerosos países, las competencias de alfabetización tienden a expandirse con mayor rapidez.

Evolución de la difusión de competencias de ingeniería en IA, países seleccionados, 2016-2025

Fuente: Elaboración propia sobre la base del índice de difusión de competencias de ingeniería en IA de LinkedIn, presentado en el AI Index Report 2026 de la Universidad de Stanford.

La evolución del índice de LinkedIn muestra trayectorias diferentes entre los países analizados. Mientras algunos registran un crecimiento sostenido de las capacidades de ingeniería en IA, en otros la expansión ha sido más moderada.

Dentro de América Latina, destacan particularmente algunos países cuya difusión de competencias técnicas se ha acelerado durante los últimos años. Este resultado coincide con la evidencia de LinkedIn, que identifica a Chile, junto con los Emiratos Árabes Unidos y Sudáfrica, entre los países que muestran un rápido crecimiento reciente de las competencias de ingeniería en IA.

La evolución temporal es importante porque permite observar un fenómeno diferente al nivel actual de talento disponible. Un país que parte de una base relativamente pequeña puede registrar una difusión rápida de nuevas capacidades, mientras que una economía con una concentración elevada de especialistas puede experimentar un crecimiento más lento.

La figura permite, por tanto, identificar dónde se está acelerando la acumulación de competencias relacionadas con el desarrollo y despliegue de IA, más que dónde se concentra actualmente la mayor cantidad de talento.

La posición relativa de varios países latinoamericanos mejora

La transformación también puede observarse a través de los cambios en la posición relativa de los países seleccionados. Chile muestra uno de los avances más destacados: pasa del tercer lugar en 2019 al primer lugar en 2025. Argentina, que ocupaba la primera posición en 2019 y 2022, se sitúa en segundo lugar en 2025.

México también mejora de forma considerable, pasando del quinto al tercer lugar, mientras que Costa Rica avanza del décimo al sexto lugar. Uruguay, por su parte, se mantiene en la novena posición entre 2019 y 2025.

Posición relativa en la difusión de competencias de ingeniería en IA, países seleccionados, 2019, 2022 y 2025

Fuente: CEPAL, sobre la base del índice de difusión de competencias de ingeniería en IA de LinkedIn, presentado en el AI Index Report 2026 de la Universidad de Stanford.

Entre las economías de comparación, Singapur pasa del segundo al cuarto lugar, Portugal del sexto al séptimo y España mantiene la octava posición. Alemania registra la mayor pérdida de posiciones dentro del grupo analizado, pasando del séptimo al décimo lugar.

Estos movimientos muestran que la difusión de capacidades especializadas en IA no está limitada a las economías que tradicionalmente concentran el mayor volumen de talento tecnológico. Algunos países de América Latina están avanzando rápidamente respecto de sus propios niveles de partida y de los demás países incluidos en la comparación.

La lectura del ranking requiere, sin embargo, cautela. Una mejor posición significa que las competencias de ingeniería en IA se han difundido con mayor intensidad de acuerdo con la metodología de LinkedIn. No significa que Chile, Argentina o México tengan actualmente más especialistas en IA que Alemania, Singapur u otras economías avanzadas.

De la adopción de herramientas al desarrollo de capacidades

Las tres figuras muestran dimensiones complementarias de la difusión de la inteligencia artificial. Los datos de Microsoft estiman hasta qué punto las herramientas de IA generativa están siendo utilizadas por la población en edad de trabajar. Los datos de LinkedIn permiten observar una segunda dimensión: la velocidad con la que se están extendiendo las capacidades necesarias para desarrollar y desplegar sistemas de IA. Finalmente, los cambios en el ranking permiten identificar qué países están avanzando más rápidamente dentro del grupo considerado.

Para América Latina y el Caribe, esta distinción es particularmente relevante. La región todavía enfrenta desafíos para ampliar el uso de inteligencia artificial en empresas y organizaciones, pero la evolución de las competencias de ingeniería muestra señales de dinamismo en algunos países.

El desafío consiste en transformar esta difusión de capacidades en aprendizaje acumulable y capacidad productiva. Para ello, el talento especializado debe poder vincularse con empresas, centros de investigación y sectores productivos capaces de utilizarlo, así como con infraestructura computacional, datos y condiciones organizacionales que permitan desarrollar y adaptar soluciones de IA.

La difusión transformadora de la inteligencia artificial requiere, por tanto, avanzar en ambas dimensiones: ampliar el uso de las tecnologías y desarrollar las capacidades necesarias para integrarlas, adaptarlas y producirlas.

Nota metodológica: La Figura 1 utiliza datos de telemetría de Microsoft.  El indicador de Microsoft estima la proporción de la población en edad de trabajar que utiliza herramientas de IA generativa. Se construye a partir de datos agregados y anonimizados de actividad observada en el ecosistema de Microsoft, principalmente dispositivos Windows, que permiten identificar el uso de los principales servicios de IA, y se ajusta por diferencias en acceso a dispositivos, uso móvil, conectividad y población. Las Figuras 2 y 3 se basan en el AI Skills Diffusion Index de LinkedIn. Este indicador mide el crecimiento de la adopción de competencias de IA dentro de cada país en relación con su propia línea de base. Las competencias de ingeniería en IA corresponden a habilidades asociadas con la construcción y el despliegue de sistemas de inteligencia artificial. Por esta razón, tanto los valores del índice como las posiciones relativas deben interpretarse como indicadores de difusión de capacidades, y no como una medida del volumen absoluto de talento en IA.