Adopción de IA en América Latina y el Caribe: interés supera al promedio mundial, concentración geográfica y predominio de uso de soluciones de consumo final

Fecha última revisión: 10/02/2025

    El rápido surgimiento de la inteligencia artificial generativa y otras tecnologías basadas en IA plantea la necesidad de contar con herramientas analíticas que permitan comprender cómo se están adoptando estas soluciones en los países de América Latina y el Caribe, para brindar evidencia que apoye la definición e implementación de estrategias nacionales de IA, que impulsen un desarrollo productivo, social y sostenible.

    La metodología considera como proxy de adopción de IA, el tráfico web, entendido como cantidad de vistas a sitios web de soluciones de IA. Se define “solución de IA” al producto/servicio o sistema funcional que integra técnicas de IA como componente central para realizar tareas que requieren procesamiento de datos, toma de decisiones, generación de contenido, personalización, reconocimiento o predicción de manera autónoma o semiautónoma. Así, soluciones que usan IA de manera marginal o no accesibles al usuario final no se incluyen en el análisis. La muestra (≈260 sitios web con más visitas de 18 países) se construye a partir de Similarweb y RankMyAI, y se clasifica según la funcionalidad de la solución y tecnologías que la habilitan. Es importante señalar que el análisis no cubre la totalidad del ecosistema. Quedan fuera las soluciones con poco tráfico y, en particular, las implementaciones empresariales en entornos cerrados (back-end) —típicas de empresas de mayor tamaño—, invisibles para esta metodología.

Resultados principales

1. Una región con alto interés en el uso de soluciones de IA. La región usa IA por encima de lo esperable dado su peso en la cantidad global de usuarios de Internet. A nivel mundial, del total de visitas hacia soluciones de IA, la región representa el 14%, mientras que la cantidad de usuarios de Internet el 11%.

    

Distribución de visitas y usuarios de Internet en ALC y el mundo, abril 2025 (Porcentaje del total de visitas a soluciones de IA y usuarios de Internet como porcentaje del total de la población)

Fuente: Elaboración propia sobre la base de Similarweb.com y RankmyAI.

2. Uso de soluciones de IA concentrado en 6 países. El tráfico de visitas muestra una marcada concentración geográfica en seis países —Brasil, México, Colombia, Perú, Argentina y Chile— que representan el 86% del total regional, reflejando el peso de sus mercados digitales y el mayor desarrollo de sus ecosistemas de innovación. En un segundo nivel, países como Ecuador (59 M), Costa Rica (20 M), República Dominicana (19 M), Venezuela (19 M), Bolivia (18 M) y Guatemala (17 M) registran volúmenes intermedios, en línea con sus tamaños poblacionales y niveles de digitalización. Finalmente, en un tercer grupo, con entre 6 y 15 millones de visitas, se ubican Panamá, Uruguay, Paraguay, El Salvador, Honduras y Jamaica, cuyos volúmenes absolutos más bajos son consistentes con la escala de sus mercados.

3. Predominio de IA de consumo final. En cuanto a tipos de soluciones de IA, en la región, al igual que en el resto del mundo, predomina el uso de IA generativa, con una participación ligeramente superior al promedio global (78% vs. 74%). En contraste, la adopción de soluciones más avanzadas como las de código abierto, plataformas de desarrollo y el uso de modelos de IA y APIs es menor que la media mundial (22% vs 26%). La lectura es clara: la región consume intensamente soluciones finales, pero integra y produce menos (menor personalización, menor construcción de propiedad intelectual local, menor participación en cadenas de valor de mayor complejidad, etc.). 

    

Visitas hacia soluciones de IA mundo y ALC según tecnología habilitante, abril 2025 (Millones)

Fuente: Elaboración propia sobre la base de SimilarWeb.com y RankmyAI.com

    Este panorama se ratifica al observar los datos por funcionalidad, que muestran que la demanda en ALC se concentra en el uso de soluciones listas para el consumidor y con bajos requerimientos técnicos: la generación de texto lidera con 69% de las visitas y el contenido multimedia le sigue con 19%. Las soluciones de productividad empresarial superan los 100 millones de visitas, orientadas casi por completo a la automatización de procesos, lo que representa el 6,5% del total. Dado que las grandes empresas suelen usar plataformas internas y redes privadas —no captadas por esta metodología—, es plausible que la mayor parte de este tráfico provenga de MiPYMES. La utilización de agentes de IA (4%,) aún muestran una demanda acotada, lo que sugiere una fase temprana de adopción.

Distribución de visitas hacia soluciones de IA por funcionalidd principal de la solución, abril 2025 (%)

Fuente: Elaboración propia sobre la base de SimilarWeb.com y RankmyAI.com

Análisis e interpretación

1. ¿Por qué ALC está sobrerrepresentada en uso? La sobrerrepresentación evidencia un interés creciente en la exploración de herramientas basadas en IA y revela un potencial dinámico de adopción. En primer lugar, por la alta penetración de Internet móvil (70% de la población en 2024) y de smartphones (81%) (GSMA, 2025) , que facilitan un acceso masivo a aplicaciones en la nube. En segundo lugar, por una población joven y digitalmente activa, y que se adapta con rapidez al uso de nuevas tecnologías. Y, en tercer lugar, por la simplicidad de las interfaces de la IA generativa, que permiten interactuar desde un navegador o aplicación móvil sin requerir hardware avanzado ni formación técnica, lo que facilita su uso tanto por personas con menores habilidades digitales como por MiPyMEs y trabajadores independientes.
2. ¿Por qué el uso se concentra en seis países? Los países líderes combinan mayores niveles de conectividad, de capacidad de emprendimiento, y de oferta local y regional de servicios. Además, políticas sectoriales y marcos regulatorios previsibles reducen fricciones de adopción (p. ej., datos personales, contratación pública, guías de riesgo), aumentando la propensión a experimentar. Esta concentración también puede reflejar efectos de red alrededor de plataformas y comunidades técnicas.
3. ¿Por qué predomina el consumo final? El bajo peso del open source/desarrollo y del uso de modelos/APIs indicarían cuellos de botella en: (i) talento especializado (ej.: ingeniería de datos, aprendizaje de máquinas, seguridad, gobernanza de modelos), (ii) infraestructura de datos y acceso a servicios en nube para experimentación y despliegue, (iii) demanda empresarial sofisticada capaz de impulsar proyectos de integración, y (iv) articulación entre academia, sector público y firmas tecnológicas para convertir pilotos en soluciones escalables. Sin intervenir estas limitaciones por medio de políticas públicas, en especial de desarrollo productivo, la región corre el riesgo de consolidarse como consumidora neta de IA, con baja capacidad de adaptación a contextos locales y dependencia de proveedores externos. 

Conclusión

    ALC está sobrerrepresentada en cuanto a la participación en el uso global de IA, gracias a la tracción de soluciones generativas finales y a la accesibilidad vía web y móviles; pero esa adopción se concentra en un puñado de países y revela una madurez incompleta: la región consume mucho y produce/integra poco. La prioridad de política pública —articulando digitalización y desarrollo productivo— debe ser transformar el uso intensivo de IA en capacidades productivas e innovadoras. Esto implica: fortalecer la articulación productiva, impulsar diversificación, escalamiento y encadenamientos locales y regionales, e insertar a las MiPYMES en cadenas de valor. Para ello, se requiere cerrar brechas de talento, infraestructura y gobernanza de datos y desplegar bienes públicos digitales e instrumentos pro-competitividad —estándares e interoperabilidad, código abierto, compras públicas innovadoras como motor de demanda, y sandboxes regulatorias— que lleven a la región del plug-and-play a la integración programática en procesos y cadenas de valor. El objetivo debe ser generar soluciones locales e interoperables con impacto en productividad, formalización, sostenibilidad e inclusión social y territorial.

Elaborado por: Valeria Jordan y Laura Poveda.