Solo 6% de empresas captura valor alto con IA en América Latina

Grandes empresas concentran valor de IA; 59% de pymes sin impacto, brechas de productividad hasta 53% en México.

Solo 23% de las organizaciones en América Latina reporta generar algún valor económico con inteligencia artificial (IA), y apenas 6% logra capturar valor significativo, según el informe Latin America in the Intelligent Age, elaborado por el Foro Económico Mundial (WEF) en colaboración con McKinsey. Este 6% incluye empresas que reportan un impacto superior a 5% en su resultado operativo (EBIT) atribuible a la IA, dejando fuera a la mayoría de compañías y cuestionando la capacidad de la adopción actual para mover productividad, márgenes y crecimiento. Philipp Haugwitz, partner de McKinsey en México, lo define como un choque entre el avance tecnológico y la captura económica.

Desigualdad en la captura de valor. El estudio muestra un fuerte sesgo por tamaño. En pymes, 59% declara no generar impacto con IA. En Brasil y México, las brechas de productividad entre pymes y grandes corporativos se estiman en 46% y 53%, respectivamente, y podrían ampliarse si la IA permanece concentrada en grandes empresas capaces de invertir, integrar y gobernar sus soluciones. La diferencia se centra en la ejecución: establecer, rastrear y comunicar valor, así como integrar IA en procesos estratégicos, son áreas donde las pymes quedan rezagadas frente a líderes globales.

Adopción informal fuera del entorno corporativo. En México, la IA avanza más rápido en el consumo que en las empresas. El Retail Report 2026 de Adyen muestra que 42% de los consumidores ya utiliza asistentes de IA para comprar, frente a 15% el año pasado, aunque exigen confianza: 44% pide claridad sobre responsabilidad ante errores y 51% prioriza seguridad de pago y privacidad de datos. En el ámbito laboral, la adopción también ocurre de manera informal: 67% de empleados usa asistentes personales de IA, pero solo 30% de empresas tiene políticas claras y 31% incentiva la experimentación. Esto explica, en parte, por qué solo 6% logra capturar valor: la IA acelera tareas individuales pero dificulta integrar aprendizajes en procesos corporativos y aumenta riesgos de filtraciones.

Gobernanza y estrategia como claves de productividad. Haugwitz destaca que la captura de valor exige precisión y foco en flujos de trabajo reales, métricas financieras y arquitectura de datos escalable. Para incrementar productividad, recomienda priorizar casos de uso con impacto directo, rediseñar procesos completos, capacitar equipos en contexto real y establecer gobernanza desde el inicio, controlando datos, modelos y decisiones automatizadas. En México, la IA es rutina para consumidores y empleados, pero en América Latina el impacto en EBIT sigue concentrado en una minoría, evidenciando que la transformación tecnológica requiere estrategia, gobernanza y medición constante para generar valor sostenible.

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