Los números que suelta el MIT NANDA son un baldazo de realidad fría para cualquier mesa de dirección. De cada cien proyectos piloto de inteligencia artificial que una empresa lanza, solo doce logran cruzar la frontera de la producción. El 88 % restante se queda en el limbo de las pruebas, los prototipos y las demostraciones que nunca transforman un proceso real. Para completar el cuadro, el 74 % de las organizaciones no consigue demostrar un valor tangible de sus iniciativas y el 95 % no reporta retorno de inversión medible. El problema no es de creatividad, es de ejecución.
Mientras tanto, las cuatro grandes tecnológicas de Estados Unidos —Amazon, Google, Meta y Microsoft— se han comprometido este año a gastar 725.000 millones de dólares en centros de datos, chips y toda la infraestructura que demanda la carrera por la supremacía en inteligencia artificial. Esa cifra representa un incremento del 77 % respecto al año anterior, y ya provocó un correctivo bursátil severo en las últimas semanas. Tesla perdió 18,5 % de su valor, Meta un 8,5 % y Amazon un 6,9 %. Los inversores empiezan a preguntarse si la promesa de la inteligencia artificial justifica la magnitud de la apuesta.
Esa pregunta duele todavía más cuando se la mira desde Latinoamérica. Aquí ninguna empresa tiene 725.000 millones de dólares para tirar sobre la mesa. Ni siquiera un porcentaje mínimo de esa cifra.
Por eso la noticia de que la multinacional brasileña Act Digital planea invertir 100 millones de reales (unos 18 millones de dólares) en inteligencia artificial hasta 2027 puede sonar modesta, pero en realidad es estratégicamente ruidosa. Lo que propone, con su modelo de "squads agênticas" —equipos donde ingenieros humanos trabajan codo a codo con agentes de IA—, no es competir en poder de cómputo con las Big Tech, sino resolver el verdadero cuello de botella: la adopción real de la tecnología dentro de los procesos operativos de las organizaciones.
Thibaut Charmeil, CEO global de Act Digital, lo sintetiza en una frase que debería resonar en cualquier comité de inversiones: "La próxima fase de la inteligencia artificial no será definida por la cantidad de pilotos realizados, sino por la capacidad de rediseñar procesos, crear nuevos modelos operacionales y capturar valor de forma consistente". Es decir, el foco no está en poseer la infraestructura más grande, sino en lograr que la tecnología se incruste en los flujos de trabajo. En lugar de construir primero la fábrica y luego buscar productos para llenarla, primero se diseña el proceso de valor y luego se dimensiona la tecnología necesaria.
Para una empresa mediana en São Paulo, Ciudad de México o Bogotá, cada piloto que no escala es un costo hundido que erosiona la confianza de la dirección y dificulta la siguiente inversión. La lección de pragmatismo que emerge de este caso es simple pero poderosa: en un entorno de costos ajustados y necesidad de resultados concretos, no se puede apostar todo a tener la infraestructura más grande, sino a lograr que la tecnología se integre en las operaciones diarias.
Además del desafío de escalar, el entorno normativo suma presión. Esta semana entró en vigor la primera fase del AI Act en la Unión Europea, la legislación más ambiciosa del mundo para regular la inteligencia artificial. Las empresas que operan en Europa —incluidas las latinoamericanas con presencia allí— deberán cumplir con requisitos de transparencia, documentación técnica y evaluación de impacto.
Para quienes aspiran a escalar internacionalmente, cumplir con estándares como el AI Act no es una opción, sino un requisito de acceso a mercados. Y para quienes se quedan solo en la región, la ausencia de marco legal representa un riesgo doble: pueden avanzar más rápido, pero también exponerse a contingencias reputacionales y legales cuando el regulador local finalmente se active.
¿Qué conclusiones sacar? La primera es que el verdadero desafío de la inteligencia artificial no está en la fase de la idea, sino en la fase de la operación. La segunda, que Latinoamérica no debe —ni puede— jugar el juego de las megainversiones en infraestructura. Su ventaja competitiva puede estar justamente en resolver lo que las grandes todavía no logran: hacer que la IA pase del piloto a la producción, con datos locales, equipos entrenados y un retorno medible. El mercado global se está preguntando si la promesa de la inteligencia artificial justifica la apuesta. La respuesta, para quien logre escalar, será un sí rotundo.
