Por Eddie Arenas, CEO de Quarks Data
La mayoria de las empresas de America Latina ya usa inteligencia artificial. Casi ninguna gana dinero con ella. Esa es, en una linea, la conclusion incomoda del informe Latin America in the Intelligent Age, publicado por el Foro Economico Mundial junto a McKinsey a inicios de 2026.
Los numeros son crudos. Apenas el 23% de las organizaciones de la region reporta generar algun valor economico con IA, y solo el 6% reporta una creacion de valor significativa, definida como un impacto superior al 5% en el resultado operativo. El resto invierte, experimenta, lanza pilotos y no mueve la aguja. Entre las pequenas y medianas empresas, donde se concentra el empleo de la region, el 59% declara no percibir impacto alguno.
La lectura facil es que LATAM va tarde. Y va: segun CEPAL, la region representa cerca del 6% de la economia mundial pero apenas el 1,6% de la inversion global en IA. Pero esa lectura esconde lo importante. El problema de fondo no es cuanta IA se compra. Es que la mayoria la compra sin la base que la hace funcionar.
El 6% no tiene mejores modelos. Tiene mejor infraestructura.
Aqui esta el hallazgo que casi nadie cito del informe. Las empresas que capturan valor alto no se distinguen por usar modelos mas avanzados. Todas tienen acceso a los mismos modelos. Se distinguen por tres cosas concretas: integran la IA en sus procesos nucleo en lugar de tratarla como un experimento aislado, definen metricas financieras explicitas para medir su impacto, y operan sobre una arquitectura de datos escalable.
Traducido: el cuello de botella no es el algoritmo. Es el dato. Un modelo de lenguaje de frontera conectado a datos fragmentados, sin gobernanza y sin un modelo del negocio detras, produce demos impresionantes y cero impacto en el EBIT. El mismo modelo conectado a una capa de datos confiable, gobernada y que entiende el negocio, produce decisiones que se sostienen en el tiempo.
Esto explica por que tantos pilotos de IA en la region mueren bonitos. La empresa contrata, ve una demo deslumbrante, despliega, y a los tres meses el sistema alucina, contradice los reportes oficiales o nadie sabe si esta ganando o perdiendo plata con el. No fallo la IA. Fallo lo que habia debajo de la IA, que era nada.
Por que en Venezuela el problema es todavia mas agudo
Las realidades operativas de Venezuela amplifican la brecha. Una capa de datos generica no modela multiples tasas de cambio simultaneas, redes de distribucion informales, WhatsApp como canal comercial primario, ni la superficie regulatoria de SUDEBAN en banca o de las autoridades sanitarias en salud. Una IA entrenada para suponer infraestructura estable, una sola jurisdiccion y compliance opcional simplemente no aplica.
Por eso la idea de comprar una solucion global y esperar que funcione localmente es una trampa cara. El valor no esta en el modelo importado. Esta en modelar el negocio, en su contexto real, de forma que la IA pueda razonar sobre el sin inventar. Hay una diferencia entre sobrevivir este continente y aprender a disenar desde el. La IA que crea valor en LATAM se disena desde el, no a pesar de el.
Que hacen distinto las empresas que si capturan valor
Si el informe tiene razon y el diferenciador es la base, no el modelo, la hoja de ruta se vuelve clara. Tres movimientos, en orden:
Primero, una capa de datos gobernada. Antes de cualquier agente de IA, los sistemas que hoy no se hablan, ERP, POS, sistemas clinicos, cores bancarios, tienen que integrarse en una sola base confiable. Sin esto, todo lo demas es decoracion.
Segundo, una ontologia del negocio. Conceptos como cliente importante, SKU critico o exposicion aceptable no son universales. Son especificos de cada empresa y de cada contexto regulatorio. Codificarlos de forma versionada y gobernada es lo que permite que un agente de IA ejecute en lugar de alucinar.
Tercero, metricas con dueno. Cada vista conecta con una accion y cada metrica tiene un responsable. La IA que no se mide contra el EBIT termina en el 94% que no captura valor.
Ninguno de estos tres pasos es glamoroso. Ninguno sale en un demo. Pero son exactamente lo que separa al 6% del resto.
La conclusion
El reporte del WEF y McKinsey proyecta que la IA podria sumar entre 1,1 y 1,7 billones de dolares anuales a la economia de America Latina, y que cerca del 60% de ese valor vendra de la IA analitica aplicada a operaciones. Ese valor no lo van a capturar las empresas que compren la herramienta mas nueva. Lo van a capturar las que construyan la base que la sostiene.
En Quarks Data construimos esa base. Empezamos por Essential, la capa que ingiere, gobierna y modela los datos de una empresa en una sola ontologia, y solo entonces desplegamos agentes de IA que razonan sobre reglas explicitas. Es la diferencia entre estar en el 94% que experimenta y el 6% que ejecuta.
Si quieres entender como se ve esto en tu operacion, puedes conocer mas sobre nuestro trabajo como empresa de inteligencia artificial en Venezuela o sobre Essential, nuestra capa fundacional.