Millones de latinoamericanos utilizan inteligencia artificial para trabajar, estudiar, programar y crear contenidos. ChatGPT, Gemini y otras herramientas forman parte de la vida cotidiana. Sin embargo, detrás de esa revolución tecnológica existe una pregunta que pocas veces aparece en los titulares: ¿cuánta de esa inteligencia artificial se desarrolla realmente en nuestra región? El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, presentado por la CEPAL y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA), ofrece una respuesta desafiante. Brasil concentra 92% de la capacidad de procesamiento regional identificada por el estudio. Mientras tanto, apenas 6,8% de las pequeñas empresas utiliza inteligencia artificial, según las estimaciones de los investigadores.
El informe analiza 20 países y revela una contradicción: Latinoamérica avanza en formación, investigación y políticas tecnológicas, pero todavía tiene dificultades para transformar esos esfuerzos en infraestructura, productos y actividad económica.
Brasil concentra las máquinas que hacen funcionar la inteligencia artificial
Para desarrollar sistemas avanzados de inteligencia artificial no basta con contratar programadores. También se necesitan enormes cantidades de datos, electricidad y procesadores especializados.
Entre estos últimos destacan las GPU, unidades de procesamiento gráfico que permiten realizar millones de cálculos simultáneamente. Son fundamentales para entrenar numerosos modelos de inteligencia artificial.
El nuevo índice revela que Brasil concentra 87,7% de las GPU y 92% de la capacidad de procesamiento regional consideradas en el estudio.
Esto no significa que Brasil posea 92% de todas las computadoras latinoamericanas. La cifra corresponde a la infraestructura especializada identificada mediante la metodología del informe.
La diferencia resulta todavía más llamativa cuando Latinoamérica se compara con otros mercados. Alemania, España, Estonia, Portugal y Singapur disponen, en promedio, de unas 29 veces más GPU por millón de habitantes que la región.
En otras palabras, muchos países latinoamericanos pueden acceder a herramientas de inteligencia artificial desarrolladas en el extranjero, pero cuentan con recursos limitados para construir y entrenar sistemas propios de gran escala.
Chile lidera el índice, pero Brasil domina la infraestructura
La clasificación general demuestra que tener más procesadores no garantiza encabezar todos los indicadores.
Chile ocupa el primer lugar del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, con 71,4 puntos sobre 100. Brasil aparece segundo, con 68,4, seguido de Uruguay, con 67.
Estos tres países integran el grupo denominado pioneros, que reúne a los ecosistemas con puntuaciones superiores a 60 puntos.
Colombia obtiene 56,8 puntos y México alcanza 52. Ambos pertenecen al grupo de países adoptantes, que presentan avances importantes, aunque todavía mantienen brechas frente a los líderes regionales.
El índice también identifica un tercer grupo, denominado exploradores, integrado por países con puntuaciones inferiores a 35.
La evaluación no mide únicamente la cantidad de procesadores disponibles. Considera infraestructura, talento, investigación, innovación, adopción empresarial y gobernanza.
Por eso, Chile puede encabezar la clasificación general mientras Brasil concentra buena parte de la capacidad de cómputo. Son fortalezas diferentes dentro de un mismo ecosistema tecnológico.
Las pequeñas empresas todavía están lejos de aprovechar la IA
Una de las conclusiones más reveladoras aparece al examinar qué sucede dentro de las empresas.
Según las estimaciones del informe, 27,6% de las grandes compañías latinoamericanas utiliza inteligencia artificial. Entre las medianas, la proporción desciende a 12,8%.
En las pequeñas empresas llega solamente a 6,8%.
La diferencia importa porque buena parte de la actividad económica regional depende de negocios que no disponen de grandes presupuestos tecnológicos.
Una multinacional puede contratar especialistas, desarrollar sistemas propios y automatizar procesos. Para una pequeña empresa, incorporar estas herramientas puede representar una inversión difícil de justificar.
Además, utilizar ocasionalmente un chatbot no equivale necesariamente a integrar inteligencia artificial en los procesos productivos.
El informe identifica una brecha entre el acceso a la tecnología y su aprovechamiento económico. Tener herramientas disponibles no garantiza mejoras automáticas en productividad, competitividad o innovación.
Conviene aclarar que estos porcentajes proceden de estimaciones estadísticas de los investigadores, ante la ausencia de datos oficiales comparables para todos los países.
Muchos planes de inteligencia artificial, pero pocos presupuestos
La distancia entre las declaraciones y los resultados también aparece en las estrategias nacionales.
El estudio señala que 85% de los países analizados tiene una estrategia de inteligencia artificial vigente o en preparación. Además, 75% dispone de una institución formalmente encargada de coordinar esta materia.
Sin embargo, solamente Brasil y Colombia identifican presupuestos explícitos dentro de sus instrumentos nacionales.
Esto no significa que los demás países carezcan completamente de inversiones tecnológicas. Significa que sus estrategias no presentan asignaciones presupuestarias explícitas bajo el criterio utilizado por el índice.
La diferencia es fundamental: publicar una estrategia no equivale a financiarla, ejecutarla ni demostrar resultados.
También existen avances concretos. El informe señala que 65% de los países cuenta con centros especializados de investigación y que los 20 territorios evaluados ofrecen programas de posgrado relacionados con inteligencia artificial.
El talento existe, pero necesita infraestructura, oportunidades profesionales y empresas capaces de convertir el conocimiento en soluciones reales.
El verdadero desafío es crear tecnología, no solamente consumirla
La conclusión del estudio no es que Latinoamérica deba fabricar absolutamente todos los componentes que utiliza. Incluso las grandes potencias tecnológicas dependen de cadenas internacionales de suministro.
El problema aparece cuando una región dispone de investigadores y usuarios, pero depende excesivamente de infraestructura y servicios externos para desarrollar sus propias aplicaciones.
Esa dependencia puede limitar la capacidad de innovar, aumentar costos y dificultar el desarrollo de herramientas adaptadas a necesidades locales.
Los investigadores plantean fortalecer la cooperación regional para compartir infraestructura, conocimientos y recursos. También destacan la importancia de establecer reglas claras para utilizar datos en el desarrollo de modelos.
El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026 no demuestra que la región esté condenada a consumir tecnología extranjera. Sí revela que sus capacidades están distribuidas de manera muy desigual.
Latinoamérica ya aprendió a utilizar la inteligencia artificial. El desafío es conseguir que ese conocimiento también se convierta en tecnología propia, empresas competitivas y oportunidades económicas.
