La adopción corporativa de la inteligencia artificial enfrenta un momento decisivo en América Latina. Según advirtió Jaime Szigethi, socio de McKinsey & Company Chile y coautor del informe regional Agents, Robots and Us, las organizaciones tienen una ventana crítica de 24 meses para implementar IA a escala o quedarán rezagadas frente a sus competidores globales.
La brecha entre el potencial técnico de la IA y la adopción real en Chile
El estudio de McKinsey revela una paradoja estructural en el mercado laboral chileno. Aunque más del 50% de las horas laborales en el país son técnicamente susceptibles de automatización mediante tecnologías existentes, las proyecciones indican que la adopción efectiva apenas rondará el 14% hacia el año 2030.
Esta distancia entre lo que la tecnología permite y lo que las corporaciones realmente ejecutan responde a barreras culturales, regulatorias, de infraestructura de datos y, fundamentalmente, a la falta de talento calificado para liderar transformaciones digitales profundas.
“Si no estás haciendo nada a escala con inteligencia artificial en los próximos dos años, probablemente estás lento”, enfatizó Jaime Szigethi al analizar la urgencia de acelerar las inversiones tecnológicas en la región.
La ventana de dos años: Por qué los pilotos de IA ya no son suficientes
Durante los últimos ejercicios, cientos de empresas en Chile y Latinoamérica iniciaron pruebas de concepto y proyectos piloto con IA generativa y modelos de lenguaje. Sin embargo, McKinsey subraya que la etapa de experimentación aislada ha concluido y debe dar paso a la integración en los procesos centrales del negocio.
Para que una organización logre capturar valor económico real a través de la IA, Szigethi destaca la necesidad de articular cuatro ejes prioritarios:
- Rediseño integral de procesos: Automatizar tareas aisladas genera eficiencias marginales; la verdadera ganancia de productividad radica en reconfigurar flujos de trabajo completos.
- Gobernanza y calidad de datos: Ningún algoritmo entrega resultados confiables sin una base de datos corporativa limpia, estructurada y segura.
- Gestión del cambio organizacional: La resistencia cultural interna suele ser el mayor obstáculo para el despliegue de soluciones inteligentes.
- Medición de retorno sobre la inversión (ROI): Vincular cada iniciativa de inteligencia artificial a metas financieras e indicadores de rendimiento cuantificables.
Impacto de la automatización en los sectores estratégicos de la economía
El impacto económico de la automatización no será homogéneo. Industrias clave para el Producto Interno Bruto (PIB) chileno experimentarán transformaciones significativas en su estructura operativa:
Minería y energía
La integración de agentes autónomos, mantenimiento predictivo basado en aprendizaje automático y gemelos digitales permite elevar la seguridad en faenas complejas y optimizar el consumo de recursos hídricos y energéticos, áreas donde la automatización ya muestra casos de éxito con retornos medibles.
Servicios financieros y banca
El sector financiero lidera la adopción mediante el análisis de riesgo crediticio automatizado, detección de fraudes en tiempo real y asistentes virtuales hiperpersonalizados capaces de resolver consultas complejas sin intervención humana directa.
Comercio minorista (Retail) y logística
La predicción de demanda mediante algoritmos avanzados y la gestión automatizada de cadenas de suministro representan las áreas de mayor potencial para reducir costos operativos y mejorar la experiencia del consumidor final.
El desafío del talento y el reskilling laboral
La transición hacia una economía basada en inteligencia artificial no implica necesariamente una destrucción neta de empleo, sino una transformación radical en las habilidades requeridas. McKinsey proyecta que la demanda de competencias digitales avanzadas, pensamiento analítico y habilidades socioemocionales se multiplicará exponencialmente hacia el final de la década.
- Reentrenamiento continuo (reskilling): Las empresas deben asumir un rol activo en la capacitación de sus colaboradores actuales para que puedan trabajar en conjunto con herramientas de IA.
- Atracción de perfiles especializados: Ingenieros de datos, arquitectos de nube y especialistas en ciberseguridad continúan siendo escasos en el mercado regional.
- Colaboración público-privada: Es indispensable actualizar las mallas curriculares técnico-profesionales para alinear la formación académica con las necesidades reales de la industria.
Perspectivas hacia 2030: Cómo cerrar la brecha de productividad
El diagnóstico de McKinsey & Company deja un mensaje categórico para la alta dirección: la inteligencia artificial ya no es una opción del departamento de tecnología, sino una prioridad de la mesa directiva y del comité ejecutivo. Aquellas empresas que posterguen sus planes de despliegue a gran escala corren el riesgo de perder competitividad frente a competidores internacionales más ágiles.
Superar la barrera del 14% de adopción proyectada para 2030 dependerá de la capacidad de los líderes empresariales para invertir con visión estratégica, modernizar su infraestructura y situar al capital humano en el centro de la transformación digital.
