La IA crece en América Latina al doble que en el mundo rico, pero la automatización real va a la mitad

El McKinsey Global Institute midió algo que contradice el sentido común sobre América Latina y la inteligencia artificial. Entre 2023 y 2025, la demanda de trabajadores que sepan usar, gestionar o crear con IA se multiplicó por 11 en la región.

En Estados Unidos y Europa, en el mismo período, ese crecimiento fue de cerca de cinco veces. El trabajador latinoamericano no llega tarde a la fluidez con IA. Llega más rápido que el de las economías más ricas del planeta.

Ese salto no vino del lado técnico. La mayor parte del crecimiento ocurrió en roles que no son de ingeniería: ventas, administración, diseño, contenido. En Argentina, el 34% de las ocupaciones ya exige alguna habilidad de IA, la proporción más alta de la región. La curva la mueve gente común que decidió aprender una herramienta, no una nueva generación de programadores.

Pero ese impulso individual choca contra la otra mitad del informe.

<b>Lo que frena a la región no es la gente: son las empresas</b>

La adopción real de automatización en América Latina, en el escenario medio que proyecta McKinsey para 2030, es del 14% de las horas de trabajo. En Estados Unidos llega al 27%. En Europa, al 25%. La brecha no está en la voluntad de aprender. Está en la voluntad de desplegar.

McKinsey identifica tres razones para ese freno: salarios más bajos, que reducen el incentivo económico de reemplazar mano de obra barata; el costo relativo más alto de la robótica en la región; y una madurez organizacional menor para absorber los cambios.

Ninguna de las tres tiene que ver con la disposición de los empleados. Las tres son decisiones, o la falta de ellas, del lado de quien contrata.

<b>El límite no es de robots: es de software</b>

El potencial técnico también desmiente la excusa de que la región es distinta. El 57% de las horas de trabajo latinoamericanas podría automatizarse hoy con tecnología ya existente, un número casi igual al de Estados Unidos. La diferencia está en la mezcla: en América Latina los robots explican el 18% de ese potencial, contra el 13% en Estados Unidos, porque casi la mitad del trabajo regional es físico.

Pero incluso ahí, el propio informe calcula que 80 de cada 100 dólares de valor futuro van a salir de agentes de software, no de brazos mecánicos. El techo no es tecnológico. Es de despliegue.

El informe divide a la región en tres caminos según esa mezcla. Argentina, Chile, Costa Rica y Uruguay, con más del 70% del trabajo automatizable concentrado en tareas no físicas, van a apoyarse más en agentes que corren en la nube.

Bolivia, Ecuador, Honduras y los países con mayor peso agrícola e industrial van a necesitar más robótica y la infraestructura para sostenerla. Ninguno de los tres caminos depende de si la región es pobre o rica en tecnología. Depende de qué tipo de trabajo predomina en cada economía.

<b>Donde ya se desplegó, el salto llegó rápido</b>

Los casos que documenta McKinsey muestran que, cuando una empresa de la región decide instalar agentes, el resultado no tarda años en aparecer. Un banco comercial reemplazó su proceso de evaluación crediticia, que tomaba más de 40 días y requería retrabajo en el 55% de los casos, por 45 agentes especializados que leen contratos, cruzan 14 fuentes de datos y generan alertas de riesgo. El tiempo total de decisión cayó 55%.

Una operadora de telecomunicaciones fue más lejos: convirtió su centro de llamadas, hasta entonces un centro de costos puro, en un canal de ventas. Un sistema de IA agéntica analiza el 100% de las llamadas entrantes en tiempo real, detecta señales de compra dentro de las conversaciones de reclamo y sugiere acciones a los representantes mientras hablan con el cliente. La tasa de conversión llegó al 5,6%, casi el triple de una campaña de ventas saliente convencional. El costo del sistema es menos de un centavo por llamada.

Ninguno de estos casos necesitó una economía rica ni salarios altos para funcionar. Necesitó una decisión.

La brecha que importa no es la que separa a América Latina de Estados Unidos. Es la que separa, dentro de cada empresa de la región, al trabajador que ya aprendió a usar estas herramientas de la organización que todavía no decidió dónde ponerlas a producir. McKinsey calcula que automatizar podría liberar USD 450.000 millones anuales en la región para 2030. Ese número no depende de que la gente aprenda más rápido. Ya lo está haciendo. Depende de que las empresas dejen de ser el cuello de botella que sus propios empleados superaron hace rato.