El 3 de octubre de 2025 el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) presentaron la tercera edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA).[1]
El ILIA se organiza en tres dimensiones:
Factores Habilitantes (infraestructura digital, talento humano y datos), Investigación, Desarrollo y Adopción, y el tercero, Gobernanza.
A partir de más de cien subindicadores, el ILIA 2025 ofrece un panorama que se pretende detallado sobre avances, brechas y oportunidades estratégicas en el despliegue de la IA en América Latina y el Caribe.
Algunos avances
La versión 2025 releva algunos aspectos positivos regionales como:
- la mejora de los ecosistemas de investigación que se refleja en el aumento de los programas de doctorado y magíster en la región;
- una consolidación de la penetración de internet, lo que facilita el acelerado crecimiento del uso de aplicaciones de IA en los países analizados por el ILIA;
- la inversión en centros de datos de distintas escalas se ha reactivado con fuerza durante este año en la región, con inversiones públicas de casi 200 USD millones en total, así como anuncios privados que superan los 8.000 USD millones en los próximos 10 años.
Notorias limitaciones
Sin embargo, el informe señala que faltan acciones más decididas e inversiones a la altura de la urgencia del momento tecnológico, a pesar de la evidencia del impacto favorable de la IA en productividad, empleo, calidad de vida y creación de nuevos negocios.
Baja inversión
Ningún país supera el promedio mundial de inversión en IA sobre PIB per cápita, y el promedio regional es seis veces inferior a ese umbral. La región representa el 6,6% del PIB mundial y el 8,8% de la población, pero apenas el 1,12% de la inversión en IA.
La infraestructura digital, si bien ha mejorado, sigue siendo desigual. Brasil concentra más del 90% de la capacidad de cómputo de alto rendimiento, mientras que países como Uruguay, Colombia o Costa Rica presentan mejores indicadores per cápita, aunque insuficientes en términos absolutos.
Carencias de formación técnica
Si bien ha crecido la alfabetización básica y el interés en la formación técnica, la disponibilidad de expertos en IA no ha seguido el mismo ritmo.
La proporción entre alfabetización general y formación avanzada es desbalanceada: por cada persona especializada en IA, existen al menos cuatro con conocimientos generales, lo que refleja un embudo formativo que limita la capacidad regional para desarrollar soluciones propias, pertinentes y escalables.
Además, 13 de los 19 países analizados no han integrado habilidades de IA en los niveles educativos básicos, y 11 no ofrecen programas de doctorado en IA.
En términos de producción científica, la región muestra una alta concentración: Brasil y México reúnen el 68% de los investigadores activos y, junto con Argentina, Chile y Colombia, concentran el 90% de las publicaciones.
Poca producción de contenidos
La falta de apertura, estandarización y gobernanza de datos frena el desarrollo de soluciones de IA locales, reduce la transparencia y limita el avance de la ciencia abierta.
La interoperabilidad y la trazabilidad de datos avanzan con lentitud, y los debates regulatorios —aunque necesarios— tienden a preceder a la capacidad técnica, generando marcos normativos que muchas veces resultan inaplicables o restrictivos.
No se contempla la sostenibilidad
La sostenibilidad, tanto ambiental como social, sigue siendo un componente ausente en la mayoría de las políticas de IA.
A pesar del creciente impacto ambiental asociado al entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, la dimensión ecológica no ha sido integrada como un principio rector de las estrategias nacionales.
El desafío es articular políticas de digitalización con políticas de desarrollo productivo, de modo que la IA se traduzca en productividad, innovación y encadenamientos regionales, pero también en mayor inclusión social, sostenibilidad ambiental y fortalecimiento institucional.
Cerrar las brechas de infraestructura, talento y gobernanza, considerando criterios de sostenibilidad y de equidad de género, así como potenciar la cooperación regional, serán claves para que la IA se convierta en un motor de transformación estructural.
Índice regional
Los resultados reflejan un escenario heterogéneo: mientras algunos países consolidan posiciones de liderazgo, otros avanzan de forma intermedia o permanecen en estadios iniciales.
Esta diversidad revela el potencial de la IA como motor de desarrollo, pero también el riesgo de una fragmentación digital que reproduzca desigualdades históricas.
El índice agrupa a los países en tres categorías, según su grado de madurez:
- Pioneros: superan los 60 puntos y destacan por sus esfuerzos en infraestructura tecnológica, talento especializado, investigación, innovación y gobernanza.
- Adoptantes: con puntajes entre 35 y 60, muestran avances intermedios, pero aún enfrentan brechas críticas que restringen el desarrollo y adopción de IA, particularmente en cuanto a su capacidad de investigación y de innovación.
- Exploradores: por debajo de 35 puntos, con ecosistemas incipientes y limitada capacidad para desplegar IA
A continuación el gráfico que resume las calificaciones por países:
Gobernanza
En materia de gobernanza, el ILIA 2025 incluye las siguientes afirmaciones:
- Conviven dos realidades: países con estrategias consolidadas (Brasil, Chile, Uruguay) y otros sin hoja de ruta definida.
- La mayoría de las estrategias nacionales carece de mecanismos efectivos de implementación.
- La región participa poco en organismos de estandarización internacionales, limitando su influencia en las reglas globales.
- En ciberseguridad y protección de datos hay avances legales, pero sin capacidades técnicas suficientes.
- La sustentabilidad sigue ausente como principio rector de las políticas de IA, pese a su creciente impacto ambiental.
Recomendaciones
El ILIA 2025 elabora una serie de recomendaciones para mejorar la realidad actual:
- Integrar la IA en políticas de desarrollo productivo.
- Cerrar brechas estructurales en infraestructura, talento y gobernanza.
- Promover modelos de desarrollo inclusivos y sostenibles.
- Diseñar regulaciones que equilibren derechos, innovación y desarrollo.
- Fomentar una cooperación regional efectiva, especialmente en formación, estandarización y ciencia abierta.
Se afirma que estamos ante una situación única e irrepetible que, a diferencia de revoluciones tecnológicas anteriores, no depende exclusivamente de matrices productivas avanzadas, lo que permite a países con estructuras económicas diversas sumarse al cambio.
No obstante, sin políticas públicas decididas y colaborativas, el riesgo de profundizar las desigualdades existentes es alto.
[1] Durán, R., Moreno, A., Adasme, S., Rovira, S., Jordán, V. y Poveda, L. (Coords.).Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025. Documentos de Proyectos (LC/TS.2025/68). Comisión Económica para América Latina y el Caribe y Centro Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.cepal.org/es/publicaciones/82514-indice-latinoamericano-inteligencia-artificial-ilia-2025