La relevancia de este enfoque radica en que el 31% de las empresas latinoamericanas ya tienen proyectos de IA activos, según datos del BID para 2026, con una inversión anual en proyectos de IA que se estima en 791 millones de dólares para el mismo año. Esta cifra se concentra mayormente en Brasil (53%), México (23%) y Chile (12%). Para soportar este crecimiento y atraer aún más capital, la capacidad para procesar, almacenar y gestionar ingentes volúmenes de datos se vuelve crítica. Aquí es donde los centros de datos adquieren un rol protagónico, superando en importancia al debate sobre la localización de la fabricación de chips, que es una ambición a largo plazo y de alta complejidad para la mayoría de los países latinoamericanos. El giro hacia la infraestructura de datos se alinea con la geopolítica actual de la IA, que dirige inversiones hacia regiones con energía disponible, estabilidad regulatoria y seguridad jurídica para el tratamiento de la información, atributos que América Latina busca consolidar.
Cómo se materializa la infraestructura de IA en la región
La materialización de esta visión se observa en la intensificación de las inversiones y los acuerdos estratégicos en el sector de los centros de datos. Nvidia, por ejemplo, está fortaleciendo sus lazos comerciales con operadores de telecomunicaciones en América Latina, buscando expandir la infraestructura de datos de IA a lo largo y ancho de la región. México y Brasil son identificados como futuros hubs clave para la IA, no solo por su tamaño de mercado, sino por su potencial para el desarrollo de centros de datos y la formación de talento especializado. Un ejemplo contundente es la inversión de 1.000 millones de dólares anunciada por Nvidia para un centro de datos “verde” enfocado en IA en Nuevo León, México, subrayando el compromiso con soluciones sostenibles.
La base de esta estrategia se asienta en varios pilares. Primero, la energía: América Latina posee una ventaja energética única, generando casi el 70% de su electricidad de fuentes renovables, un atractivo significativo para la demanda energética de los centros de datos, que se proyecta que duplicará su consumo global para 2030 debido a la IA, habiendo alcanzado 415 TWh en 2024. Sin embargo, como señala Steven Carlini de Schneider Electric, existen desafíos en la preparación de las redes eléctricas y la complejidad de los permisos para satisfacer esta demanda. Mayara Angolini de CPFL Energia también destaca que el principal desafío es alinear la velocidad de la demanda digital con la planificación de la red y los procesos regulatorios.
Segundo, la soberanía de los datos: en un mundo post-GDPR y con nuevas leyes de IA en desarrollo, la capacidad de los países para garantizar la protección y el control de los datos generados dentro de sus fronteras es un factor decisivo. Brasil, por ejemplo, es un referente regional en la búsqueda de políticas de soberanía digital. La construcción de centros de datos locales o regionales facilita este control y genera confianza en los inversores. Tercero, la agilidad regulatoria: la velocidad con la que los gobiernos pueden establecer marcos normativos claros y estables para la IA y los datos es crucial. Países como Perú y El Salvador ya tienen legislación vigente, mientras que México, Brasil y Colombia están en proceso de desarrollar sus marcos, aunque la rápida adopción de la IA a menudo supera el ritmo legislativo.
La inversión en centros de datos es palpable. América Latina alberga 533 centros de datos, con Brasil, Chile, México, Argentina y Colombia concentrando el 80% de esta infraestructura. El mercado regional, valorado en 4.710 millones de dólares, se proyecta que superará los 30.000 millones en menos de una década, con inversiones específicas como los 1.160 millones de dólares esperados en Colombia para 2030 y los 4.000 millones en Chile. Scala Data Centers, por ejemplo, ha asegurado 254 millones de dólares para tres nuevos centros de datos dedicados a IA en Chile. Además, Google ha anunciado una inversión de 130.000 dólares para un Laboratorio de Centros de Datos en Chile. Es importante destacar la advertencia de Marcio Aguiar de Nvidia sobre los centros de datos construidos con chips o sistemas de contrabando, afirmando que carecen de futuro al no recibir el soporte, software, redes y mantenimiento confiable necesarios para operar de forma eficiente y segura.
Qué cambia para los profesionales tech
Para los profesionales de la tecnología en América Latina, este cambio de enfoque implica una reorientación y especialización crucial. La demanda no se centrará tanto en la ingeniería de semiconductores, sino en perfiles altamente capacitados en el diseño, implementación, operación y mantenimiento de centros de datos optimizados para IA. Esto incluye especialistas en computación de alto rendimiento (HPC), ingenieros de infraestructura de nube, expertos en ciberseguridad para la protección de grandes volúmenes de datos, y desarrolladores de software y aplicaciones de IA que puedan aprovechar al máximo esta infraestructura.
La necesidad de desarrollar talento en áreas como el machine learning, el deep learning y la ciencia de datos se acentúa. Las empresas locales, desde grandes bancos como Nubank hasta compañías petroleras como Petrobras en Brasil y minoristas, están evaluando e implementando su propia infraestructura de IA, lo que genera una demanda insatisfecha de profesionales. Startups en la región ya muestran una fuerte adopción de tecnologías generativas (85%) y predictivas (75%), según la investigación. Este ecosistema de innovación requerirá una constante actualización de habilidades y una comprensión profunda de las arquitecturas de IA y sus requisitos de infraestructura. Las promesas de las “big techs” sobre la creación masiva de empleos locales por los centros de datos deben ser matizadas, ya que una parte significativa de la inversión se destina a equipos importados, como advierte Alex de Vries de Digiconomist. Sin embargo, la creación de puestos de alta especialización y valor agregado es innegable.
Además, la creciente complejidad del panorama regulatorio en torno a la IA y la protección de datos exige que los profesionales tech no solo sean expertos técnicos, sino que también entiendan las implicaciones éticas y legales de su trabajo. La discusión en países como México, Brasil y Colombia se centra en modelos regulatorios basados en riesgos, influenciados por el GDPR de la UE y la Ley de IA, lo que significa que los desarrolladores y operadores de IA deberán integrar la privacidad por diseño y la explicabilidad de los algoritmos en sus prácticas diarias.
Qué viene después: Consolidación, Regulación y Talento
El camino a seguir para América Latina en la carrera de la IA está claramente delineado por la infraestructura de los centros de datos. La región se encamina hacia una consolidación y expansión masiva de este tipo de infraestructura, con proyecciones de superar los 30.000 millones de dólares en el mercado de centros de datos en menos de una década. Este crecimiento estará impulsado por la inversión extranjera directa, como la de Nvidia y Google, y por el desarrollo de operadores regionales como Scala Data Centers.
El desafío principal en el corto y mediano plazo será la sincronización. Por un lado, la velocidad de la demanda digital y la adopción de IA, que ya posiciona a Brasil, Chile y Uruguay como pioneros. Por otro lado, la planificación de la red eléctrica y los procesos regulatorios, que suelen ser más lentos. Expertos como Mario Castaño de Cintel y Gloria J. Guerrero de ILDA coinciden en la urgencia de marcos regulatorios sólidos para la IA en la región, enfocándose en la ética, la protección de datos y la gobernanza para asegurar que la IA beneficie el bien común. El informe ILIA 2025 de CEPAL y CENIA ya resalta las "deficiencias críticas" de la región en talento, inversión y gobernanza a pesar de la acelerada adopción de IA.
Observaremos una carrera por la eficiencia energética y la sostenibilidad en la construcción de nuevos centros de datos, aprovechando la ventaja de las energías renovables de la región. Asimismo, la presión para desarrollar y retener talento local en áreas de alta especialización se intensificará, lo que requerirá una colaboración más estrecha entre la academia, el sector privado y los gobiernos. La clave del éxito de América Latina en la era de la IA no residirá en la fabricación de chips, sino en su capacidad para construir, operar y regular de manera inteligente una infraestructura de datos robusta, sostenible y soberana, que sirva de base para la innovación y el desarrollo regional.
