En este contexto, América Latina emerge como un actor clave. La región ha visto una inversión anunciada de más de $15 mil millones de dólares en centros de datos solo en 2025, la cifra más alta de su historia. Se proyecta que el mercado de centros de datos en LatAm casi se duplique, pasando de aproximadamente $7 mil millones actuales a más de $14 mil millones para fines de la década. Brasil, en particular, destaca con un potencial de inversión de hasta R$500 mil millones (aproximadamente US$100 mil millones) en su mercado de centros de datos para 2030, según analistas del sector.
El mercado de IA en Latinoamérica está valorado actualmente en US$12.7 mil millones y crece a una impresionante tasa anual del 28.1%. La adopción de la IA podría añadir entre US$1.1 billones y US$1.7 billones anuales a la economía regional, impulsando la productividad entre un 1.9% y 2.3% anualmente para 2030, según proyecciones. La integración es rápida: para 2026, el 70% de las organizaciones en la región utilizará IA compuesta, y un notable 85% de los profesionales latinoamericanos están listos para incorporar la IA en sus tareas laborales, superando el promedio global del 62%. Otros mercados emergentes también están en auge; India, por ejemplo, ya cuenta con 50,000-60,000 GPUs desplegadas y anticipa un aumento de 40 veces en los próximos cuatro años, buscando alcanzar un par de millones.
Análisis de la tendencia
La escasez no es un obstáculo insuperable, sino un catalizador. "Emerging Markets Are an Unlikely Winner of the AI Boom", afirma Institutional Investor, argumentando que la demanda de centros de datos, chips y energía está convirtiendo a estos mercados en beneficiarios inesperados. Esta situación obliga a las empresas y gobiernos de estas regiones a ser más creativos, eficientes y autónomos en su enfoque hacia la IA. Ya no se trata solo de consumir tecnología de punta, sino de construirla desde cero, adaptándola a las necesidades y limitaciones locales.
Esta tendencia también implica una "descolonización" de la IA, como lo señala el World Economic Forum. Los países del Sur Global no solo están superando las limitaciones de hardware, sino que están desarrollando la IA en contextos culturales específicos, aprovechando infraestructuras digitales públicas e impulsando la innovación inclusiva. Esto se contrapone a un modelo dominado por las prioridades y valores occidentales. Prateek Tripathi, de Observer Research Foundation, critica que el auge global de la IA, a pesar de ser impulsado por la mano de obra y los recursos del Sur Global, ve sus prioridades marginadas por la "codicia corporativa y el poder", subrayando la importancia de desarrollar modelos autóctonos y alternativas más eficientes.
La necesidad de eficiencia se vuelve primordial. Si no hay cómputo abundante, la optimización del software y la creación de modelos de IA más ligeros y especializados se convierten en una ventaja competitiva. Esto fomenta la diversificación de proveedores y soluciones, rompiendo el monopolio de unos pocos. Sarah Friar, CFO de OpenAI, ha reconocido públicamente la escasez de cómputo, afirmando que su empresa está "haciendo algunas transacciones muy difíciles en este momento sobre cosas que no están persiguiendo porque no tienen suficiente cómputo", lo que valida la magnitud del desafío y la oportunidad para otros.
Contexto regional
Para América Latina, la emergencia de infraestructuras de IA locales es crucial. La región, a pesar de su potencial, enfrenta limitaciones significativas en la entrega de energía, la capacidad de la red eléctrica y la consistencia regulatoria para el cómputo de IA, según Forbes (30 de enero de 2026). Gold Data también destaca la brecha entre la ambición de IA y la realidad de la conectividad, identificando el ancho de banda como un cuello de botella crítico. Estos desafíos impulsan la inversión en operadores regionales de centros de datos como NextStream, que son fundamentales para servir a múltiples mercados.
La regulación de la IA en América Latina, aunque fragmentada, avanza hacia enfoques basados en riesgos. Uruguay se posicionó como el primer país en la región en firmar la Convención Marco del Consejo de Europa sobre Inteligencia Artificial y Derechos Humanos, Democracia y Estado de Derecho en 2025. Chile, por su parte, propuso un proyecto de ley para regular los sistemas de IA en mayo de 2024, mientras que Colombia adoptó una política nacional de IA (CONPES 4144) en febrero de 2025. Países clave como Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, México y Perú han adoptado los Principios de IA de la OCDE, sentando las bases para marcos futuros.
La adopción empresarial de la IA en la región es robusta, con una fuerte presencia de tecnologías generativas (85%) y predictivas (75%). México es un ejemplo sobresaliente, donde el 83% de las empresas reportan un Retorno de Inversión (ROI) positivo o un punto de equilibrio en sus inversiones en IA. El sector de servicios financieros es uno de los más avanzados en la integración de la IA; NuBank en Brasil, por ejemplo, utiliza la infraestructura de pago digital PIX para optimizar el procesamiento de riesgos y la detección de fraudes con IA. Además, la región está invirtiendo en capacidades de supercómputo, como la supercomputadora nacional Coatlicue de México, que cuenta con 314 petaflops y 14,480 GPUs, demostrando un compromiso con el desarrollo de infraestructura de alto rendimiento.
Sin embargo, persisten desafíos significativos. La escasez de talento y la "fuga de cerebros" representan cuellos de botella críticos, junto con la regulación fragmentada y la dificultad para adaptar directrices globales a las realidades locales.
Perspectiva a futuro
El 2026 será un año de consolidación para las iniciativas de IA en América Latina, según Gabriel Arango, CTO para América Latina de GlobalLogic, quien predice retornos de inversión concretos, especialmente en la optimización de procesos. La región está posicionada no solo para consumir IA, sino para ser un productor significativo de soluciones adaptadas, impulsadas por la necesidad de eficiencia y la búsqueda de autonomía tecnológica.
La inversión en infraestructura de centros de datos continuará siendo un pilar fundamental. La necesidad de servidores, conectividad de alto ancho de banda y fuentes de energía fiables impulsará el crecimiento en sectores relacionados. El desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y otras aplicaciones de IA adaptadas a los idiomas y contextos culturales de la región será una prioridad, reduciendo la dependencia de modelos entrenados predominantemente en inglés y datos occidentales.
Para superar la escasez de talento, será crucial fomentar programas educativos y de capacitación en ciencia de datos e ingeniería de IA, así como incentivar la retención de talentos locales. Desde una perspectiva regulatoria, se espera una mayor armonización y claridad para promover un ecosistema de IA ético y seguro, sin sofocar la innovación. El desafío y la oportunidad para América Latina radican en transformar estas limitaciones en una ventaja competitiva, construyendo una IA que no solo sea potente, sino también culturalmente relevante y sostenible.
