La conversación pública sobre inteligencia artificial suele oscilar entre dos extremos: la promesa transformadora, y el escepticiscmo paralizador. En medio, está el terreno que realmente importa a la empresa latinoamericana: operar la IA con foco en productividad, ingresos, y seguridad, evitando el hype pero no quedando atrás. Las cifras confirman que esto ya es corriente principal: IDC proyecta US$307.000 millones en 2025 y US$632.000 millones en 2028 de gasto global en IA; al mismo tiempo, la región gana tracción y aparece en el radar de inversiones de centros de datos y fibra.
Lo primero es desmitificar: la IA no es patrimonio de los gigantes. Hoy existen “puertas de entrada” con impacto rápido que caben en la agenda de cualquier pyme o gran empresa: automatizar la atención 24/7, personalizar recomendaciones, predecir la demanda o priorizar oportunidades comerciales con mayor probabilidad de cierre. No son ideas abstractas; son prácticas documentadas en guías de negocio y casos de uso reales en servicio al cliente, ventas y operaciones.
En la práctica, muchas empresas ya lo resuelven con PCs modernas que integran CPU, GPU y una NPU para ejecutar parte del trabajo de IA en el propio equipo. El resultado: respuestas más rápidas, menor dependencia de la nube en cargas continuas y mayor control de datos sensibles, mientras la nube se reserva para entrenamiento, colaboración y picos. Un ejemplo de esta arquitectura son los equipos basados en procesadores Intel Core Ultra, que acercan la inferencia al usuario y permiten pilotos de bajo costo con mejoras visibles en atención, análisis y seguridad.
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Esta mezcla —local + nube— es la pieza menos glamorosa y más decisiva. Si mando todo a la nube, la cuenta mensual puede crecer sin control y la respuesta a veces no llega a tiempo. Si fuerzo todo a lo local, pierdo elasticidad y colaboración. El punto medio funciona mejor: inferencias frecuentes y livianas cerca del usuario; analítica intensiva, gobierno y escalado en la nube. Es el patrón que muchas compañías ya adoptan para cx, analítica y seguridad sin rehacer su TI desde cero.
Un ejemplo cercano: servicio al cliente. Un asistente puede atender de inmediato, comprender la intención y escalar a una persona cuando hace falta, mientras aprende de cada interacción para alimentar el CRM. La experiencia mejora (menos espera) y el equipo humano se concentra en casos complejos. No es magia: es IA aplicada a procesos cotidianos, con resultados que se miden en tiempo de respuesta, resolución al primer contacto y mejor NPS.
Otro frente natural es anticiparse. Con datos que ya existen en la empresa, la IA ayuda a prever qué producto tendrá más demanda la semana que viene, detectar quiebres en operación antes de que afecten al cliente o priorizar leads con señales reales de intención. Aquí, estaciones de trabajo o portátiles con capacidades de IA permiten probar en chico y, cuando el modelo demuestra valor, escalar con servicios as-a-service sin CAPEX pesado.
También hay un factor cultural a favor. Estudios globales recientes muestran que, en economías emergentes, la población tiende a mirar la IA con más apertura que en mercados avanzados. No se trata de ingenuidad: cuando la tecnología resuelve problemas concretos —filas más cortas, respuestas más claras, trámites más simples—, la adopción fluye. Ese clima es una oportunidad para pilotos bien comunicados que muestren beneficios temprano y construyan confianza paso a paso.
¿Y la infraestructura regional?
Sigue siendo clave. La buena noticia es que los flujos de inversión hacia data centers y fibra en América Latina vienen tomando impulso —con operaciones, M&A, y nuevos proyectos—, lo que mejora el “suelo” sobre el que corren estas soluciones. Pero para la mayoría de las empresas el punto de partida no es levantar un centro de datos, sino resolver un caso acotado que deje aprendizajes y métricas claras.
Si tuviera que dejarte una brújula simple sería ésta: elige un problema que importe (cliente, ventas u operación), usa datos propios, aunque sean pocos pero limpios, y combina cómputo local y nube según convenga a costos, privacidad y tiempo de respuesta. En paralelo, pide a tus equipos de tecnología que evalúen si parte de la carga de IA puede moverse a endpoints modernos —portátiles o desktops con capacidades de IA— para reducir latencia y proteger datos. Esa decisión, discreta y técnica, suele traducirse en experiencias mejores para el usuario y en facturas de nube más razonables.
La IA que importa no es la que promete, es la que opera. En Latam, donde la competencia por eficiencia y crecimiento es diaria, la diferencia entre hablar de IA y hacer IA empieza por ese primer caso que se entiende, se explica y se nota en el día a día del cliente y del equipo.
Por: Juan Casal, director de Telco & Empresas Digitales de Latam en Intel
Foto: Mohamed Hassan en Pixabay.