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La dimensión de Investigación, Desarrollo y Adopción (I+D+A) evalúa el ecosistema de investigación, desarrollo e innovación y adopción a nivel público, privado y académico. La dimensión I+D+A se compone de tres subdimensiones: Investigación, Innovación y Desarrollo, y Adopción.
Esta dimensión tiene una ponderación del 35% del puntaje total, siendo la segunda de mayor importancia según el peso asignado.
La dimensión de Investigación, Desarrollo y Adopción (I+D+A) evalúa el ecosistema de investigación, desarrollo e innovación y adopción a nivel público, privado y académico. La dimensión I+D+A se compone de tres subdimensiones: Investigación, Innovación y Desarrollo, y Adopción.
Esta dimensión tiene una ponderación del 35% del puntaje total, siendo la segunda de mayor importancia según el peso asignado.
La equidad avanza, pero lejos de la paridad: participación femenina en investigación en IA
Este año se observa un aumento importante en la proporción de mujeres investigadoras en inteligencia artificial en todos los países. El crecimiento del promedio regional de 19,8% a 23,6% en esta edición, está liderado por Cuba (32%), Panamá (30%) y Argentina (28%), junto con otros países como la República Bolivariana de Venezuela (27%), Ecuador (27%) y Honduras (26%).
Sin embargo, persiste una importante brecha de género, donde todos los países tienen una proporción inferior al tercio de los investigadores, mientras que en la mayoría de los países la proporción de mujeres es inferior a 1 de cada 4 investigadores.
La inclusión de mujeres en IA es clave para mejorar la calidad de los sistemas algorítmicos, ya que aporta diversidad de perspectivas, experiencias y enfoques.
Si no se consolidan estos avances con medidas sólidas y consistentes en el tiempo, la brecha podría mantenerse o aumentar en el futuro, dejando este avance como un hecho anecdótico.
La academia se consolida como pilar estratégico del ecosistema IA
La expansión sostenida de la comunidad académica en IA en los países de América Latina y el Caribe es una señal de una academia que crece y no se estanca.
El promedio de investigadores de IA ha aumentado más de un 10% de 20.082 en la versión anterior, a 23.191 en esta edición, mientras que los investigadores que publican consistentemente en IA de 3.356 a 3.446 en el mismo periodo.
Esta consolidación académica debe ir acompañada de políticas de retención, vínculo con el sector productivo y apoyo a la investigación aplicada. Sin esta articulación, la producción científica corre el riesgo de quedar desconectada de los desafíos sociales y económicos más urgentes de la región.
IA generativa: una oportunidad de democratizar la IA al servicio de las personas
El uso de IA generativa en países como Uruguay, Chile, Perú, Costa Rica y República Dominicana, que superan el promedio regional, muestra que el acceso a la IA ya no está limitado a grandes centros tecnológicos.
Las plataformas de IA generativa han democratizado el acceso y mejorado la adopción, gracias a que tiene bajas barreras de entrada y además, introduce nuevas dinámicas de adopción tecnológica, donde usuarios no expertos pueden
interactuar y aprender con herramientas basadas en modelos avanzados a través de los LLM
con una interfaz amigable para todo tipo de usuario.
Esta tendencia podría acelerar la
adopción transversal en sectores con alto potencial como educación, el sector público y las
pymes, pero también exige desarrollar capacidades críticas sobre privacidad, veracidad,
sesgos y responsabilidad en su uso.
Perú: líder emergente en la adopción transversal de IA
Perú lidera la región en cuanto a tráfico web hacia páginas de IA y en intensidad de uso de páginas de IA más avanzada. Mientras este país reporta 6 visitas a páginas web de IA por usuario, el promedio regional reporta la mitad.
El comportamiento de los usuarios de internet y su uso de páginas de IA ofrece una perspectiva nueva de la adopción en los países, caracterizando el flujo de visitas hacia distintas soluciones de IA web por usuarios que no son necesariamente especializados.
Los resultados de tráfico web de IA refuerzan un fenómeno más grande en que se observa un mayor acceso a las soluciones de inteligencia artificial, facilitando una adopción acelerada con el potencial de beneficiar cada vez más a un mayor número de personas.
Participación ciudadana con IA: una oportunidad desperdiciada
A pesar del potencial de la IA para transformar los procesos participativos, su uso en mecanismos de democracia digital aún es limitado en la región. Si bien países como Colombia, México y Perú presentan un mayor uso de IA en procesos participativos, 8 de los 19 países del ILIA no reportan ningún caso de uso.
Esto refleja una brecha entre el interés gubernamental en tecnologías emergentes, donde la mayoría de los países aplica la IA para chatbots informativos, y su aplicación práctica en herramientas de consulta, rendición de cuentas o co-creación de políticas públicas.
Invertir en IA cívica, confiable, responsable y segura, podría mejorar la calidad democrática y fortalecer la confianza institucional. Esta brecha no es tecnológica, sino institucional y política, y revela una oportunidad desaprovechada para profundizar en procesos democráticos desde lo digital.
Open source como estrategia regional de colaboración tecnológica
El modelo de código abierto sigue representando una gran oportunidad para el desarrollo de la IA en la región, ya que permite generar soluciones locales sin depender de licencias privativas o infraestructuras costosas, a la vez que fomenta el desarrollo colaborativo en la comunidad desarrolladora.
El alto desempeño de países como Honduras, El Salvador y Cuba en la productividad, calidad y relevancia, respectivamente, de su producción de open source son un ejemplo concreto de las oportunidades que ofrece este modelo para todos los países de la región. La producción de código abierto estimula la colaboración regional, el aprendizaje colectivo y la transparencia algorítmica.
Apostar por una estrategia regional de fomento al desarrollo open source en IA puede reducir costos, acelerar resultados, mejorar interoperabilidad y fortalecer capacidades técnicas distribuidas en todo el territorio.
Baja innovación y concentrada en pocos países
La concentración de inversión y empresas de IA en unos pocos países revela un ecosistema de innovación frágil dentro de la región.
Mientras que países como Chile, Uruguay, Brasil, México y Colombia representan casi la totalidad del número de inversiones y empresas de IA en la región, Argentina destaca como líder en el valor total estimado de inversiones en IA, representando más de la mitad del valor total de las inversiones en IA de toda la región.
Sin embargo, este monto sigue siendo bajo en comparación al resto del mundo, donde toda la inversión regional en IA representa solo el 1,12% de la inversión en IA del resto del mundo, una brecha de 7x con relación a su participación en el PIB global.
¿Dónde se esconden los unicornios?
Solo seis países de la región cuentan con empresas unicornios: Chile, Brasil, México, Colombia, Ecuador y Argentina.
Esta ausencia podría no deberse únicamente a falta de financiamiento, sino también a marcos regulatorios inadecuados, baja tolerancia al riesgo, escasa cultura emprendedora y desconexión entre academia y sector privado.
Para revertir esta situación, se requiere una visión sistémica que incluya incentivos al emprendimiento, programas de incubación, fondos de inversión de riesgo públicos-privados y políticas de fomento al emprendimiento tecnológico con perspectiva regional.
El futuro del trabajo: tareas acelerables, personas irremplazables
Hoy en día casi la totalidad de las ocupaciones presentan oportunidades para acelerar sus tareas con IAGen, lo que significa que nadie queda excluido del potencial transformador de esta tecnología.
Pero la IA generativa no viene a reemplazar los puestos de trabajo, sino que viene a acelerar los procesos con su adopción, con un mayor potencial en los trabajos más cualificados.
El informe sobre la IA y el Futuro del Trabajo en Chile muestra que, en promedio, el 48% de las tareas pueden acelerarse, reflejando un potencial transversal pero heterogéneo, con un enorme potencial transformador para sectores como educación, sector público y pymes.
Estos resultados son alentadores para la transformación del trabajo e invita a pensar en estrategias inclusivas de adopción con políticas diferenciadas de capacitación e implementación.
CiencIA: tres formas de adopción de IA en la producción científica
La adopción de inteligencia artificial por parte de la comunidad científica, en investigación y academia, no sigue un patrón único de comportamiento.
La adopción científica de la IA se puede clasificar en tres perfiles de usuarios: los funcionales, que utilizan la IA para automatizar tareas; los integradores, que ven la IA como un aliado transformador; y los usuarios críticos, que se relacionan con la IA con cautela y enfoque analítico, acompañado de una fuerte reflexión ética y política.
Estos perfiles, que expresan distintas formas de apropiación tecnológica, se diferencian por el tipo de uso, nivel de integración y posicionamiento ético frente a la IA, y reflejan brechas de acceso, capacidades y sentido de la innovación.
Reconocer esta diversidad es clave para diseñar políticas de formación, adopción y gobernanza acordes a las realidades del ecosistema científico-académico regional.
Este año se observa un aumento importante en la proporción de mujeres investigadoras en inteligencia artificial en todos los países. El crecimiento del promedio regional de 19,8% a 23,6% en esta edición, está liderado por Cuba (32%), Panamá (30%) y Argentina (28%), junto con otros países como la República Bolivariana de Venezuela (27%), Ecuador (27%) y Honduras (26%). Sin embargo, persiste una importante brecha de género, donde todos los países tienen una proporción inferior al tercio de los investigadores, mientras que en la mayoría de los países la proporción de mujeres es inferior a 1 de cada 4 investigadores.
La inclusión de mujeres en IA es clave para mejorar la calidad de los sistemas algorítmicos, ya que aporta diversidad de perspectivas, experiencias y enfoques. Si no se consolidan estos avances con medidas sólidas y consistentes en el tiempo, la brecha podría mantenerse o aumentar en el futuro, dejando este avance como un hecho anecdótico.
La expansión sostenida de la comunidad académica en IA en los países de América Latina y el Caribe es una señal de una academia que crece y no se estanca. El promedio de investigadores de IA ha aumentado más de un 10% de 20.082 en la versión anterior, a 23.191 en esta edición, mientras que los investigadores que publican consistentemente en IA de 3.356 a 3.446 en el mismo periodo. Esta consolidación académica debe ir acompañada de políticas de retención, vínculo con el sector productivo y apoyo a la investigación aplicada. Sin esta articulación, la producción científica corre el riesgo de quedar desconectada de los desafíos sociales y económicos más urgentes de la región.
El uso de IA generativa en países como Uruguay, Chile, Perú, Costa Rica y República Dominicana, que superan el promedio regional, muestra que el acceso a la IA ya no está limitado a grandes centros tecnológicos. Las plataformas de IA generativa han democratizado el acceso y mejorado la adopción, gracias a que tiene bajas barreras de entrada y además, introduce nuevas dinámicas de adopción tecnológica, donde usuarios no expertos pueden interactuar y aprender con herramientas basadas en modelos avanzados a través de los LLM con una interfaz amigable para todo tipo de usuario. Esta tendencia podría acelerar la adopción transversal en sectores con alto potencial como educación, el sector público y las pymes, pero también exige desarrollar capacidades críticas sobre privacidad, veracidad, sesgos y responsabilidad en su uso.
Perú lidera la región en cuanto a tráfico web hacia páginas de IA y en intensidad de uso de páginas de IA más avanzada. Mientras este país reporta 6 visitas a páginas web de IA por usuario, el promedio regional reporta la mitad. El comportamiento de los usuarios de internet y su uso de páginas de IA ofrece una perspectiva nueva de la adopción en los países, caracterizando el flujo de visitas hacia distintas soluciones de IA web por usuarios que no son necesariamente especializados. Los resultados de tráfico web de IA refuerzan un fenómeno más grande en que se observa un mayor acceso a las soluciones de inteligencia artificial, facilitando una adopción acelerada con el potencial de beneficiar cada vez más a un mayor número de personas.
A pesar del potencial de la IA para transformar los procesos participativos, su uso en mecanismos de democracia digital aún es limitado en la región. Si bien países como Colombia, México y Perú presentan un mayor uso de IA en procesos participativos, 8 de los 19 países del ILIA no reportan ningún caso de uso. Esto refleja una brecha entre el interés gubernamental en tecnologías emergentes, donde la mayoría de los países aplica la IA para chatbots informativos, y su aplicación práctica en herramientas de consulta, rendición de cuentas o co-creación de políticas públicas. Invertir en IA cívica, confiable, responsable y segura, podría mejorar la calidad democrática y fortalecer la confianza institucional. Esta brecha no es tecnológica, sino institucional y política, y revela una oportunidad desaprovechada para profundizar en procesos democráticos desde lo digital.
El modelo de código abierto sigue representando una gran oportunidad para el desarrollo de la IA en la región, ya que permite generar soluciones locales sin depender de licencias privativas o infraestructuras costosas, a la vez que fomenta el desarrollo colaborativo en la comunidad desarrolladora. El alto desempeño de países como Honduras, El Salvador y Cuba en la productividad, calidad y relevancia, respectivamente, de su producción de open source son un ejemplo concreto de las oportunidades que ofrece este modelo para todos los países de la región. La producción de código abierto estimula la colaboración regional, el aprendizaje colectivo y la transparencia algorítmica. Apostar por una estrategia regional de fomento al desarrollo open source en IA puede reducir costos, acelerar resultados, mejorar interoperabilidad y fortalecer capacidades técnicas distribuidas en todo el territorio.
La concentración de inversión y empresas de IA en unos pocos países revela un ecosistema de innovación frágil dentro de la región. Mientras que países como Chile, Uruguay, Brasil, México y Colombia representan casi la totalidad del número de inversiones y empresas de IA en la región, Argentina destaca como líder en el valor total estimado de inversiones en IA, representando más de la mitad del valor total de las inversiones en IA de toda la región. Sin embargo, este monto sigue siendo bajo en comparación al resto del mundo, donde toda la inversión regional en IA representa solo el 1,12% de la inversión en IA del resto del mundo, una brecha de 7x con relación a su participación en el PIB global.
Solo seis países de la región cuentan con empresas unicornios: Chile, Brasil, México, Colombia, Ecuador y Argentina. Esta ausencia podría no deberse únicamente a falta de financiamiento, sino también a marcos regulatorios inadecuados, baja tolerancia al riesgo, escasa cultura emprendedora y desconexión entre academia y sector privado. Para revertir esta situación, se requiere una visión sistémica que incluya incentivos al emprendimiento, programas de incubación, fondos de inversión de riesgo públicos-privados y políticas de fomento al emprendimiento tecnológico con perspectiva regional.
Hoy en día casi la totalidad de las ocupaciones presentan oportunidades para acelerar sus tareas con IAGen, lo que significa que nadie queda excluido del potencial transformador de esta tecnología. Pero la IA generativa no viene a reemplazar los puestos de trabajo, sino que viene a acelerar los procesos con su adopción, con un mayor potencial en los trabajos más cualificados.
El informe sobre la IA y el Futuro del Trabajo en Chile muestra que, en promedio, el 48% de las tareas pueden acelerarse, reflejando un potencial transversal pero heterogéneo, con un enorme potencial transformador para sectores como educación, sector público y pymes. Estos resultados son alentadores para la transformación del trabajo e invita a pensar en estrategias inclusivas de adopción con políticas diferenciadas de capacitación e implementación.
La adopción de inteligencia artificial por parte de la comunidad científica, en investigación y academia, no sigue un patrón único de comportamiento. La adopción científica de la IA se puede clasificar en tres perfiles de usuarios: los funcionales, que utilizan la IA para automatizar tareas; los integradores, que ven la IA como un aliado transformador; y los usuarios críticos, que se relacionan con la IA con cautela y enfoque analítico, acompañado de una fuerte reflexión ética y política. Estos perfiles, que expresan distintas formas de apropiación tecnológica, se diferencian por el tipo de uso, nivel de integración y posicionamiento ético frente a la IA, y reflejan brechas de acceso, capacidades y sentido de la innovación. Reconocer esta diversidad es clave para diseñar políticas de formación, adopción y gobernanza acordes a las realidades del ecosistema científico-académico regional.
Mide la capacidad de cada país para generar nuevo conocimiento académico en el campo de la inteligencia artificial, aspecto estrechamente relacionado con la madurez del ecosistema local en la formación y desarrollo de talento.
Aborda los avances de la IA dentro del ecosistema de innovación y desarrollo local, tales como el número de empresas de IA, inversión privada, entorno emprendedor y trabajos de desarrollo open source.
Evalúa el avance de la integración de la IA en procesos, operaciones, productos o servicios dentro de un país, incluyendo al gobierno, sector privado, sociedad civil y ciudadanía en general.
Accede a la edición 2025 del ILIA y conoce los principales hallazgos sobre el estado de la IA en América Latina y el Caribe.