La inteligencia artificial en economías emergentes: impacto sectorial, productividad y desafíos en Colombia

Tendencias04-09-2025

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en las economías emergentes marca un punto de inflexión en su capacidad para cerrar brechas históricas de productividad, acelerar procesos de industrialización y abrir oportunidades que antes parecían reservadas a países desarrollados. 

El aterrizaje de la IA en estos mercados no ha sido homogéneo: sectores como agricultura, servicios financieros, salud y logística avanzan con pasos firmes, mientras otros, como manufactura ligera, educación y pymes tradicionales, muestran un rezago marcado por limitaciones de fondo en infraestructura, talento y acceso a datos.

En el panorama global, América Latina, el Sudeste Asiático, África y ciertas economías del Medio Oriente comparten características que facilitan una rápida adopción tecnológica: crecimiento demográfico, menor deuda relativa, necesidad de modernizar cadenas de valor y la posibilidad de “saltar” etapas de infraestructura física gracias a la digitalización. 

Según Andrés Felipe Sierra, CEO y fundador de SM Digital, “en estos entornos la IA está afectando de forma diferente, pero hay sectores que presentan impactos transversales. El agro es uno de ellos: en África, por ejemplo, el uso de drones con sensores avanzados ha incrementado entre 20 % y 30 % la productividad agrícola, y en América Latina sistemas de monitoreo de cultivos basados en IA reportan mejoras cercanas al 30 % en eficiencia y calidad, optimizando riego, fertilización y control de plagas”.

Otro sector protagonista es el financiero. La banca móvil y las fintech han transformado radicalmente la inclusión financiera en países sin infraestructura bancaria robusta, reduciendo costos operativos hasta en un 40 % gracias a la automatización, scoring crediticio algorítmico y servicios de atención conversacional basados en IA. Este patrón se repite en economías como Kenia, India, Brasil y Colombia, donde las billeteras móviles y los pagos instantáneos —como el sistema PIX brasileño o la llegada de Bre-B en nuestro país— han creado ecosistemas digitales que integran pagos y nuevas posibilidades para todo el sistema.

En salud, la pandemia del covid-19 aceleró la telemedicina y la adopción de diagnósticos asistidos por IA. En India y mercados del Sudeste Asiático, sistemas de lectura de radiografías y análisis de laboratorio basados en modelos entrenados, detectan enfermedades con mayor rapidez y precisión, reduciendo errores y costos. En Latinoamérica, aunque la escala es menor, startups y hospitales universitarios ya incorporan IA en áreas como triaje digital, monitoreo remoto de pacientes crónicos y optimización de inventarios de medicamentos.

Principales retos para la IA en Colombia y economías emergentes

Pero no todos los sectores avanzan al mismo ritmo. La manufactura en gran parte de América Latina todavía está en un proceso incipiente de integración de IA, con excepciones en México y Brasil, donde las cadenas exportadoras hacia EE. UU. y Europa han presionado la adopción de automatización inteligente. 

La educación formal, en cambio, enfrenta una paradoja: aunque el acceso a internet móvil es alto, persisten deficiencias en velocidad, conectividad fija y uso productivo de las herramientas digitales. Como advierte Andrés Sierra, “si todo el contenido que se consume gira en torno a redes sociales y entretenimiento, se desaprovecha el potencial de desarrollar habilidades críticas en un mundo conectado”.

En Colombia, la pregunta de si realmente se está capitalizando la IA requiere matices. Hay ejemplos de liderazgo en el sector financiero, agroindustrial y en algunas áreas de salud y comercio electrónico. Empresas del agro usan modelos predictivos para anticipar rendimientos; bancos y aseguradoras aplican IA para personalizar ofertas y prevenir fraudes; y el retail digital experimenta con hiperpersonalización y agentes autónomos para mejorar la experiencia del cliente, una tendencia que en mercados desarrollados ya genera incrementos de doble dígito en conversión y retención. 

Sin embargo, las pymes —que representan más del 90 % del tejido productivo colombiano— aún tienen una adopción limitada por desconocimiento, falta de talento especializado y costos percibidos.

El capital privado está detectando oportunidades. Fondos regionales y multinacionales han invertido en startups colombianas que aplican IA en logística, agritech y ciberseguridad. Ejemplos recientes incluyen plataformas de optimización de rutas para transporte de carga, sistemas de visión artificial para control de calidad en producción alimentaria y soluciones de verificación de identidad basadas en biometría. Pero estas inversiones tienden a concentrarse en hubs como Bogotá y Medellín, dejando fuera regiones con potencial, pero con menos densidad empresarial y talento.

A su vez, la brecha de talento es uno de los desafíos más críticos. América Latina produce un exceso relativo de profesionales en ciencias sociales y un déficit en ingeniería, matemáticas y programación. En Colombia, la fuga de talento digital hacia compañías extranjeras —facilitada por el trabajo remoto— significa que una porción relevante del conocimiento se aplica fuera de la economía local. Esto, combinado con la escasa formación en IA desde etapas escolares y técnicas, limita la capacidad de expansión. 

En el frente regulatorio, la región sigue el marco europeo como referencia, con Brasil, Colombia, Perú y Chile avanzando en propuestas de gobernanza de IA, protección de datos y mitigación de sesgos algorítmicos. No obstante, la velocidad legislativa es inferior al ritmo de la innovación, lo que deja espacios para que unas pocas big tech globales concentren poder. Esto genera riesgos de dependencia tecnológica y vulnerabilidad frente a decisiones unilaterales de proveedores que controlan infraestructura y modelos de IA. En áreas sensibles como justicia, salud y crédito, el uso de IA sin supervisión humana rigurosa ya ha provocado controversias por sesgos y errores.

La concentración del capital y la tecnología plantea un reto doble: evitar que la IA amplíe la brecha entre grandes corporaciones y pymes, y que la desigualdad en acceso a herramientas genere exclusión social. Andrés Sierra, insiste en que no basta con regular; se requiere un compromiso del mercado, similar al que impulsó avances en sostenibilidad y responsabilidad ambiental, para que consumidores, inversionistas y gobiernos presionen por prácticas éticas y abiertas.

Proyecciones de impacto de la IA en Colombia a 2030: inversión, productividad y transformación sectorial

Si Colombia mantiene el ritmo de adopción de inteligencia artificial que ha mostrado desde 2022, pero cierra las brechas críticas de talento, datos e infraestructura, el impacto hacia 2030 podría ser significativo tanto en términos de productividad como en atracción de capital. 

Basándonos en tendencias regionales, proyecciones de consultoras como McKinsey y PwC, y en la experiencia de otros mercados emergentes como India o Brasil, se pueden anticipar tres grandes líneas de evolución:

En primer lugar, la contribución de la IA al PIB colombiano oscilaría entre el 3 % y el 5 % anual acumulado hacia 2030, con un efecto total equivalente entre USD30.000 y USD45.000 millones. 

Este crecimiento sería impulsado principalmente por la transformación digital de cuatro sectores líderes: agroindustria, servicios financieros, salud y comercio electrónico. 

En el agro, la integración masiva de sistemas de monitoreo satelital, drones con IA y análisis predictivo de clima y suelo, permitiría incrementos de rendimiento del 20 % al 35 % en cultivos estratégicos como café, caña de azúcar, palma y flores. Esto, sumado a la optimización logística en puertos y transporte, podría aumentar la competitividad exportadora.

En servicios financieros, la hiperpersonalización y automatización de procesos podría reducir costos operativos entre un 35 % y un 50 %, liberando capital para innovación y expansión de servicios hacia segmentos no bancarizados. Las fintech, apoyadas en IA para scoring crediticio alternativo y prevención de fraude, ampliarían la inclusión financiera del 60 % actual a más del 80 % de la población adulta. Este salto, además, generaría oportunidades para seguros personalizados y microinversiones, estimulando un ecosistema de capitalización de pequeños ahorradores.

En salud, la IA aplicada al diagnóstico temprano, el diseño de tratamientos personalizados y la gestión predictiva de recursos hospitalarios podría reducir los tiempos de atención en un 40 % y optimizar el uso de camas, equipos y personal. Para 2030, la telemedicina con soporte de IA podría cubrir hasta un 70 % de las consultas primarias en zonas rurales, cerrando brechas históricas de acceso. El impacto económico iría más allá del ahorro en costos: mejor salud pública implica mayor productividad laboral y menor carga para el sistema de pensiones y subsidios.

En comercio electrónico, la IA conversacional y los agentes autónomos permitirán experiencias de compra predictivas y personalizadas, con tasas de conversión un 20 % más altas que en 2024. Este sector, potenciado por logística inteligente y pagos instantáneos, podría duplicar su participación en el retail nacional, pasando del 7 % - 8 % actual a más del 15 % en 2030.

En segundo lugar, la atracción de inversión privada hacia startups y scaleups de IA podría multiplicarse por cinco, superando los USD5.000 millones acumulados en la década, siempre que el país ofrezca un marco regulatorio claro y competitivo. 

Bogotá y Medellín se consolidarían como hubs tecnológicos regionales, pero ciudades como Cali, Barranquilla y Bucaramanga podrían integrarse al mapa si se incentiva la creación de clústeres especializados en IA aplicada a nichos como agro, energía y logística portuaria.

Por último, en términos de empleo y talento, la IA reconfigurará el mercado laboral: se estima que un 15 % de las tareas actuales en sectores administrativos, servicio al cliente y manufactura se automatizarán. Sin embargo, este efecto podrá ser compensado si Colombia invierte decididamente en formación STEM y en programas de reconversión laboral orientados a analítica de datos, ingeniería de IA, y ciberseguridad y mantenimiento de sistemas inteligentes. De lo contrario, el riesgo es un desplazamiento neto de empleos que amplíe la desigualdad.

La proyección optimista para 2030 supone que el país aproveche el momento actual para articular esfuerzos público-privados, integrando a pymes y regiones en la adopción de IA y evitando que los beneficios se concentren exclusivamente en grandes corporaciones y capitales globales. 

Si no se avanza en estas líneas, el escenario alternativo es una IA que aumente la productividad de pocos, concentre aún más el capital y deje intactas —o incluso agrave— las brechas sociales y territoriales.

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