80 % de las organizaciones de América Latina planea invertir en IA generativa

Automatización avanzada, operaciones autónomas, infraestructura resiliente y sostenibilidad inteligente serán las megatendencias que definirán qué organizaciones lideran y cuáles quedan rezagadas.

La expansión de la IA ya no se limita a las grandes compañías tecnológicas. Sectores como la industria, la energía, la banca, la salud y los centros de datos avanzan hacia modelos de negocio cada vez más impulsados por datos, algoritmos y capacidad de procesamiento en tiempo real.

De acuerdo con IDC, el 80 % de las organizaciones de América Latina planea invertir en IA generativa y automatización avanzada para 2026, y se prevé que esta tecnología aporte más de 1,3 billones de dólares al PIB global para finales de la década (McKinsey Global Institute, 2025).

El crecimiento acelerado de los centros de datos en América Latina refleja la transformación digital de la región. De acuerdo con el informe Latin America Data Center Market Landscape 2024 de DCD, el número de instalaciones de colocation y edge aumentará más del 25 % anual hasta 2026 en Latam, impulsado por la demanda de servicios cloud, IA y analítica avanzada. Este contexto posiciona a la región como un punto estratégico para el despliegue de infraestructura digital sostenible y de alto rendimiento.

En este contexto, la IA deja de ser un proyecto piloto para convertirse en un componente central del negocio. Las organizaciones se ven obligadas a avanzar desde la experimentación hacia la integración: la inteligencia artificial ya no solo optimiza procesos, sino que predice comportamientos, automatiza decisiones críticas y redefine la experiencia del cliente.

Megatendencias de IA que marcarán 2026

1. IA generativa aplicada a los negocios

Según Gartner, más del 80 % de las empresas habrán utilizado interfaces de programación de aplicaciones de IA generativa (GenAI APIs) o implementado aplicaciones habilitadas por GenAI en entornos de producción para 2026, frente a menos del 5 % en 2023.

Esto implica que la IA ya no se limita a experimentos aislados, sino que pasará a formar parte del núcleo operativo de las organizaciones. Por ejemplo, en el sector financiero, los modelos generativos entrenados con datos propios permitirán diseñar productos personalizados, generar informes regulatorios automáticamente y optimizar la experiencia del cliente en tiempo real. En manufactura, esta tecnología podrá simular procesos de producción, diseñar prototipos digitales y acelerar el time-to-market con menor coste y riesgo.

2. Automatización cognitiva y operaciones autónomas

Las organizaciones ya planean implementar tecnologías de automatización inteligente, integrando IA, machine learning y edge computing a lo largo de los próximos tres años. En industrias críticas como energía, telecomunicaciones o centros de datos donde la confiabilidad es clave, estos sistemas autónomos permiten reducir errores operativos, escalar frente a la demanda y mejorar la resiliencia general. Por ejemplo, en centros de datos, la implementación de automatización cognitiva puede traducirse en detección temprana de fallos, optimización de la carga térmica y mantenimiento proactivo que evita interrupciones costosas.

3. Data centers sostenibles y neutros en carbono

La sostenibilidad se ha convertido en un eje estructural para el futuro de los centros de datos. Según el Uptime Institute (Global Data Center Survey, 2024), para 2026 el 90 % de las nuevas instalaciones integrarán estrategias de eficiencia energética y monitoreo de huella de carbono como parte de su diseño base. Esta transformación no solo responde a la presión regulatoria y a los compromisos de descarbonización global, sino también a una nueva economía digital que exige infraestructura más eficiente y resiliente.

“La inteligencia artificial ya no se mide solo por su capacidad de automatizar, sino por su impacto en la sostenibilidad, la seguridad y la eficiencia. En los próximos años, veremos cómo las empresas que integren IA con una visión ética y estratégica lograrán no solo operar mejor, sino anticipar el futuro. Esa será la verdadera ventaja competitiva en 2026”, afirma Luis Santamaría, líder del área Cloud & Service Providers en Schneider Electric.

4. Infraestructura híbrida y resiliencia distribuida

El auge de la inteligencia artificial, el edge computing y los modelos cloud está redefiniendo la forma en que las organizaciones construyen su infraestructura crítica. De acuerdo con el informe IDC FutureScape: Worldwide Digital Infrastructure 2025 Predictions, anticipa una adopción acelerada de arquitecturas híbridas y edge computing, especialmente en países como Brasil, Chile, Colombia y México, por su alta demanda de servicios cloud y su expansión de conectividad regional (IDC Latin America Digital Infrastructure Trends, 2024). La resiliencia, por tanto, ya no depende solo de la redundancia, sino de la capacidad de anticipar, aislar y recuperar operaciones críticas en tiempo real.

En Argentina, esta tendencia se refleja en el crecimiento sostenido de los centros de datos edge. De acuerdo con un informe de DC Market Insights, el mercado local alcanzó los USD 131,95 millones en 2025 y se proyecta que llegue a USD 585,28 millones hacia 2035, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 15,93 % durante el período de pronóstico.

Aprovechar estas megatendencias no implica adoptar tecnología por tendencia, sino construir una estrategia basada en datos, eficiencia energética y resiliencia operativa. Las organizaciones que integren plataformas inteligentes de monitoreo, analítica avanzada y software predictivo no solo reducirán costos, sino que también minimizarán su impacto ambiental y fortalecerán su competitividad.

2026 marcará el punto de inflexión: la inteligencia artificial dejará de ser un complemento para convertirse en el núcleo operativo de los negocios. Las empresas que ya estén transitando este camino estarán mejor preparadas para liderar la próxima era digital.