Por Jaume Sués Caula*
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como la “tecnología transversal” más poderosa de transformación económica y social en las últimas décadas. Su avance está siendo meteórico, y sus aplicaciones son cada vez más ubicuas en las empresas de Hispanoamérica. Probablemente, este 2025 oiremos hablar mucho de los “agentes de IA” y las “transformaciones agénticas” que sucederán en las organizaciones, a nivel táctico.
Estos son los cinco principales impactos estratégicos que, indirectamente, tendrá esta nueva tecnología en las grandes organizaciones.
Concentración
Las grandes organizaciones de Latinoamérica cuentan con mejores economías de escala que rentabilizan los casos de uso de IA, ya que pueden distribuir los costos iniciales de implementación y mantenimiento de estas tecnologías entre una gran cantidad de usuarios y aplicaciones. En mi experiencia, este factor es clave en la muy distinta velocidad de adopción de la IA entre los corporativos (una reciente encuesta de EY indica que el 93% de las grandes empresas de Latinoamérica cuenta con programas de IA) y las organizaciones de tamaño mediano.
A mi entender, se generará una polarización entre la productividad y competitividad de las empresas grandes versus las medianas y pequeñas. Es de esperar una concentración en las cuotas de mercado, sobre todo, en los sectores de servicios.
Polarización de oportunidades laborales
La IA también está contribuyendo a una mayor polarización dentro de las empresas y en el mercado laboral. Si bien las tecnologías avanzadas generan nuevas oportunidades, estas suelen estar concentradas en empleos altamente calificados.
Por ejemplo, los ingenieros de datos y los desarrolladores de IA son cada vez más demandados, tal como ha destacado el reciente informe “Future of Jobs 2025” del World Economic Forum; mientras los puestos menos calificados, como los operarios de líneas de producción, están en riesgo de desaparecer debido a la automatización.
Aunado al punto anterior, la distribución desigual de recursos dentro de las empresas exacerba esta polarización, también en la formación de su talento. Las organizaciones que cuentan con los recursos para invertir en IA amplían su ventaja con un talento más cualificado, mientras que aquellas que no pueden hacerlo quedan rezagadas.
Plataformización del negocio
La adopción de la IA está impulsando una “plataformización” de los modelos de negocio, donde las empresas tradicionales transforman sus operaciones hacia plataformas digitales. En Latinoamérica, este cambio es evidente en sectores como el transporte, con aplicaciones que utilizan IA para gestionar la logística y mejorar la experiencia del cliente.
Recientemente, Satya Nadella, CEO de Microsoft, reflexionó sobre la profundidad del cambio que supondrán los agentes en el mapa de IT de las grandes corporaciones, donde prevé un ecosistema empresarial en que las organizaciones conectarán oferta con demanda a través de agentes y datos. Esto, probablemente, genere una dinámica de desintermediación en todas las cadenas de valor, lo cual explico a continuación.
Desintermediación
La IA también está eliminando intermediarios en diversos procesos empresariales. Un caso notable es el sector financiero, donde las fintech están utilizando algoritmos para ofrecer créditos y servicios financieros directamente a los consumidores, sin necesidad de bancos tradicionales.
La IA no solo reduce costos, sino que también aumenta la accesibilidad para segmentos desatendidos de la población. En nuestro país, por ejemplo, los nuevos modelos de riesgo que habilita esta tecnología son toda una oportunidad para la inclusión financiera.
Sin embargo, también se plantea el riesgo de concentrar datos sensibles en unas pocas plataformas, lo que podría derivar en problemas de privacidad y seguridad.
Esta pelea la ganará quien mejor conozca a su cliente, a través, a su vez, de analítica avanzada de los patrones de conocimiento que transparenta la interacción digital. Es decir, quien mejor sepa explotar la nueva información que suponen todas las nuevas interacciones que los clientes y prospectos realizan en nuestros sitios, apps, y redes sociales.
Obsolescencia de puestos de trabajo
Uno de los impactos más discutidos de la IA es la obsolescencia de ciertos puestos de trabajo. Operaciones repetitivas, como la captura de datos o la atención básica al cliente, están siendo reemplazadas por sistemas automatizados. En la región de Latinoamérica, esto es particularmente visible en sectores como manufactura y call centers.
En lo personal, soy más un partidario de que la IA no nos quitará el trabajo; más bien, alguien que sepa usar y aprovechar el potencial de la IA es lo que pondrá tu trabajo en riesgo.
Sin embargo, las empresas y los empleados pueden prepararse para esta transición. La reeducación y la capacitación en habilidades digitales son clave. Por ejemplo, iniciativas como Platzi y Laboratoria están ayudando a trabajadores de Latinoamérica a adquirir competencias en programación y diseño, preparándolos para los empleos del futuro. Es esencial para las organizaciones fomentar una cultura de aprendizaje continuo y adaptación para mantenerse competitivas en un entorno cambiante.
Conclusión
La inteligencia artificial está transformando las empresas en Latinaomérica de formas profundas y multifacéticas. Si bien sus beneficios son innegables, también plantea desafíos significativos que deben ser abordados de manera proactiva. La concentración, la polarización laboral, la plataformización, la desintermediación y la obsolescencia laboral son, a mi entender, los principales impactos indirectos que ya estamos observando.
La adaptación, la inversión en formación continua y la regulación responsable serán factores determinantes para garantizar que la IA contribuya al desarrollo sostenible y equitativo en nuestra región.
Contacto:
*Jaume Sués Caula es Socio de Servicios Financieros, Digitales, y Tecnologías Emergentes para EY Latinoamérica.
Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.
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