Benchmark propio · actualización julio de 2026
Usar IA no es lo mismo que adoptarla
Por Alex Torrenegra y Alan Arguello
Torrenegra & Co forma parte de OpenAI Partner Network; este reporte también refleja aprendizajes obtenidos en nuestras certificaciones.La lectura central
La región no está detenida por falta de acceso. Está detenida entre probar herramientas y rediseñar cómo trabaja: elegir un proceso, asignar un responsable, medir una línea base e integrar la solución con datos y sistemas reales.
permanece en uso individual
reporta pilotos aislados
muestra adopción operativa o escala
Dónde están hoy las empresas
Clasificamos la evidencia declarada en cinco niveles. El nivel no depende de cuántas herramientas se usan, sino de qué tan integrada está la IA en una forma de trabajo repetible.
Distribución agregada por nivel
Uso individual
Personas del equipo usan asistentes, copilotos o automatizaciones para tareas propias.
- Qué se observa
- Hay productividad personal, pero no existe un workflow compartido, un responsable ni una métrica común.
- Bloqueo habitual
- Demasiadas posibilidades y poca claridad sobre qué proceso mover primero.
- Siguiente movimiento útil
- Escoger un workflow concreto y documentar tiempo, costo, errores o conversión antes de cambiarlo.
La muestra es autoseleccionada y direccional. Describe a personas y organizaciones que ya mostraron interés por IA; no es un censo regional.
Latinoamérica muestra interés antes que profundidad operativa
Los datos públicos explican por qué puede parecer que la adopción está más avanzada. La región consume IA con intensidad, pero se concentra en soluciones listas para usar y todavía usa poco las capas que permiten construir procesos propios.
Explorar señales regionales
La región genera una proporción de tráfico a soluciones de IA mayor que su peso en usuarios globales de internet. Hay curiosidad y demanda de acceso.
ILIA 2025 · CEPAL y CENIANo es una contradicción
Puede haber mucha atención, crecimiento de usuarios y contenido sobre IA al mismo tiempo que pocas empresas cambian su operación. El tráfico mide acceso y consumo; este benchmark observa evidencia de integración organizacional.
La brecha aparece dentro de la organización
Un contraste adicional con empresas de software en Colombia muestra tres condiciones ausentes con frecuencia. No son niveles de madurez ni suman 100%; son brechas independientes que pueden coexistir.
no tiene una estrategia clara de adopción
no tiene claridad sobre los casos de uso
no mide el impacto de lo que ya está probando
La herramienta cambia rápido. Sin prioridad, ownership y medición, la organización acumula experimentos sin saber cuáles sostener.
Las preguntas cambian, pero los bloqueos se repiten
Al cruzar respuestas abiertas, sesiones y conversaciones entre sectores, aparecen los mismos patrones detrás de preguntas aparentemente distintas.
Explorar un patrón
- Cómo se manifiesta
- Seguimiento manual, tareas que pasan por varias personas, información copiada entre sistemas y reportes que consumen gran parte de la semana.
- Qué suele significar
- El proceso existe en la práctica, pero no está suficientemente definido para automatizarlo de extremo a extremo.
- Primera métrica útil
- Tiempo de ciclo, retrabajo o costo por transacción.
Cuatro conclusiones que sostienen el benchmark
Acceso no equivale a adopción
Las herramientas ya llegaron a los individuos. El salto pendiente consiste en convertir ese uso en procesos compartidos con responsables, datos y criterios de calidad.
Un proceso visible precede a una buena automatización
Cuando nadie puede describir entradas, decisiones, excepciones y resultado esperado, la IA suele acelerar la confusión o automatizar retrabajo.
El dolor económico aparece como costo de coordinación
Las mejores oportunidades evitan que el crecimiento exija más personas persiguiendo información, preparando reportes o moviendo tareas entre sistemas.
La secuencia importa más que la herramienta
El patrón más sólido es proceso, responsable, línea base, integración y control. Cambiar el orden produce demos atractivas con poco impacto operativo.
Una prueba rápida de adopción real
Marca lo que ya existe alrededor de un caso de uso concreto. No evalúes a la empresa en abstracto: piensa en un workflow que el equipo ya está intentando mejorar.
Esta herramienta no envía ni guarda tus respuestas.
Señales presentes
0/5
Uso o exploración
Todavía hay una herramienta o idea, pero no un sistema operativo alrededor de ella.
La ruta para avanzar un nivel
No comienza comprando otra plataforma. Comienza reduciendo una incertidumbre operativa a la vez.
- 01
Proceso
Elegir un workflow frecuente, costoso o lento.
- 02
Responsable
Asignar quién responde por el resultado.
- 03
Línea base
Medir tiempo, costo, errores o conversión actual.
- 04
Integración
Conectar datos, sistemas y usuarios reales.
- 05
Control
Definir revisión, excepciones y criterio para escalar.
Metodología y límites
El análisis consolida de forma anónima y deduplicada formularios, preguntas abiertas, eventos, sesiones y conversaciones ejecutivas de Torrenegra & Co entre marzo y julio de 2026. La evidencia declarada se mapeó a una misma rúbrica de madurez y las respuestas ambiguas se excluyeron del benchmark.
Los hallazgos cualitativos se triangularon entre sectores y se contrastaron con investigación pública actual de CEPAL, CENIA y el Observatorio de Desarrollo Digital. Los datos públicos y los datos propios se presentan por separado porque miden fenómenos distintos.
La muestra es autoseleccionada y direccional, no una encuesta representativa de toda Latinoamérica. No se publican nombres, empresas, correos, citas identificables ni conteos privados por fuente.
Fuentes públicas de contraste
Cómo citar este análisis
Torrenegra & Co (2026). Benchmark de adopción de IA en Latinoamérica. Actualización de julio de 2026. https://www.torrenegra.com/es/insights/ai-adoption-latin-america