La adopción del uso de la IA en las empresas colombianas se disparó, pero casi ninguna sabe qué hacer con ella después.

Imagina que en Colombia, mientras lees este párrafo, ya arrancó a operar una empresa nueva usando inteligencia artificial; y cuando termines de leer el siguiente, habrá arrancado otra. Ese es, literalmente, el ritmo que encontró un estudio reciente de Amazon Web Services (AWS): una compañía colombiana empieza a usar IA cada cinco minutos. Suena a titular exagerado, pero no lo es tanto si se hace la cuenta: más de 130.000 empresas se subieron a la ola en el último año.

 

De todas esas empresas que ya usan IA, apenas el 12% llegó a un nivel de madurez que de verdad transforma el negocio. El resto (la inmensa mayoría) sigue en el escalón más básico: chatbots genéricos, herramientas compradas ya hechas, automatizaciones pequeñas que ayudan, pero que no cambian nada de fondo.

 

¿De dónde sale esta información?

Los datos provienen del estudio “Desbloqueando el potencial de la IA en Colombia 2026”, elaborado por la consultora Strand Partners por encargo de AWS (el negocio de nube e inteligencia artificial de Amazon), con encuestas a 1.000 líderes empresariales y 1.000 ciudadanos colombianos. AWS presentó los hallazgos en el AWS Summit Bogotá y los compartió directamente con medios como Portafolio, que publicó la entrevista con Paula Bellizia, vicepresidenta de AWS para América Latina.

Con declaraciones separadas de Daniel Saldarriaga, gerente país de AWS Colombia, ofrece otra lectura de fondo: las empresas están usando la IA para que la gente trabaje un poco más rápido, pero todavía no la están usando para replantear cómo funciona el negocio.

 

Los números que explican la “fiebre” de la IA en Colombia

Antes de entrar en el tema, hay que reconocer que la parte de adopción sí es una buena noticia. La proporción de empresas colombianas que usan inteligencia artificial pasó de 34% a 42% en apenas un año, un salto grande para cualquier tecnología. Bellizia lo resumió comparándolo con la nube: según ella, la velocidad de adopción de la IA está superando incluso a la que tuvo la computación en la nube cuando arrancó hace dos décadas.

Y no es solo Colombia hablando de sí misma. Un estudio de Accenture, citado por AWS y por varios medios este año, calcula que la inteligencia artificial podría sumarle hasta US$88.000 millones al PIB colombiano y más de un billón de dólares al PIB de toda América Latina hacia 2038. Son cifras a largo plazo, sí, pero dan una idea de por qué tantas empresas (desde bancos hasta PyMEs) están corriendo a subirse al tren.

 

El problema no es empezar, es avanzar

Aquí está la parte que de verdad importa para cualquier empresario que esté leyendo esto y pensando “nosotros ya usamos IA, vamos bien”. El estudio divide la madurez de las empresas en tres niveles:

• Básico (74%): chatbots para atención al cliente, herramientas de IA generativa compradas y listas para usar, automatizaciones puntuales. Es el nivel de “ya la probamos”, no el de “ya la integramos”.
• Intermedio (14%): la empresa metió la IA en varias áreas del negocio, no solo en una.
• Avanzado (12%): combina distintos modelos de IA, construye sistemas propios e implementa IA agéntica, es decir, sistemas capaces de ejecutar tareas completas por su cuenta, sin que un humano tenga que darle clic a cada paso.

Ese último grupo, el del 12%, es el que de verdad está viendo resultados en ingresos y no solo en “productividad”. Y aquí hay un dato curioso que separa a Colombia, quien más avanza no es la empresa grande con presupuesto ilimitado, sino la startup. El 29% de las startups colombianas ya está en ese nivel avanzado, frente a apenas 10% de las pymes y 9% de las grandes empresas. Tiene sentido si lo piensas, una startup nace sin procesos viejos que desarmar, así que le resulta más fácil construir con IA desde el primer día que una empresa de 40 años tratando de encajarla en sistemas que llevan décadas funcionando igual.

 

Otro par de cifras que ponen el freno de mano a cualquier optimismo prematuro es que solo el 15% de las empresas que adoptaron IA lanzó un producto o servicio nuevo gracias a ella, y apenas el 18% tiene una estrategia integral de IA (o sea, un plan de verdad, no un experimento aislado en el área de marketing).

 

Los tres ingredientes que, según AWS, marcan la diferencia

Bellizia fue bastante concreta sobre qué separa a las empresas que sí logran el salto de las que se quedan estancadas en el piloto eterno. Son tres cosas, y ninguna es “comprar más IA”:

• Infraestructura en la nube. Sin llevar los flujos de trabajo importantes a la nube, es prácticamente imposible procesar el volumen de datos que exige la IA a escala. Es la base sobre la que se construye todo lo demás.
• Datos organizados. No sirve tener mucha información si está regada en veinte sistemas que no se hablan entre sí. La IA necesita datos limpios y accesibles para funcionar bien.
• Mentalidad “AI first”. Este es el más difícil de medir, pero probablemente el más importante:

  las empresas que más provecho le sacan no tratan la IA como un proyecto aislado de innovación, sino como una forma de pensar el negocio desde el principio.

El verdadero cuello de botella: no hay suficiente gente que sepa hacerlo

Si hay un tema que se repite en casi todas las conversaciones sobre IA en Colombia este año, es el talento. Y los números del estudio lo confirman, el 47% de las empresas colombianas señala la escasez de competencias digitales y de IA como su principal barrera. El 63% dice tener dificultades para atraer personal con esas habilidades, y solo el 29% siente que tiene acceso suficiente a desarrolladores para ejecutar sus planes de IA.

 

Bellizia comentó que ese es, con diferencia, el pedido de ayuda que más recibe de las empresas, y que el patrón se repite igual en Brasil y en México. Como respuesta, AWS se comprometió a capacitar a más de medio millón de colombianos hasta 2028 y a dos millones de personas en toda América Latina, dentro de programas como “AWS Entrena Colombia“.

 

El problema del talento tampoco es exclusivo de la IA “buena”. En temas de ciberseguridad, que van de la mano con cualquier estrategia seria de IA empresarial; la región enfrenta un déficit estimado de cerca de 329.000 profesionales, según el reporte global de habilidades de Fortinet 2025, lo que ayuda a explicar por qué casi la mitad de los responsables de seguridad de la región admite no poder evaluar bien los riesgos que trae la propia IA.

 

El segundo problema, más silencioso: casi nadie sabe medir si la IA está funcionando

Aquí hay una contradicción interesante. El 72% de las empresas colombianas dice tener retornos positivos de sus inversiones en IA, y el 88% reporta mejoras de productividad. Números bonitos, ¿no? El problema es que, cuando se les pregunta cómo calculan eso, el 47% admite que no tiene una forma confiable de medir el retorno de la inversión, y solo el 19% cuenta con un marco definido para saber cuándo una implementación realmente funcionó.

 

En la práctica, esto se traduce en que casi la mitad de las empresas hace seguimiento de cosas como número de usuarios, consultas procesadas o tiempo ahorrado (métricas de actividad, básicamente), mientras que apenas el 29% mide resultados de negocio de verdad: más ventas, menos costos, mejores márgenes.

 

Esta desconexión entre “sentir que funciona” y “poder demostrarlo” no es exclusiva de este estudio. Una encuesta de HubSpot citada este año encontró que apenas el 12% de una muestra de 201 empresas colombianas obtiene beneficios concretos y medibles de sus inversiones en IA, un número que, aunque viene de una metodología distinta, apunta en la misma dirección: adoptar la tecnología es la parte fácil; demostrar que valió la pena es la difícil.

 

Gobierno y regulación: el freno que nadie está pisando con fuerza

Otro hallazgo que vale la pena subrayar es que el 58% de las empresas colombianas dice que sería más propenso a adoptar IA si el propio Gobierno lo hiciera primero. El sector público, en otras palabras, tiene el poder de acelerar (o frenar) la adopción empresarial con su propio ejemplo.

 

Y sobre las reglas del juego, el panorama es de incertidumbre: el 67% de las empresas considera importante tener claridad regulatoria para animarse a invertir más en IA, pero solo el 23% cree que el Gobierno colombiano tiene un plan claro al respecto, y apenas el 27% confía en que esas reglas (cuando existan) se mantengan estables en el tiempo.

 

 

Casos reales: ¿cómo se ve el 12% avanzado en la práctica?

Para que esto no se quede en porcentajes abstractos, el estudio destaca un par de casos colombianos que sí llegaron al nivel avanzado.

 

Nequi, la billetera digital del Grupo Bancolombia, tiene un asistente virtual que atiende la mitad de las consultas que le llegan por chat, con un 90% de efectividad. Sus agentes de IA, además, lograron duplicar la velocidad de los procesos de preaprobación de crédito, algo que en un banco tradicional puede tomar días.

 

El Hub de Inteligencia Artificial de Cali, por su parte, muestra un uso menos comercial y más social: usa modelos de IA para predecir complicaciones perinatales en embarazos de riesgo y para mapear asentamientos informales en la ciudad, información clave para planeación urbana y salud pública.

 

Son ejemplos útiles porque muestran algo que el estudio también sugiere: el salto al nivel avanzado no depende del tamaño de la empresa ni del sector, sino de si el problema que se está resolviendo con IA es realmente importante para el negocio (o, en el caso de Cali, para la ciudad).

 

Entonces, ¿qué significa todo esto para una empresa colombiana?

Si tuviéramos que resumir el mensaje de fondo en una frase, sería esta: adoptar IA ya dejó de ser el reto; el reto ahora es no quedarse en el nivel del chatbot básico para siempre.

 

Las cifras dejan una hoja de ruta bastante clara para cualquier empresa (grande, mediana o startup) que quiera pasar del 74% básico al 12% avanzado:

• Resolver primero la infraestructura de datos y nube, porque sin eso ningún modelo por sofisticado que sea va a rendir a escala.
• Invertir en formar a la gente propia, porque contratar talento especializado en IA en este momento es, literalmente, competir por un recurso escaso en toda la región.
• Definir desde el inicio cómo se va a medir el éxito, en términos de negocio y no solo de actividad, para no terminar celebrando números que no dicen nada sobre si la inversión valió la pena.
• Y, sobre todo, dejar de tratar la IA como un proyecto de un solo equipo y empezar a pensarla como parte de la estrategia general de la empresa.

La buena noticia es que Colombia ya demostró que sabe subirse rápido a una tecnología nueva. La pregunta que queda abierta para el resto de 2026 es si ese mismo empuje va a servir para construir algo que realmente transforme los negocios, o si se va a quedar, como advierte el propio estudio, en una fiebre de adopción que no termina de convertirse en resultados.

 

Créditos Imagen superior: Nano Banana 2

Fuente:
Marketing 4 Ecommerce