Por Diego San Esteban
La IA en Latinoamérica no necesita más «eventos de networking». Necesita SANGRE, SUDOR y CÓDIGO
En las salas de junta de São Paulo, los directores debaten cómo reducir costos. En los cafés de Bogotá, los emprendedores sueñan con escalar sus startups. Y en las calles de Buenos Aires, los ciudadanos exigen servicios públicos eficientes. Hay un denominador común en todos estos escenarios: la inteligencia artificial ya no es una opción, es el tejido invisible que une —o divide— el futuro de nuestras economías
La Inteligencia Artificial ya no es una promesa. Es una realidad que está redefiniendo empresas, empleos y sociedades. Y mientras el mundo avanza, Latinoamérica se debate entre la fascinación y el miedo. Pero los datos de Gartner no mienten: el 67% de las organizaciones más maduras ya están creando roles en IA generativa, y el 87% cuenta con equipos dedicados. En Latinoamérica, ese porcentaje se reduce a un tímido 18% (BID, 2023). La pregunta no es si nos alcanzará la ola tecnológica, sino si sabremos surfearla o nos ahogaremos en la inercia.
Los Roles que Definen el Juego (y que No Estamos Llenando)
Gartner no solo trae estadísticas; trae un mapa de supervivencia. Estos son los perfiles que están moldeando el futuro, y que en nuestra región aún parecen ciencia ficción:
- Especialistas en ética de IA: No son filósofos, son guardianes. Identifican sesgos en algoritmos que podrían discriminar a una mujer en un proceso de contratación o negar un crédito a una comunidad marginada. Su trabajo evita que la IA amplifique nuestras injusticias.
- Ingenieros de aprendizaje automático: No codifican, diseñan cerebros. Convierten datos en decisiones que pueden predecir una cosecha o optimizar el tráfico en São Paulo. Pero ¿dónde están los latinoamericanos entrenando estos modelos?
- Gerentes de producto de IA: No venden humo. Convierten la tecnología en soluciones reales: desde chatbots que resuelven problemas de salud mental hasta herramientas que reducen el desperdicio alimentario.
- Prompt Engineers: Dominan el arte de hablarle a la IA. Saben que un comando mal redactado en ChatGPT puede generar desde poesía hasta desinformación.
- Traductores de datos e IA: Son puentes entre dos mundos. Explican al CEO por qué un modelo de machine learning requiere inversión, y al técnico por qué la rentabilidad importa.
Y aquí está el detalle: estos roles no son “para el futuro”. Las empresas globales ya los tienen. Nosotros seguimos contratando “community managers” y “analistas de Excel”.
Latinoamérica: El Riesgo de Quedarnos en el Piloto Automático
Ahora hablaré solo para mis colegas Latinoamericanos. Mientras las empresas globales avanzan con roles clave en IA, Latinoamérica parece borrarlos de su mapa. No es un error técnico: es un síntoma de miopía estratégica. Roles críticos como Especialistas en ética de IA o Prompt Engineers —mencionados en informes de Gartner y casos de éxito internacionales— brillan por su ausencia en nuestra región. ¿La razón? Priorizamos la urgencia sobre la sostenibilidad, y la tecnología sobre las personas.
Y a veces usamos excusas como:
- Falta de talento: ¿Cómo exigir AI Architects si nuestras universidades enseñan IA con papers de 2010?
- Infraestructura desigual: Hay ciudades con data centers de última generación y pueblos donde un diagnóstico médico se hace a ojo.
- Inversión tímida: Gastamos en IA el 0.2% del PIB, mientras China invierte el 2.5%.
Defame compartirte algunos roles claves que debes tener, formar o tercerizar. Lo haré con ejemplos y números como me gusta.
Los Roles que Siguen Sin Ocupar (y Nos Están Costando Oportunidades)
- Especialistas en ética de IA:
- No son filósofos, son anticuerpos corporativos. Su labor evita que algoritmos de reclutamiento descarten a mujeres por «riesgo de maternidad» o que sistemas crediticios nieguen préstamos a barrios marginados. En Chile, una fintech evitó multas millonarias al contratar a uno: detectó que su modelo penalizaba a freelancers por falta de historial formal.
- Costo de ignorarlos: Según el BID, el 40% de los proyectos de IA en la región fracasan por falta de auditoría ética.
- Ingenieros de aprendizaje automático:
- No codifican, diseñan cerebros. Convierten datos en decisiones que predicen sequías en el Chaco argentino o optimizan el flujo del Metro de CDMX. Sin embargo, el 70% trabaja para empresas extranjeras (CEPAL).
- Ejemplo urgente: Brasil tiene 3,000 vacantes sin cubrir en este perfil. Mientras, su agronegocio pierde USD 1.2 mil millones anuales por falta de modelos predictivos.
- Gerentes de producto de IA:
- No venden humo, traducen magia en utilidad. Un caso: un chatbot en Colombia reduce en un 50% las llamadas a líneas de salud mental, pero solo porque su gerente priorizó empatía sobre tecnología.
- Error regional: El 80% de las startups de IA latinoamericanas cierran antes de escalar. La razón? Liderazgo técnico sin visión de mercado.
- Prompt Engineers:
- Dominan el arte de hablarle a las máquinas. Un comando mal estructurado en ChatGPT puede generar desde poesía hasta desinformación financiera. En México, una empresa de logística ahorró USD 500K anuales al entrenar a su equipo en prompt engineering, optimizando rutas de entrega.
- Paradoja: Mientras el mundo paga USD 150K anuales por estos expertos, aquí los confundimos con «asistentes de TI».
- Traductores de datos e IA:
- Son puentes entre dos mundos en guerra. Explican al CEO por qué invertir en un modelo de ML reducirá un 20% el desperdicio textil, y al técnico por qué el ROI importa. En Argentina, una fábrica evitó la quiebra gracias a uno: tradujo datos de producción caóticos en un plan de eficiencia.
- Dato brutal: El 65% de los proyectos de IA fracasan en la región por falta de esta figura (MIT, 2023).
¿Por Qué Desaparecieron Estos Roles de Nuestro Debate?
- Falsa economía: Contratar consultores externos parece más barato que formar talento local. Hasta que un algoritmo sesgado genera un escándalo que cuesta millones.
- Educación obsoleta: Las universidades enseñan Python, pero no cómo entrenar modelos éticos o comunicar su impacto a un directorio.
- Inmediatez tóxica: Tengamoste cuidado ! hoy exigimos ROI en 12 meses, ignorando que la IA es una maratón, no un sprint.
Pero hay una ventaja: la IA frugal. No necesitamos supercomputadoras. Con edge computing, una cooperativa cafetalera en Colombia podría predecir plagas usando un teléfono y un algoritmo liviano. Con low-code, una pyme en México podría automatizar su logística sin contratar a un ejército de ingenieros.
El problema no es técnico. Es de voluntad.
CEOs y RRHH: Los que Tienen la Llave (y la Están Guardando en el Bolsillo)
A los líderes empresariales les digo: dejar la IA en manos de TI es como poner a un becario a dirigir la compañía. Necesitan:
- Crear un Head of AI con poder real: No un “coordinador”, sino un ejecutivo que obligue a todas las áreas a repensar sus procesos.
- Invertir en capacitar, no solo en contratar: ¿Sabían que un Prompt Engineer puede formarse en 6 meses con bootcamps intensivos? El talento existe, pero prefieren robarse empleados de la competencia.
- Priorizar ética sobre prisa: Un modelo de IA sin supervisión humana es como un coche sin frenos. ¿De verdad quieren que su banco otorgue créditos con algoritmos sesgados?
Y a RRHH: busques expertos temáticos que usen IA, pero expertos, porque sin humanos expertos la IA fracasa.
La Verdad Incómoda: Sin Humanos, la IA Fracasa
La IA puede diagnosticar un tumor, pero no puede explicarle al paciente por qué debe operarse. Puede predecir una crisis financiera, pero no puede liderar el cambio cultural para evitarla. Por eso, roles como el Traductor de datos o el Especialista en gobernanza no son “accesorios”: son el cemento que une la tecnología con la realidad.
Y aquí está el punto crítico: la IA seguirá equivocándose. Un modelo generativo puede crear contenido racista. Un algoritmo de reclutamiento puede descartar a un genio por no tener un título universitario. Por eso, la supervisión humana no es una opción. Es la línea entre innovación y caos.
Mi reflexión Final: No Es Sobre Máquinas, Es Sobre Coraje
Latinoamérica tiene dos caminos:
- Ser el patio trasero donde se implementan soluciones diseñadas en otros países.
- Crear una IA con identidad propia, que resuelva nuestros problemas sin copiar manuales ajenos.
Para elegir la segunda opción, necesitamos:
- Gobiernos Deberían enfocar gastos con otra mirada y financiar laboratorios de IA en escuelas públicas.
- Empresas Arriesguen capital en proyectos locales, aunque no tengan ROI en 12 meses.
- Profesionales que exijan capacitación en IA, aunque su jefe les diga que “no es prioridad”.
La IA no viene a reemplazarnos. Viene a retarnos: ¿Tenemos el coraje de gobernarla?
No es momento de debates teóricos. Es hora de codificar, capacitar, regular y, sobre todo, actuar. La próxima década se define hoy. ¿Vamos a dejar que otros escriban el guion?
Un empujón extra
Estos roles no son moda: son el cemento de la transformación digital. Ignorarlos no nos hace pragmáticos; nos condena a ser eternos seguidores. Como escribí en El Futuro de la Banca, «la excelencia técnica sin roles claros es como un Ferrari sin conductor: veloz, pero destinado a chocar».
¿Seguiremos dejando vacantes los asientos del liderazgo? La respuesta, como siempre, está en nuestras acciones.
Diego San Esteban es autor de ChatGPT y la revolución digital de la industria financiera y consultor en estrategias de IA para mercados emergentes. Su trabajo conecta innovación técnica con impacto tangible.