América Latina trabaja más horas y produce menos. La IA bien implementada puede cambiar el cálculo.
América Latina trabaja, en promedio, 40 horas efectivas a la semana. Los países de altos ingresos de la OCDE trabajan 35. Colombia, Costa Rica y México están entre las economías que más horas trabajan del mundo, cerca de 2.000 horas al año por persona ocupada. Y, sin embargo, la productividad laboral de la región equivale al 33% de la de la OCDE, una brecha que no se cerró: en 1990 era del 40%.
Se trabaja más y se produce menos. Colombia genera alrededor de 20 dólares por hora trabajada; Chile, 35. Dinamarca, Luxemburgo, Irlanda y Noruega superan los 100. Lo que separa a Colombia de Dinamarca es productividad por hora, no cantidad de horas.
En paralelo, el mundo adoptó la inteligencia artificial con una velocidad sin precedentes. Nueve de cada diez empresas ya la usan en al menos una función. Pero solo una minoría obtiene un retorno financiero medible. Esa distancia, la que va de adoptar IA a ganar productividad con IA, es exactamente la palanca que América Latina todavía no ha usado, y la que puede definir su próxima década.
La paradoja: la región que más horas trabaja es de las menos productivas del mundo
El dato incomoda porque contradice una intuición arraigada: que producir más es cuestión de trabajar más. Según el Panorama Laboral 2025 de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), América Latina promedia 40 horas efectivas semanales frente a 35 en los países de altos ingresos de la OCDE. Colombia, Costa Rica y México figuran entre los que más horas trabajan del planeta, cerca de 2.000 horas anuales.
El Panorama Económico de América Latina 2025 de la OCDE pone la contraparte: la productividad laboral de la región fue el 33% de la de la OCDE en 2023, y venía del 40% en 1990. En tres décadas la brecha creció en vez de cerrarse. Medido por hora, Colombia produce alrededor de 20 dólares y Chile 35, mientras que Dinamarca, Luxemburgo, Irlanda y Noruega superan los 100 dólares por hora trabajada.
La conclusión estructural apunta siempre al mismo lugar: el problema latinoamericano se juega en cuánto valor genera cada hora de trabajo. Y ese es, por definición, un problema de tecnología, procesos y capacidades.
La IA se adoptó de forma masiva. El retorno financiero, casi nunca
El estudio The State of AI 2026 de McKinsey & Company, su encuesta global anual, documenta la adopción más rápida de cualquier tecnología empresarial reciente: 9 de cada 10 organizaciones usan IA en al menos una función, y el escalamiento a nivel de toda la empresa subió al 44% desde el 38%.
El mismo estudio documenta la otra mitad del fenómeno: solo el 37% de las empresas reporta un impacto positivo de la IA en su EBIT, y apenas el 6% califica como “high performers”, con un impacto en EBIT igual o superior al 5%.
Adopción masiva, retorno raro. Es la paradoja de la productividad de la IA, y su lectura es precisa: lo que separa al 6% que gana del resto es la profundidad con la que implementó la tecnología, la distancia que va de un piloto aislado a un proceso rediseñado a su alrededor.
Qué significa, en concreto, “IA bien implementada”
“Usar IA” y “ganar productividad con IA” son dos cosas distintas, y los datos de McKinsey las separan con nitidez. Adoptar es comprar una licencia, conectar un asistente, automatizar una tarea suelta. Implementar bien es rediseñar el proceso completo alrededor de la capacidad: cambiar cómo fluye el trabajo, qué decide la máquina y qué decide la persona, qué datos alimentan al sistema y cómo se mide el resultado.
El 6% de high performers tiene el mismo acceso a los mismos modelos que el resto; su ventaja está en la profundidad de implementación. Por eso, para una empresa latinoamericana, la pregunta útil dejó de ser “¿ya usamos IA?”. La que decide el resultado es otra: “¿la IA cambió cómo trabajamos, o solo se sumó encima de lo que ya hacíamos?”. La primera se responde con una licencia. La segunda, con arquitectura.
Lo que está en juego para las economías de la región
La magnitud de la apuesta la cuantificó el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Con una adopción real de IA, el PIB de América Latina y el Caribe podría crecer un 5,1% adicional en una década. Con una adopción limitada, apenas un 0,3%. La diferencia entre ambos escenarios es, en la práctica, casi todo el potencial de crecimiento de la región por esta vía.
El mismo análisis advierte que el efecto sobre los salarios depende de una condición: podrían subir entre 2,3% y 5,3% si los trabajadores migran hacia los sectores en expansión, o caer entre 13,5% y 20,9% si no lo hacen. La IA, en otras palabras, concentra sus beneficios donde hay capacidad de absorberla.
Para una región que ya arrastra la brecha de productividad más amplia y persistente, la implementación de IA se vuelve un asunto definitorio. La tecnología ya llegó. Lo que decide el resultado es la profundidad con la que se la implemente, la suficiente para mover la aguja.
El factor que cambia la ecuación en América Latina: la informalidad
Un análisis del Fondo Monetario Internacional (FMI), publicado en su blog en marzo de 2025, matiza el diagnóstico de forma importante: menos de la mitad de los empleos de la región enfrenta un impacto significativo de la IA, una exposición menor que la del Reino Unido o Estados Unidos. La razón es el gran sector informal, que supera el 50% de la fuerza laboral en la región y llega a más de dos tercios en países como Bolivia, Perú y Honduras.
Ese mismo rasgo, que a primera vista parece un freno, contiene una oportunidad concreta: alrededor del 50% de las posiciones expuestas a la IA, con la salud como ejemplo que cita el propio FMI, podría ganar productividad sin grandes pérdidas de empleo. Hay entonces un espacio para usar la IA como complemento que eleva el rendimiento del trabajo formal existente.
La implicación para quien decide es directa: en América Latina, el mayor valor de la IA en el corto plazo está en hacer más productiva cada hora de trabajo formal que ya existe. Que es, exactamente, el problema que la región no ha resuelto en treinta años.
La brecha que hay que cerrar antes: inversión y talento
La Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), en un análisis de julio de 2025, pone los límites en cifras. La región representa apenas el 1,56% del gasto global en IA. México y Brasil son los únicos con un impacto superior a los 5.000 millones de dólares anuales cada uno. Y las barreras que identifica son estructurales: baja inversión en capital intangible, escasez de talento calificado y niveles bajos de educación terciaria, con Chile como excepción.
Esto define la secuencia correcta. La IA bien implementada empieza por construir la capacidad que permite que la tecnología rinda: datos ordenados, procesos definidos, gente formada. Comprar el modelo más grande viene después. Sin esa base, la adopción reproduce la paradoja de McKinsey: mucha herramienta, poco EBIT.
La misma hora, distinto resultado
La región tiene dos maneras de llegar al final de la próxima década. En una, sigue trabajando más horas que casi cualquiera y capturando menos valor por cada una: la misma piedra en bruto, año tras año. En la otra, usa la IA con la profundidad suficiente para que cada hora de trabajo produzca más: los mismos insumos, ordenados en algo con forma y valor.
Los datos son claros: la adopción de IA ya es casi universal y no basta por sí sola. Lo que separa un futuro del otro es cuán bien se implemente. Para las economías que más horas trabajan y menos producen del mundo, esa distinción deja de ser técnica y se vuelve definitoria.
Simphony Technologies construye e implementa sistemas de software e inteligencia artificial para organizaciones que quieren cambiar cuánto valor produce cada hora de su operación. Con base en Bogotá, operando en América Latina y Estados Unidos.
Fuentes verificadas
- Organización Internacional del Trabajo (OIT), Panorama Laboral de América Latina y el Caribe 2025
- OCDE, Panorama Económico de América Latina 2025 (Latin American Economic Outlook 2025)
- McKinsey & Company, The State of AI, Global Survey 2026
- Banco Interamericano de Desarrollo (BID), análisis sobre adopción de IA y crecimiento en América Latina y el Caribe (cobertura de Forbes México)
- Fondo Monetario Internacional (FMI), IMF Blog, marzo de 2025
- Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), julio de 2025
