El análisis de datos con IA gana protagonismo en Latinoamérica

La inteligencia artificial está cambiando la forma en que las empresas utilizan sus datos. Hoy, el desafío no consiste únicamente en recopilar información, sino en interpretarla, detectar patrones y convertirla en decisiones más rápidas.

Según el BID, en su análisis publicado en julio de 2026, cerca del 80% de las empresas de América Latina y el Caribe utiliza herramientas de IA, pero solo el 23% reporta beneficios económicos y apenas el 6% percibe un impacto significativo.

Estas cifras revelan una oportunidad: pasar de experimentar con inteligencia artificial a integrarla en procesos concretos, como el análisis de ventas, la planificación financiera y la optimización de operaciones.

Como Product Owner de Rootlenses, considero que el valor diferencial está en hacer que el análisis de datos con IA sea accesible para más equipos, sin depender exclusivamente de especialistas técnicos.

¿Qué industrias lideran las oportunidades de análisis de datos con IA?

No existe un ranking regional único que mida exclusivamente el uso de herramientas de análisis de datos con IA por industria. Sin embargo, el análisis de UBS sobre 15 sectores y más de 60 empresas de Latinoamérica identifica los servicios financieros, el retail, la educación, la salud y las tecnologías de la información entre los sectores con transformaciones relevantes impulsadas por IA.

A partir de esta evidencia y de los casos de uso de cada industria, identificamos cinco áreas prioritarias:

1. Servicios financieros y banca

La banca destaca por la cantidad de datos transaccionales que procesa y la necesidad de tomar decisiones basadas en información actualizada.

El IBM Global AI Adoption Index 2023 encontró que el 49% de los profesionales de TI encuestados en grandes empresas globales de servicios financieros reportó una implementación activa de IA en su organización.

Oportunidades de análisis de datos con IA:

• Detección de anomalías y posibles fraudes.
• Análisis de riesgo crediticio y comportamiento de clientes.
• Identificación de tendencias en transacciones y rentabilidad.
• Consultas en lenguaje natural sobre indicadores financieros.

2. Retail y comercio electrónico

El comercio minorista genera datos de ventas, inventarios, precios y comportamiento de compra. Analizarlos permite anticipar la demanda y reducir pérdidas operativas.

UBS identifica al retail entre los sectores donde la IA está impulsando cambios importantes en Latinoamérica.

Oportunidades de análisis de datos con IA:

• Predicción de demanda y prevención de quiebres de inventario.
• Comparación de ventas por producto, tienda y periodo.
• Análisis de rentabilidad y rotación de productos.
• Segmentación de clientes y detección de patrones de compra.

3. Tecnología y telecomunicaciones

Las empresas tecnológicas y de telecomunicaciones trabajan con grandes volúmenes de datos operativos, actividad digital y comportamiento de usuarios.

IBM reportó que el 37% de los profesionales de TI encuestados en grandes empresas globales de telecomunicaciones señaló que su organización ya implementaba IA activamente.

Oportunidades de análisis de datos con IA:

• Identificación de anomalías en redes y sistemas.
• Análisis de abandono de clientes (churn).
• Monitoreo de indicadores de servicio.
• Automatización de reportes y análisis de desempeño.

4. Salud

Hospitales, clínicas y redes de atención pueden utilizar el análisis de datos con IA para mejorar la gestión de recursos y comprender sus indicadores operativos.

Aunque el uso clínico requiere validación y controles específicos, existen oportunidades inmediatas en procesos administrativos.

Oportunidades de análisis de datos con IA:

• Análisis de tiempos de espera y ocupación.
• Planificación de personal y recursos.
• Identificación de tendencias en demanda de servicios.
• Seguimiento de costos e indicadores operativos.

5. Manufactura y logística

La producción y distribución generan datos de inventarios, mantenimiento, tiempos de operación y entregas. La IA permite detectar desviaciones y mejorar la planificación.

Oportunidades de análisis de datos con IA:

• Predicción de fallas y mantenimiento preventivo.
• Análisis de costos y productividad.
• Optimización de inventarios y distribución.
• Identificación de cuellos de botella operativos.

El reto: convertir datos en decisiones

El potencial es claro, pero la adopción no garantiza resultados. El informe fAIr Tech Radar del BID y sus colaboradores, publicado en 2025, destaca que Latinoamérica enfrenta brechas de madurez, gobernanza e inclusión en el uso responsable de IA.

Desde nuestra perspectiva en Rootlenses, tres capacidades resultan fundamentales:

• Accesibilidad: permitir que los equipos consulten sus datos en lenguaje natural, sin depender de SQL o conocimientos avanzados de programación.
• Confianza: mantener controles de acceso, privacidad y trazabilidad adecuados para la información empresarial.
• Accionabilidad: transformar los resultados del análisis de datos con IA en decisiones medibles, no simplemente en reportes.

Conclusión: el futuro del análisis de datos con IA en Latinoamérica

Los servicios financieros, el retail, la tecnología, la salud y la manufactura representan oportunidades importantes para ampliar el uso del análisis de datos con IA. Sin embargo, el verdadero avance dependerá de cómo cada empresa integre estas capacidades en sus operaciones.

En Rootlenses, creemos que democratizar el acceso a los datos es un paso esencial. Con Rootlenses Insight, los equipos pueden explorar información empresarial mediante consultas en lenguaje natural y obtener respuestas que faciliten la toma de decisiones, sin necesitar conocimientos de SQL.

El objetivo no es utilizar IA por tendencia, sino convertir los datos que las empresas ya generan en una ventaja competitiva.

¿Tu equipo está aprovechando sus datos para tomar mejores decisiones? 

Descubre cómo Rootlenses Insight puede ayudarte a acercar el análisis de datos con IA a más personas dentro de tu organización.

Por Juan Daniel Flórez, Product Owner de Rootlenses