Aunque la adopción de la inteligencia artificial (IA) en Latinoamérica es inminente, su verdadero potencial depende del desarrollo del talento humano. Para 2026, la brecha de talento en IA no se resolverá mediante la contratación externa, sino a través de la formación y reconversión de los equipos internos.

Así lo señala Freddy Vega, CEO y cofundador de Platzi Business, quien afirma que la región está dejando de ser espectadora para convertirse en protagonista de la revolución tecnológica. “La clave no es sólo adoptar tecnología, sino cerrar la brecha de talento y reducir el tiempo de adquisición de competencias hasta en un 45 por ciento”, destaca.

Este contexto cobra relevancia si se considera que la inversión en IA en América Latina ya supera los 5 mil 500 millones de dólares y que su adopción empresarial crece a un ritmo anual del 35 por ciento. Además, se proyecta que para 2033 el mercado regional alcance un valor de 30 mil 200 millones de dólares, impulsado por una expansión acelerada en distintos sectores.

Industrias como la manufactura y las finanzas lideran la integración de IA, con incrementos de productividad estimados de hasta 55 por ciento. Sin embargo, persiste un desafío estructural: la escasez de talento especializado, que mantiene a muchas organizaciones operando por debajo de su capacidad digital.

Frente a este escenario, expertos de Platzi Business, plataforma digital de transformación tecnológica y desarrollo de talento corporativo, identifican cinco pilares estratégicos para diseñar programas de formación que impacten directamente en los resultados del negocio:

1. Diagnóstico de la brecha de talento. Las empresas enfrentan dificultades para encontrar perfiles con habilidades digitales avanzadas. Ante ello, el upskilling y reskilling del talento interno se posiciona como la alternativa más rentable, al reducir hasta en 35% los costos de reclutamiento y disminuir la rotación en posiciones críticas.
2. Rutas de aprendizaje por rol y vertical. Los programas de formación deben ser específicos y aplicables. No basta con conocimientos generales: los equipos deben dominar su uso en contextos concretos, como IA generativa para productividad, automatización mediante agentes de IA y análisis de datos para la toma de decisiones.
3. Aceleración del time-to-productivity. La efectividad de la capacitación se mide por la rapidez con la que el conocimiento se traduce en resultados. Por ello, es clave implementar metodologías de aprendizaje aplicado que permitan integrar herramientas de IA y automatización desde las primeras semanas, reduciendo tiempos de adaptación y acelerando el retorno de inversión.
4. Traducción del aprendizaje en ROI. La formación en IA debe gestionarse como una inversión estratégica. La automatización de procesos puede generar incrementos de productividad de entre 20% y 50%, mientras que las organizaciones con capacidades avanzadas en IA reportan un crecimiento de ingresos hasta 16% superior frente a aquellas con rezago tecnológico.
5. Retención de talento y cultura de innovación. En un mercado altamente competitivo, ofrecer oportunidades de desarrollo en tecnologías emergentes se convierte en un diferenciador clave. Las empresas que invierten en capacitación continua registran una retención de talento 28% mayor. Además, es fundamental integrar contenidos de ética y ciberseguridad para garantizar una innovación responsable.

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