Hay un dato que debería estar en la agenda de cualquier comité directivo de América Latina: para 2030, la inteligencia artificial y la automatización podrían generar cerca de US$450.000 millones en valor económico anual en la región, según el McKinsey Global Institute.
Pero muchas de las empresas que están invirtiendo para capturar ese valor podrían dejar dinero —y confianza— sobre la mesa.
¿El problema?
No es que les falte tecnología. Es que no están explicando bien cómo esa tecnología cambia las cosas para sus clientes, sus equipos y su entorno.
El reto es lograr que las personas la entiendan y confíen en ella
El informe Agents, robots, and us: How AI reshapes work and skills in Latin America, publicado por McKinsey en julio de 2026, muestra que la adopción de IA en América Latina todavía está por debajo de Estados Unidos y Europa: 14% frente a 27% y 25%, respectivamente.
La tecnología ya existe. Entonces, ¿qué está frenando su adopción? En buena parte, la dificultad para entender para qué sirve, qué cambia y qué significa para cada persona.
Y esto afecta a tres grupos clave.
1. Clientes: no quieren una clase de tecnología
La demanda de fluidez en IA —la capacidad de utilizar y gestionar estas herramientas, sin necesidad de programarlas— creció 11 veces en dos años en la región.
El interés está creciendo, pero muchas marcas siguen explicando la IA desde la tecnología: hablan de modelos, funcionalidades y capacidades. El cliente quiere saber algo mucho más simple: ¿qué beneficio tengo yo?
¿Me ahorra tiempo? ¿Me facilita un proceso? ¿Me permite acceder a un mejor servicio? ¿Qué cambia respecto a lo que ya tenía?
La comunicación de IA debe responder esas preguntas. Menos tecnología por la tecnología. Más beneficios concretos.
2. Equipos: si no explicas el cambio, alguien más lo hará
McKinsey estima que el 36% del empleo en la región corresponde a trabajos centrados en personas y otro 28% a roles híbridos, en los que las personas trabajarán junto a la IA.
Eso significa que, para muchos trabajadores, el escenario no será “IA o personas”. Será personas + IA.
Pero para que eso funcione, las empresas tienen que explicar qué va a cambiar en el trabajo diario: qué tareas se automatizarán, qué nuevas responsabilidades aparecerán y qué habilidades tendrán que desarrollar los equipos.
Cuando esa información no llega, aparecen las preguntas:
¿Mi puesto está en riesgo? ¿Qué esperan ahora de mí? ¿Voy a necesitar aprender algo nuevo?
Cuando la empresa no explica el cambio, aparecen las dudas, los rumores y la incertidumbre.
3. Opinión pública y reguladores: no esperes a que otros definan tu posición
La discusión sobre el uso responsable de la IA ya está ocurriendo entre empresas, gobiernos, reguladores, medios y consumidores.
Y aquí muchas marcas están llegando tarde. Esperan a que aparezca una nueva regulación, una noticia polémica o una crisis para explicar cómo utilizan la IA y qué límites tienen.
El problema es que, para entonces, la conversación ya empezó sin ellas. Las empresas necesitan definir desde antes qué principios guían el uso de IA, cómo protegen los datos, qué decisiones siguen dependiendo de personas y cómo gestionan los riesgos.
Tres audiencias, el mismo error
Clientes, equipos y opinión pública tienen preguntas diferentes.
Pero las empresas suelen cometer el mismo error con todos: hablar de la IA desde lo que la tecnología hace, en lugar de explicar qué cambia para las personas.
Comprar una herramienta no garantiza que alguien quiera usarla. Implementarla no significa que los equipos sepan cómo trabajar con ella. Y tener una política de IA no significa que el público confíe en ella.
La tecnología necesita comunicación para convertirse en adopción.
¿Cómo lo abordamos desde AXON?
Nuestro punto de partida es simple: cada audiencia necesita saber qué cambia para ella.
Por eso, trabajamos en tres frentes:
- Para los clientes: convertir las capacidades de IA en beneficios fáciles de entender.
- Para los equipos: explicar qué tareas cambiarán, qué nuevas habilidades necesitarán y cómo la IA se integrará en su trabajo.
- Para la opinión pública: definir y comunicar una posición clara sobre cómo se utiliza la IA y qué medidas existen para hacerlo de manera responsable.
Porque las empresas que capturen esos US$450.000 millones serán las que consigan que sus clientes entiendan su valor, que sus equipos sepan cómo usarla y que las personas confíen en cómo la empresa la está utilizando.
Ese es el trabajo de AXON: hacer que los cambios tecnológicos se entiendan, se adopten y generen confianza.