Dos relevamientos publicados esta semana trazan el mismo retrato del mercado brasileño de IA: adopción amplia, madurez baja. Un estudio de Strand Partners para AWS muestra que la mitad de las empresas brasileñas ya usa inteligencia artificial de alguna forma, pero solo el 15% llegó a una etapa avanzada de uso. Una encuesta separada de ManageEngine, con 1.000 responsables de decisiones de TI en América Latina, incluidos 250 en Brasil, refuerza el cuadro: la conversación dentro de las empresas ya no es si deben adoptar IA, sino cómo transformar pilotos aislados en capacidad real de negocio.
El cuello de botella aparece en el presupuesto. Según ManageEngine, el 76% de las organizaciones de la región destina más recursos tecnológicos al mantenimiento que a la innovación, y solo el 9% prioriza el gasto en innovación. Esto ayuda a explicar por qué tantas empresas dicen usar IA, pero pocas reportan una ganancia medible: el dinero que sobra después de mantener funcionando lo que ya existe rara vez alcanza para escalar un proyecto de IA más allá del piloto.
La misma encuesta señala las tres mayores barreras para convertir la inversión en IA en retorno: seguridad y cumplimiento, falta de talento en datos e IA, y falta de claridad sobre casos de uso reales. Ninguna de esas tres es un problema de acceso a modelos o de tecnología disponible, son problemas de organización interna, el tipo de barrera que no se resuelve comprando otra licencia de software.
Un dato llama la atención por el contraste: Brasil lidera la región en madurez declarada, con el 32% de las empresas diciendo que ya migraron a un modelo de TI centrado en plataformas y el 25% describiéndose como "orquestadas por IA", las mayores proporciones entre los países encuestados. Al mismo tiempo, más de la mitad de los encuestados usa entre 11 y 25 herramientas tecnológicas distintas, y el 81% dice que ese exceso de herramientas aumentó la complejidad operativa en los últimos dos años. Brasil parece estar adelante de sus vecinos y, al mismo tiempo, ahogado en su propia fragmentación tecnológica.
Para una pequeña o mediana empresa, el mensaje práctico de estos dos relevamientos es directo: el cuello de botella rara vez es la falta de un modelo de IA más avanzado, es presupuesto estructural destinado a apagar incendios en lugar de construir capacidad, y la ausencia de un caso de uso claro y medible antes de empezar el proyecto. Antes de sumar una herramienta de IA más, conviene responder tres preguntas simples: qué herramientas tecnológicas ya activas en la empresa se están usando de verdad, cuánto del presupuesto de TI está atrapado en mantenimiento que podría simplificarse, y qué métrica de negocio, no de uso, va a probar que el proyecto de IA valió la inversión.
Fuentes
TI Inside, cobertura independiente: https://tiinside.com.br/23/09/2026/brasil-entra-em-uma-nova-fase-da-inteligencia-artificial-da-adocao-a-escala/
Intelligent CIO LATAM, cobertura independiente: https://www.intelligentcio.com/latam/2026/09/18/76-of-latin-american-organisations-spend-more-on-it-maintenance-than-innovation/
DataCenterDynamics, cobertura independiente: https://www.datacenterdynamics.com/br/noticias/brasil-lidera-em-ti-centrada-em-plataformas-mas-a-complexidade-operacional-ainda-limita-a-ia-e-a-inovacao/