El informe muestra cómo la inteligencia artificial está pasando de las primeras pruebas a un uso práctico en la promoción de la inversión. Las agencias enfrentan una presión creciente para ofrecer servicios más rápidos y específicos y están utilizando IA para automatizar tareas, identificar inversores y apoyar la toma de decisiones.
Sin embargo, la adopción es desigual, con muchas agencias quedando rezagadas, especialmente en economías en desarrollo. El informe propone acciones prácticas basadas en el nivel de madurez digital de cada agencia.
El mensaje principal del informe es claro. El éxito en la adopción de IA depende de una estrategia sólida, una implementación escalonada y un desarrollo sostenido de capacidades.
La adopción de IA avanza, pero sigue siendo muy desigual
El uso de la IA se concentra en las economías más avanzadas. El 82% de las agencias de promoción de inversiones que reportan uso de IA se encuentran en países de ingresos altos o de renta media-alta.
Solo el 16% está en los países menos adelantados y pequeños Estados insulares en desarrollo. En 76 agencias analizadas en estas economías, solo el 13% ha implementado herramientas de IA visibles. La mayoría de estas herramientas son chatbots para tareas básicas de automatización.
Varios factores explican esta brecha:
- Infraestructura digital limitada
- Brechas de competencias
- Marcos débiles de gobernanza de datos
Aun así, las agencias no necesitan estar plenamente preparadas para comenzar. El informe muestra que el uso dirigido de las herramientas existentes puede generar resultados. El avance puede lograrse paso a paso, a medida que mejoran la infraestructura y las capacidades.
Cuatro funciones principales muestran dónde la IA aporta valor
El uso de IA en la promoción de la inversión se agrupa en cuatro funciones principales, que difieren en complejidad y propósito.
Automatización operativa es el punto de partida más accesible. Los chatbots y los sistemas automatizados gestionan preguntas rutinarias de inversores, trámites de licencias y flujos de trabajo. Esto mejora los tiempos de respuesta y reduce tareas repetitivas.
Síntesis de información convierte datos en información útil. Las herramientas de IA procesan grandes volúmenes de información, como noticias y consultas de inversores. Esto ayuda a las agencias a comprender tendencias y respaldar la toma de decisiones.
Toma de decisiones predictiva permite una mejor focalización. El aprendizaje automático utiliza datos históricos para estimar qué inversores tienen mayor probabilidad de invertir. Esto ayuda a las agencias a enfocar sus esfuerzos.
La IA generativa crea nuevos contenidos. Puede redactar propuestas, materiales de promoción y notas analíticas. Estos resultados aún requieren revisión humana.
Estas funciones permiten a las agencias comenzar con iniciativas pequeñas e ir avanzando gradualmente hacia usos más sofisticados.
Los primeros resultados muestran avances medibles en eficiencia y focalización
Los ejemplos de los primeros adoptantes muestran resultados claros.
En la República de Corea, un sistema de IA identifica empresas con probabilidades de realizar inversiones adicionales. Entre 2023 y 2025, el 38,5% de estas empresas invirtieron. Esto es más del doble del valor de referencia, que era 17,7%.
El sistema también ahorró más de 1.000 horas de trabajo del personal al año, demostrando cómo la IA puede mejorar la eficiencia en las tareas cotidianas.
En la República Democrática del Congo, un chatbot de IA mejoró diversos indicadores:
- 30% más contactos calificados
- 50% más rápidos los tiempos de respuesta
- 20% mayor tasa de conversión
Estos casos demuestran que la IA puede mejorar la eficiencia y la focalización de inversores cuando se aplica a tareas concretas.
Un enfoque gradual ayuda a las agencias a avanzar
El informe describe un enfoque paso a paso para la adopción de IA.
- Fundación: desarrollar sistemas digitales y mejorar los datos
- Inicialización: probar herramientas de IA de bajo riesgo
- Escalamiento: ampliar las herramientas eficaces
- Madurez: fortalecer la gobernanza y la supervisión
Comenzar con aplicaciones de bajo riesgo es importante. Los puntos de partida comunes incluyen chatbots para consultas de inversores, herramientas generativas para la creación de contenidos y funciones de IA ya integradas en los sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM)
Se estima que los costos oscilan entre 300 y 6.000 dólares al año, según la herramienta y su uso.
Los datos, la capacidad y la gobernanza siguen siendo retos clave
La adopción de IA conlleva riesgos. Además, muchas agencias enfrentan limitaciones importantes.
La calidad de los datos es un tema fundamental. Los sistemas de IA requieren datos confiables y bien estructurados. La debilidad de los datos puede generar malos resultados y dañar la confianza de los inversores.
Otros desafíos incluyen:
- Capacidad técnica limitada
- Necesidades de mantenimiento continuo
- Riesgos para la protección de datos y la ciberseguridad
- Resistencia al cambio dentro de las organizaciones
La supervisión humana sigue siendo esencial, especialmente en decisiones críticas.
La IA no es una solución puntual. Es una capacidad en desarrollo que requiere inversión, aprendizaje y adaptación continuos.