La adopción de la inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye herramientas impulsadas por modelos como ChatGPT, Gemini o DeepSeek, está experimentando un crecimiento notable a escala global. Según datos recientes de un informe llevado a cabo por Microsoft, aproximadamente 16,3 % de la población mundial usó algún tipo de IA generativa a finales de 2025, lo que equivale a una de cada seis personas en todo el mundo . Sin embargo, esta cifra global oculta desigualdades significativas entre países con infraestructuras digitales maduras y aquellos con menos recursos tecnológicos, demostrando que la adopción de estas tecnologías va mucho más allá de simples estadísticas superficiales.

La integración de la IA generativa varía significativamente entre regiones y países. Mientras que naciones como los Emiratos Árabes Unidos y Singapur presentan tasas de uso superiores al 60 % en la población en edad laboral, en otros lugares el acceso sigue siendo limitado por motivos estructurales, económicos y educativos . Al mismo tiempo, las herramientas tecnológicas están cambiando no solo la forma en que se realizan tareas rutinarias en el trabajo o en la educación, sino que también plantean retos en cuanto a políticas públicas y gestión de riesgos.

Diferentes velocidades de adopción: un contraste geográfico

La adopción de herramientas de IA generativa no es homogénea. Según el informe de Microsoft, los Emiratos Árabes Unidos lideran con un 64 % de la población en edad laboral que ha usado IA, seguido de cerca por Singapur con un 60,9 % . Estas cifras, cuantificadas a partir de datos de uso reales, reflejan países que no solo han invertido en infraestructura digital robusta, sino que también cuentan con políticas públicas y privadas que han facilitado el acceso generalizado a estas tecnologías.

En contraste, muchas naciones de América Latina, África y partes de Asia todavía muestran tasas de adopción por debajo del 20 %, con casos como México, Venezuela y Brasil en el rango inferior del espectro . Esto se debe a múltiples factores: infraestructuras de conectividad limitadas, menor penetración de dispositivos avanzados o brechas en capacitación digital, que frenan la difusión de la IA entre la población general. Es especialmente relevante la métrica de “difusión” de IA usada en el informe, que se basa en compartir qué porcentaje de la población ha utilizado un producto de IA en el último año, ajustado por factores que incluyen penetración de internet y distribución demográfica .

Este contraste no solo es regional, sino también intrarregional. Por ejemplo, en Europa hay países donde el uso de IA generativa supera el 45 % de la población, mientras que en otros apenas alcanza el 18 %. En el caso de Europa, estadísticas recientes muestran que países como Noruega o Dinamarca superan claramente la media europea, mientras que Rumanía, Italia o Turquía están por debajo de la cuarta parte de la población usuaria .

¿Qué países destacan y por qué?

La posición de liderazgo de países como los Emiratos Árabes Unidos o Singapur no es casual. Estas economías han adoptado estrategias deliberadas para integrar la IA en sectores clave como servicios públicos, educación y negocio, al mismo tiempo que construyen centros de datos robustos y facilitan el acceso a estos servicios. En el caso de Singapur, su enfoque integral incluye inversiones en infraestructura nacional y programas de formación que impulsan la adopción tanto en entornos empresariales como domésticos.

Otro caso destacado es Corea del Sur. Aunque no está entre los dos primeros en términos absolutos, su crecimiento ha sido notablemente rápido, pasando de alrededor de 26 % a más de 30 % en un solo año . Este crecimiento está relacionado con políticas que fomentan el uso de la IA en el ámbito laboral, educativo y en servicios públicos, así como con la localización de productos tecnológicos adaptados al idioma y las necesidades locales. Por ejemplo, OpenAI estableció una oficina en Seúl para apoyar la expansión de herramientas como ChatGPT, que se han convertido en aplicaciones muy populares en dispositivos móviles.

Sin embargo, incluso en mercados avanzados, la adopción no es necesariamente proporcional al nivel de innovación en investigación de IA. Un claro ejemplo de ello es Estados Unidos. Aunque sigue siendo un líder en desarrollo de modelos y capacidad de infraestructura para IA, la proporción de personas que usan herramientas generativas es relativamente moderada, alrededor del 28 %, colocándose por detrás de países más pequeños pero muy digitalizados . Este hecho subraya que el desarrollo tecnológico y la adopción generalizada de herramientas de IA operan en espacios relacionados pero distintos: investigación no siempre se traduce directamente en uso masivo.

Factores determinantes en la adopción

La adopción de IA generativa depende de una mezcla de factores técnicos, económicos y sociales. El nivel de conectividad a internet de alta velocidad, la disponibilidad de dispositivos capaces de ejecutar o acceder a herramientas de IA y las habilidades digitales de la fuerza laboral son componentes esenciales. A nivel cuantitativo, hay una fuerte correlación entre el Producto Interior Bruto (PIB) per cápita de un país y la adopción de IA, lo que indica que los países con economías más fuertes tienden a tener mayores tasas de uso de estas tecnologías.

Además, otra dimensión clave es la accesibilidad de los modelos. Herramientas de IA que son gratuitas o de bajo coste tienen más probabilidades de propagarse rápidamente entre poblaciones más amplias. Por ejemplo, modelos de código abierto como DeepSeek han ganado tracción en mercados donde los servicios basados en suscripción son menos asequibles o están restringidos, tomando cuotas relevantes en países como China, Rusia, Cuba y varias naciones africanas donde la adopción general sigue siendo baja en términos absolutos .

También hay elementos culturales y de percepción que juegan un papel importante. Encuestas de usuarios y estudios académicos han demostrado que en algunos países la percepción sobre la utilidad y los riesgos de la IA puede influir en la adopción personal y profesional de estas herramientas, lo cual es un factor menos tangible pero igualmente determinante para el ritmo de penetración.

Impactos concretos y retos futuros

La adopción de IA generativa está cambiando prácticas laborales y de aprendizaje. Herramientas como ChatGPT se utilizan cada vez más para generar contenido, programar o asistir en tareas de análisis de datos, afectando la productividad en diversos sectores. La integración de la IA en flujos de trabajo rutinarios puede aumentar la eficiencia cuantificable: por ejemplo, encuestas empresariales han observado reducciones significativas en tiempos de redacción o generación automática de resúmenes técnicos, aunque también plantean riesgos de seguridad y pérdida de datos si no se gestionan adecuadamente.

En paralelo, las disparidades de adopción entre regiones ponen en evidencia la necesidad de políticas que faciliten no solo el acceso a herramientas tecnológicas sino también la formación y las infraestructuras que permitan su utilización efectiva. Países con menor penetración de IA enfrentan desafíos adicionales relacionados con brechas digitales históricas, acceso limitado a formación en habilidades técnicas y falta de inversiones en proyectos públicos de innovación. Para muchos de estos países, diseñar marcos regulatorios y estrategias educativas que incluyan formación en IA podría ser clave para acelerar su adopción tecnológica.

La integración de sistemas de IA en sectores públicos y privados también plantea retos legales y éticos. Desde la regulación de contenidos generados por IA hasta la protección de datos personales y la prevención de sesgos algorítmicos, hay una serie de consideraciones que los responsables políticos de diversos países están empezando a abordar. Esto hace evidente que la adopción no es solo una cuestión de uso técnico, sino también de cómo las sociedades eligen gestionar el impacto de estas tecnologías en términos de derechos y responsabilidades.

Reflexiones adicionales

Mirando hacia el futuro, es probable que la adopción de IA generativa continúe su expansión, aunque quizá no de manera uniforme. Países que han logrado integrar estas tecnologías de forma efectiva sirven como ejemplos de cómo la combinación de infraestructura, educación digital y políticas públicas puede acelerar la difusión de herramientas avanzadas. En regiones donde la adopción es todavía baja, se requiere un enfoque integral que vaya más allá de la simple disponibilidad de tecnología: hace falta inversión en habilidades, reducción de barreras económicas y construcción de marcos regulatorios que den seguridad y confianza a los usuarios.

La importancia de esta tendencia no radica únicamente en cifras de uso. La IA generativa tiene el potencial de transformar industrias enteras, desde la salud hasta la educación y el comercio, al permitir procesos más automatizados y soluciones más rápidas a problemas complejos. Sin embargo, para que estos beneficios sean equitativos, es esencial cerrar las brechas de acceso y asegurar que más personas alrededor del mundo puedan participar en esta nueva fase de transformación digital.