En un mundo marcado por la volatilidad económica, la IA emerge como un motor de cambio y oportunidad para los mercados en desarrollo.
La inteligencia artificial está revolucionando la manera en que los mercados en desarrollo pueden escalar sus capacidades. Gracias a la demanda global de semiconductores, países como Taiwán y Corea del Sur lideran el auge del hardware especializado.
Esta tendencia beneficia indirectamente a los mercados emergentes mediante la atracción de inversión en bienes electrónicos, energía y materias primas críticas. Según BNP Paribas, el crecimiento esperado en EM para 2026 es de 4.1%, impulsado por flujos de capital orientados a la infraestructura crítica de IA y las cadenas de suministro globales.
La diversificación de inversiones hacia proyectos de infraestructura en EM se ha traducido en mejoras sostenidas en la productividad local. Sin embargo, 30.7% de asesores financieros anticipan una desaceleración en 2026 debido a factores geopolíticos y alzas en las tasas de interés.
Ante este panorama, los mercados que aprovechen la creación de valor mediante IA innovadora estarán mejor posicionados para enfrentar futuros desafíos.
En India, la inversión en centros de datos se ha triplicado en dos años, generando oportunidades de empleo y mejorando el acceso a servicios digitales. Brasil, por su parte, impulsa proyectos de minería de litio para abastecer baterías de vehículos eléctricos, conectando sus recursos naturales con las cadenas de valor de IA.
Estos desarrollos demuestran que la adopción de IA no solo favorece el rendimiento económico, sino que también modulariza el impacto social al crear empleos especializados y mejorar la infraestructura local.
La adopción de modelos de IA altamente precisos ha permitido a inversores y analistas obtener ventajas sustanciales. Métodos como redes neuronales, LSTM y CNN alcanzan tasas de acierto de hasta el 95% en contextos estables.
Estos sistemas procesan datos técnicos, fundamentales y alternativos, incluyendo información de satélites, redes sociales y microestructura de mercados. Con un procesamiento de datos en tiempo real, los modelos pueden adaptar sus predicciones ante cambios repentinos de tendencia.
En condiciones de alta volatilidad, la precisión puede descender hasta 58%, pero los retornos siguen duplicando los de métodos tradicionales. El costo de entrenar estos modelos puede superar los cientos de miles de dólares, pero la eficiencia en la toma de decisiones justifica el esfuerzo.
Los modelos LSTM destacan en análisis de series temporales por su capacidad para retener información de eventos pasados y anticipar ciclos de precios en commodities como petróleo y minerales. Sin embargo, requieren estructuras complejas y mayor poder de cómputo.
Por otro lado, las CNN aplicadas a gráficos de precios pueden identificar patrones repetitivos, mientras que los algoritmos de refuerzo aprenden estrategias de trading adaptándose a cambios abruptos del mercado. Estas herramientas combinadas potencian la robustez de los pronósticos.
Ejemplos de diferentes sectores muestran el impacto tangible de la IA en EM y economías avanzadas:
En Asia, empresas de semiconductores en Taiwán y Corea del Sur han expandido su capacidad de producción, beneficiando a proveedores de metales y energía en LatAm y África. Estas dinámicas reflejan los beneficios indirectos para mercados emergentes a nivel global.
En Chile, la integración de IA en la cadena del cobre permite optimizar procesos de extracción y predecir variaciones de precio con mayor antelación, impactando favorablemente a las comunidades locales. En la República Democrática del Congo, la demanda de cobalto para baterías de IA ha incentivado proyectos de mejora de trazabilidad y prácticas más sostenibles.
Estos ejemplos ilustran cómo la transformación digital basada en IA puede generar un círculo virtuoso de inversión, innovación y desarrollo social.
Para replicar estos logros, las organizaciones deben:
De cara a 2026, las oportunidades de inversión estratégica en mercados emergentes se concentran en sectores vinculados a IA y digitalización. Un dólar débil potencia las exportaciones y da mayor atractivo a activos locales.
No obstante, se requiere una gestión proactiva de riesgos para mitigar el impacto de tensiones comerciales, políticas monetarias restrictivas y valoraciones tecnológicas elevadas. Solo 20% de los equipos de venta tradicionales logra precisiones superiores al 75% sin una supervisión constante.
La adopción de IA responsable y gobernanza clara es fundamental para asegurar que los modelos operen con transparencia y minimicen sesgos que puedan amplificar desigualdades.
Entre las estrategias recomendadas destacan:
Para diseñar una estrategia de entrada efectiva, las empresas deben combinar análisis de mercados con pruebas piloto, asegurando una adopción gradual y reduciendo riesgos operativos. Las alianzas público-privadas pueden facilitar el acceso a datos gubernamentales y financiar infraestructuras clave.
Asimismo, la formación de consorcios regionales de investigación en IA permite compartir conocimientos, costos y superar barreras de escalabilidad, maximizando el beneficio para toda la cadena de valor.
Mirando hacia el futuro, la convergencia de IA y energías renovables creará nuevos modelos de negocio sostenibles. Los mercados emergentes que abracen esta sinergia tendrán la oportunidad de liderar en sectores como fintech, agritech y movilidad inteligente.
La educación y el desarrollo de talento digital en universidades y programas de formación continua resultan esenciales. Al invertir en capacidades locales, se crea un ecosistema capaz de diseñar soluciones adaptadas a las necesidades específicas de cada región.
La cooperación internacional, mediante transferencias tecnológicas y esquemas de financiación colaborativos, maximiza el impacto de la IA y fortalece la resiliencia de los mercados emergentes ante crisis globales.
Gobiernos, empresas e inversores están llamados a unirse en una visión compartida. Al establecer marcos regulatorios claros, promover la innovación y facilitar el acceso a financiamiento, cada actor puede contribuir a un ciclo virtuoso de progreso y prosperidad.
En conclusión, la combinación de oportunidades con gestión de riesgos permitirá a los mercados emergentes reinventarse y prosperar en la era de la inteligencia artificial.
Invitamos a los líderes a explorar, adoptar y colaborar en iniciativas de IA para impulsar un desarrollo inclusivo y sostenible.
Referencias
