2025 fue el año en que Colombia dejó de hablar de IA y empezó a implementarla, pero también fue el año que evidenció las brechas reales para escalarla. A lo largo de este año hemos visto cómo se le ha dado el protagonismo y la relevancia necesaria a la inteligencia artificial en Colombia. Pasamos de hablar de experimentación y proyectos piloto aislados a una adopción empresarial a escala con resultados medibles. Adicionalmente, se realizó una inversión pública millonaria materializada en infraestructura educativa y políticas nacionales con presupuesto asignado.

A pesar de esto, los datos revelan algo más que interesante. Según SAP, Colombia proyectaba ser el tercer país de América Latina que más invertiría en IA durante 2025, mientras que un estudio de IDC para Deel muestra que el 66% de las empresas colombianas ya superó la etapa inicial de adopción de inteligencia artificial.

Este balance tiene por objetivo documentar brevemente qué funcionó, qué sigue siendo un obstáculo y dónde está realmente el país en su ruta hacia convertirse en referente regional en inteligencia artificial.

Pasar de la experimentación a la implementación

Los datos y estadísticas que nos dejó el 2025 confirman que la inteligencia artificial en Colombia pasó de ser un concepto a una realidad. El estudio ya mencionado de IDC, publicado en noviembre, revela que el 66% de las empresas colombianas superó la etapa inicial de adopción: con un 41% que se encuentra en nivel intermedio mientras el 26% alcanzó madurez avanzada.

Algo más significativo aún es que el 51% de las compañías optimizó algunos cargos gracias a la IA y el 46% reestructuró funciones existentes. De esta manera, evidenciamos un impacto operativo real más allá de la retórica corporativa.

Bain & Company documentó en agosto que el 22% de las empresas colombianas ya implementó más del 40% de sus iniciativas de IA generativa, duplicando el promedio regional. El incremento promedio en productividad alcanzó el 29%, con casos de uso concentrados en productividad horizontal (automatización de tareas repetitivas), servicio al cliente mediante chatbots especializados y generación de contenido personalizado para marketing.

La composición de esta inversión es reveladora. Microsoft reportó que el 66% de las MiPymes colombianas ya usa inteligencia artificial, destinando el 29% de su presupuesto tecnológico a estas herramientas. Por su parte, NTT DATA encontró el mes pasado que el 89% de las empresas planea destinar entre 1% y 15% de su presupuesto de 2026 específicamente a proyectos de inteligencia artificial, consolidando la tendencia de inversión sostenida que caracterizó este año.

Desafíos reales: talento, retención y brecha de implementación

La adopción acelerada expuso limitaciones estructurales que los datos de 2025 documentan con precisión. El estudio de IDC identificó tres retos principales de retención de talento en IA: falta de claridad en las funciones (62% de las empresas), competencia salarial con mercados internacionales (60%) y escasas oportunidades de crecimiento profesional interno (54%). Como consecuencia directa de esto, el 42% de las organizaciones frenó la contratación de talento especializado en inteligencia artificial durante 2025, mientras que el 10% la detuvo completamente.

Bain & Company confirmó que el 60% de las empresas identifica la falta de talento como el obstáculo número uno para escalar sus proyectos de IA. Esto, seguido por la madurez insuficiente de datos (sin porcentaje específico publicado), la baja adopción interna por parte de usuarios finales y la efectividad limitada de modelos operativos para gestionar proyectos de inteligencia artificial.

La capacitación emerge como una respuesta clara, pero enfrenta sus propias barreras. El mismo estudio de IDC muestra que el 42% de las empresas invierte actualmente en programas de capacitación en IA y el 31% planea hacerlo en los próximos 12 meses. Sin embargo, los retos de ejecución son considerables: bajo compromiso de empleados con los programas (64%), limitaciones presupuestarias (61%) y falta de instructores calificados (40%).

SAP reportó en abril que el 33% de las empresas colombianas carece de claridad sobre cómo incorporar IA a sus procesos actuales, cifra que se eleva al 45% entre grandes organizaciones. Otros obstáculos incluyen ciberseguridad (27% de empresas) y escasez de talento especializado (26%). Como contrapunto positivo, el 53% de las empresas colombianas invierte en capacitación interna sobre IA, posicionando al país como segundo en América Latina en este indicador, y el 53% contrata activamente perfiles con experiencia en inteligencia artificial (81% en el caso de grandes corporaciones).

Casos de éxito colombianos: la IA en acción

El ecosistema de startups colombianas demostró madurez notable durante 2025. Yuno, fundada en Bogotá en 2021 por Juan Pablo Ortega y Julián Núñez, ambos excolaboradores de Rappi, alcanzó una valoración de 150 millones de dólares respaldada por inversionistas como DST Global Partners, Tiger Global y Andreessen Horowitz.

La fintech desarrolló una plataforma de orquestación de pagos que utiliza inteligencia artificial para integrar más de 450 procesadores de pago globales en una sola API, facilitando transacciones en más de 190 países.

La República documentó en entrevista con su CEO que Yuno trabaja con empresas de gran reconocimiento en Colombia como Rappi, Wingo, McDonald’s y Copa Airlines. La plataforma implementa enrutamiento inteligente mediante una herramienta que determina la ruta más eficiente para procesar cada transacción basándose en criterios de velocidad, costo y probabilidad de aprobación. Además, incorpora detección de fraude en tiempo real y recuperación automática de pagos inconclusos mediante recordatorios por correo, SMS o WhatsApp.

Por sectores empresariales, SAP identificó que servicio al cliente lidera la adopción con 70% de las empresas usando IA en este departamento, seguido por marketing y comunicaciones (53%) y departamentos de tecnología (33%). Esta distribución sugiere que las organizaciones priorizan casos de uso con ROI visible y rápido sobre transformaciones estructurales más complejas.

Hito histórico: primera Facultad de IA en América Latina

Desde agosto del año anterior ya se venía marcando un hito regional cuando el Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones anunció la creación de la primera Facultad de Inteligencia Artificial en América Latina, ubicada en la Universidad de Caldas. La inversión inicial ascendió a $54,137 millones de pesos: $39,000 millones aportados por MinTIC y $15,000 millones por la Universidad de Caldas. Los programas académicos iniciaron en el primer semestre de 2025 con la meta de beneficiar a más de 5,000 estudiantes durante los primeros dos años.

En febrero de 2025, la Universidad de Caldas formalizó la oferta académica completa: Técnico en Depuración y Procesamiento de Datos para IA, Tecnología en Sistemas Informáticos con énfasis en IA, Ingeniería en Inteligencia Artificial, Especialización en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial, y Maestría en Inteligencia Artificial. Esta estructura permite formación desde nivel técnico hasta posgrado, cubriendo el espectro completo de necesidades del mercado laboral.

A septiembre de 2025, la facultad opera con 6 programas en funcionamiento y 250 estudiantes inscritos en diferentes niveles de formación. El edificio especializado está en construcción con plazo de entrega de 16 meses, previendo inicio de operaciones entre diciembre de 2026 y principios de 2027.

La infraestructura contempla más de 8,000 metros cuadrados con 5 laboratorios especializados, 13 aulas equipadas con tecnología de punta y capacidad para 1,228 estudiantes simultáneamente, posicionando a Colombia como referente educativo regional en inteligencia artificial.

CONPES de IA: política pública con presupuesto asignado

El Ministerio TIC aprobó en 2025 el documento CONPES que establece la política nacional de inteligencia artificial con proyecciones hasta 2030. El objetivo central es generar capacidades para investigación, desarrollo y adopción de IA ética y sostenible. El presupuesto asignado alcanza los $479,000 millones de pesos provenientes del Presupuesto General de la Nación, con implementación liderada por entidades como MinTIC, MinCiencias, Departamento Nacional de Planeación, Presidencia de la República, MinComercio, MinEducación y el Ministerio del Trabajo.

Como ya hemos documentado en nuestra entrada sobre retos, regulaciones y avances de la IA en Colombia, el CONPES 4144 representa el marco estructural que ordena los esfuerzos dispersos del país en materia de inteligencia artificial. El documento oficial del DNP reconoce que, pese a avances como la Hoja de Ruta para el Desarrollo y Aplicación de la Inteligencia Artificial desarrollada por MinCiencias, persisten déficits en infraestructura adecuada, escasez de datos accesibles de calidad y coordinación débil entre entidades gubernamentales.

El contexto regulatorio permanece fragmentado. Más de 15 proyectos de ley relacionados con inteligencia artificial están vigentes en el Congreso sin que exista consenso sobre el enfoque regulatorio óptimo. MinCiencias desarrolló paralelamente la Hoja de Ruta en Inteligencia Artificial, alineada con el Plan Nacional de Desarrollo 2022-2026, y lanzó este portal especializado como repositorio centralizado de recursos y directrices.

La contradicción entre ambición y ejecución

Los datos del presente año evidencian cierta tensión entre intención y ejecución. Pues mientras el 66% de empresas superó la etapa inicial de adopción según el IDC, el estudio Lenovo CIO Playbook publicado en octubre revela que un tercio de las compañías permanece en fase de planeación sin la implementación concreta. Esto sugiere que las métricas de adopción pueden inflar avances cuando la realidad al interior de las empresas es más lenta.

Por otro lado, la paradoja del talento merece un análisis detallado. Las empresas reconocen la falta de profesionales especializados como el obstáculo principal (60% según Bain), pero simultáneamente el 42% frenó la contratación y el 10% la detuvo completamente. Esto nos habla de presupuestos insuficientes, expectativas salariales desalineadas con el mercado y una falta de claridad sobre qué perfiles realmente necesitan.

Por último, nos queda el CONPES 4144 que establece el marco estructural que Colombia necesitaba. Que el diagnóstico oficial reconozca déficits en infraestructura, inversión en I+D y calidad de datos no es debilidad sino un punto de partida realista.

Lo que reflejan los avances en inteligencia artificial en Colombia a lo largo de este año no es perfección en ejecución sino velocidad de aprendizaje. Ser el tercer país latinoamericano en proyección de inversión mientras simultáneamente se es el segundo en capacitación interna muestra que las prioridades son correctas: no solo comprar tecnología sino desarrollar capacidad local.

Colombia tiene infraestructura educativa en construcción, políticas públicas con presupuesto asignado, empresas con casos de éxito medibles y un ecosistema de startups generando valor. Con ello, la distancia entre ambición y ejecución se está cerrando, solo que más lento de lo que proyectan los titulares optimistas y más rápido de lo que admiten los escépticos.