Tendencias para América Latina en 2026: tecnología y datos como prueba de competitividad

Written by on 24/02/2026

*Por Javier Marbec, Director de Mercado Internacional de TOTVS
En 2026, América Latina entra en un ciclo de contrastes. Por un lado,
organismos como BNP Paribas proyectan una inflación persistente y un
crecimiento modesto, cercano al 2% anual. La combinación de tasas de interés
aún elevadas, espacio fiscal reducido y bajo nivel de inversión, continúa
limitando la expansión regional. Por otro lado, bancos como el JPMorgan
describen a la región como una pieza estratégica en el nuevo orden económico,
especialmente por su relevancia en alimentos, energía, minerales críticos y
servicios, en un contexto de reorganización de cadenas productivas y aceleración
de la inteligencia artificial.
Entre estas dos narrativas, lo que definirá el rumbo será la capacidad de
transformar el potencial en competitividad concreta, en sectores como el
agronegocio, la construcción, la logística y la industria, ahora atravesados por
una agenda más profunda de tecnología, datos e IA.
Agronegocio: de commodity a plataforma de energía, datos y clima
El agro sigue siendo la columna vertebral de varios PIB de la región. Pero en
2026 el debate ya no gira solo en torno al volumen exportado o al área
cultivada. La cuestión es si el productor será capaz de demostrar productividad,
trazabilidad y resiliencia climática bajo estándares globales.
Informes recientes de organismos regionales recuerdan que el 74% de los países
de América Latina y el Caribe están altamente expuestos a al menos una
categoría de evento climático extremo, lo que presiona la seguridad alimentaria
y los ingresos rurales. Esta misma geografía, también es una de las más
prometedoras para la bioenergía y los biocombustibles, según estudios de la
Agencia Internacional de Energías Renovables, siempre que existan marcos
regulatorios estables, tecnología adecuada y gestión integrada de las cadenas de
suministro.
En el centro de esta ecuación está la digitalización del campo. La inteligencia
artificial aplicada a datos de suelo, clima, crédito y comercialización, conectada a
ERPs y sistemas de gestión rural, deja de ser un piloto de laboratorio para
convertirse en requisito de acceso a mercados, financiamiento verde y seguros
agrícolas.
Construcción e infraestructura: crecimiento selectivo, presión por
productividad

El sector de construcción latinoamericano llega a 2026 en un terreno mixto.
Estudios estiman el mercado regional en US$465 mil millones, con expansión
moderada impulsada por vivienda, logística e infraestructura energética, pero
presionada por inflación de costos, tasas altas e incertidumbre regulatoria.
Aun así, hay señales claras de un ciclo de obras en transporte, saneamiento y
energía en países como Brasil, Chile, Perú y en América Central, con foco en
corredores logísticos, puertos, ferrovías y proyectos de transición energética –
además de las obras estructurales en México debido a la Copa del Mundo de
fútbol. Para las constructoras, esto significa más oportunidades, pero menos
margen para la improvisación y más necesidad de planificación integrada,
cadenas de suministro eficientes y control riguroso de costos, plazos y riesgos.
La digitalización de obras, con BIM, sensores, gestión en la nube y agentes de IA
apoyando compras, contratos y logística, deja de ser un diferencial tecnológico
para convertirse en condición mínima para competir en proyectos complejos y
financiados por bancos multilaterales.
Logística: nearshoring, cuellos de botella y automatización
La logística regional vive una reconfiguración. El nearshoring hacia México y
otros países, sumado a inversiones en corredores logísticos y puertos, abre
oportunidades en transporte carretero, ferroviario, marítimo y aeroportuario.
Pero los cuellos de infraestructura y la fragmentación de datos siguen presentes.
Estudios especializados indican que los operadores vienen rediseñando rutas,
contratos y modelos de inventario en respuesta a costos elevados, bajo
crecimiento y volatilidad geopolítica. En México, por ejemplo, el aumento de las
exportaciones manufactureras en 2025 se apoyó en redes de transporte
terrestre más densas e integradas a la frontera estadounidense.
En 2026, la competitividad logística será esencialmente digital: rastreabilidad
integral, integración entre sistemas de gestión, transportistas, puertos y
clientes, y uso de IA para rutas, costos y escenarios de demanda.
Industria 4.0 e IA: la nube deja de ser tendencia y se vuelve
infraestructura crítica
La nube y la IA pasan a ser infraestructura crítica. Informes recientes muestran
que el mercado de computación en la nube en la región crece aceleradamente,
impulsado por inversiones en data centers y nuevas regiones de nube.
Al mismo tiempo, los gobiernos comienzan a ver la capacidad de procesamiento
como activo de soberanía. Por ejemplo, el plan mexicano de instalar el
supercomputador Coatlicue, previsto como el más potente de América Latina, es

un símbolo de cómo la agenda de datos e IA entró en el centro de las políticas
productivas.
Para la industria, eso se traduce en la posibilidad concreta de adoptar
manufactura avanzada, mantenimiento predictivo, agentes de IA conectados al
ERP para optimizar inventarios, compras y planificación de producción, además
de nuevos modelos de negocio basados en servicios digitales.
Un denominador común
Bajo la lente de la competitividad, 2026 tiende a premiar a las empresas y
sectores capaces de combinar tres movimientos: invertir en tecnología de
gestión e IA conectada al negocio real, estructurar datos que comprueben
productividad, sostenibilidad y gobernanza, y usar esa base para acceder a
mejores condiciones de financiamiento, contratos y mercados.
En la práctica, esto significa que el agronegocio, la construcción, la logística y la
industria en América Latina van a disputar no sólo clientes, sino también
credibilidad y eficiencia en un mercado global que ya ve a la región como
estratégica. La diferencia entre cumplir esa promesa o repetirla en informes
dependerá, cada vez más, de cómo estos sectores ponen sus datos a trabajar.


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