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1. IA aplicada a la productividad agrícola : Herramientas de visión por computadora y modelos predictivos impulsarán mejoras en rendimientos, manejo de enfermedades y optimización de riego, beneficiando a pequeñas y medianas explotaciones agrícolas. -
2. Plataformas de automatización para pymes : SaaS inteligentes (RPA + modelos de lenguaje) permitirán automatizar procesos administrativos, contables y atención al cliente sin grandes inversiones en TI. -
3. IA para inclusión financiera y microcrédito : Modelos de scoring alternativo basados en comportamiento digital y segmentos no bancarizados reducirán el riesgo de crédito y ampliarán el acceso a préstamos y seguros. -
4. Regulación y gobernanza de datos regional : El avance de marcos regulatorios (protección de datos, uso responsable de modelos) influirá en cómo empresas y gobiernos implementan la IA. -
5. Talento híbrido: desarrolladores + expertos de dominio : Crecerá la necesidad de equipos mixtos (ingenieros de ML, product managers y especialistas sectoriales) y de formación práctica, generando hubs regionales de innovación.

















