El crecimiento económico sostenido en América Latina enfrenta restricciones estructurales que no pueden explicarse únicamente a partir de variables macroeconómicas tradicionales. La evidencia teórica y empírica muestra que la innovación, articulada con la ciencia, la tecnología y la creación de ideas, constituye el principal motor del progreso económico de largo plazo. En este contexto, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una tecnología de propósito general con capacidad de transformar la productividad, la estructura productiva y los procesos de decisión económica. El presente artículo analiza la relación entre innovación, tecnología e IA desde un enfoque analítico-comparado, incorporando un análisis específico del Perú en relación con el promedio regional latinoamericano y un estudio de caso subnacional en la región de Cajamarca. Se argumenta que, si bien la IA puede incrementar la eficiencia microeconómica, su contribución al desarrollo inclusivo depende de la calidad institucional, la difusión tecnológica y la existencia de una estrategia deliberada de política productiva. El trabajo concluye con opciones de política orientadas a gobernar la innovación y convertir el cambio tecnológico en crecimiento sostenible con bienestar social.

Durante gran parte del siglo XX, el crecimiento económico fue interpretado como el resultado de la acumulación de capital físico, la expansión del empleo y la estabilidad macroeconómica. No obstante, en las últimas décadas estas explicaciones han demostrado ser insuficientes para comprender las trayectorias de desarrollo de las economías latinoamericanas. Países con fundamentos macroeconómicos relativamente sólidos exhiben tasas de crecimiento moderadas, mientras persisten brechas de productividad, informalidad y desigualdad.

En este nuevo escenario, la innovación tecnológica adquiere un rol central como motor del crecimiento económico sostenido. La capacidad de generar, absorber y aplicar conocimiento se ha convertido en el principal determinante de la productividad de largo plazo. Asimismo, la irrupción de la inteligencia artificial introduce un cambio cualitativo en los procesos productivos y decisionales, ampliando tanto las oportunidades de crecimiento como los riesgos de exclusión.

El objetivo de este artículo es analizar la relación entre innovación, tecnología e IA, destacando sus implicancias estructurales para América Latina, con especial énfasis en el caso peruano.

Innovación y crecimiento económico: fundamentos teóricos

La teoría del crecimiento endógeno sostiene que el progreso tecnológico es resultado de decisiones económicas e institucionales orientadas a la inversión en conocimiento, capital humano e investigación y desarrollo (Romer, 1990). En este marco, las ideas presentan rendimientos crecientes y características de bien no rival, lo que permite explicar la persistencia del crecimiento económico en el largo plazo.

Desde la perspectiva schumpeteriana, la innovación actúa como un proceso de destrucción creativa que transforma continuamente la estructura productiva mediante la introducción de nuevos productos, procesos y formas de organización (Schumpeter, 1942). Este enfoque fue ampliado por Aghion y Howitt (1992), quienes destacaron el rol de la competencia y los incentivos en la dinámica innovadora.

A nivel sistémico, la innovación surge de la interacción entre empresas, universidades, Estado e instituciones intermedias, configurando los sistemas nacionales y regionales de innovación (Freeman, 1987; Lundvall, 1992).

Ciencia, tecnología y estructura productiva en América Latina

En América Latina, la relación entre ciencia, tecnología y estructura productiva ha sido históricamente débil. La región presenta una baja inversión en I+D, limitada articulación entre el sistema científico y el aparato productivo, y una elevada dependencia de sectores primarios. Esta configuración restringe la capacidad de absorción tecnológica y limita los efectos de la innovación sobre la productividad agregada.

La evidencia regional muestra que la adopción tecnológica, cuando no se acompaña de capacidades locales de aprendizaje, tiende a generar mejoras de eficiencia acotadas, sin traducirse en procesos sostenidos de diversificación productiva ni en mejoras significativas del empleo.

Análisis comparativo: el Perú en perspectiva latinoamericana

Cuadro 1

Innovación, productividad e inteligencia artificial: Perú en comparación con América Latina

Dimensión	Perú	Promedio América Latina	Lectura analítica
Inversión en I+D	Muy baja y persistente.	Baja pero heterogénea.	Limita crecimiento endógeno.
Articulación ciencia-producción	Fragmentada	Débil a moderada	Sistemas de innovación incompletos
Estructura productiva	Alta dependencia primaria	Predominio de recursos naturales	Incentivos limitados a innovar
Productividad laboral	Baja y estancada	Baja con trayectorias divergentes.	Brechas estructurales persistentes
Estrategia de IA	Incipiente	Incipiente con casos avanzados.	Riesgo de adopción dependiente

Fuente: Elaboración propia a partir de informes regionales de CEPAL y literatura especializada.

El Perú reproduce de manera acentuada las limitaciones estructurales de la región. A pesar de periodos de crecimiento económico asociados a ciclos externos favorables, la productividad y la innovación no han mostrado avances sostenidos, lo que limita el impacto de tecnologías emergentes como la IA sobre el desarrollo de largo plazo.

Estudio de caso subnacional: Cajamarca

La región de Cajamarca constituye un microcosmos del patrón de desarrollo peruano. A pesar de su importancia económica vinculada a la actividad extractiva, presenta bajos niveles de diversificación productiva e innovación tecnológica. La investigación académica y la actividad empresarial operan de manera desarticulada, mientras la tecnología se incorpora mayoritariamente como solución importada.

La inteligencia artificial ofrece oportunidades relevantes en áreas estratégicas como gestión hídrica, agricultura, salud pública y administración territorial. Sin embargo, sin una estrategia regional de innovación, su adopción corre el riesgo de limitarse a mejoras puntuales de eficiencia, sin generar capacidades locales ni aprendizaje tecnológico.

Desde esta perspectiva, Cajamarca puede concebirse como un laboratorio subnacional para el diseño de políticas de innovación territorial, alineadas con los principios de desarrollo productivo inclusivo.

Inteligencia artificial como tecnología de propósito general

La IA se caracteriza por su capacidad de impactar transversalmente en múltiples sectores, automatizando tareas cognitivas, optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones. No obstante, diversos estudios advierten que su adopción puede intensificar la polarización laboral y la concentración económica si no se acompaña de políticas públicas adecuadas (Acemoglu & Restrepo, 2020).

Por ello, la IA debe ser analizada no solo como una herramienta de eficiencia, sino como una tecnología que redefine relaciones de poder económico e institucional.

Discusión: productividad sin bienestar

La evidencia reciente sugiere que el aumento de la productividad no garantiza automáticamente mejoras en el bienestar social. En ausencia de mecanismos de difusión tecnológica, competencia efectiva y fortalecimiento de capacidades, la innovación puede generar crecimiento sin desarrollo, profundizando desigualdades existentes.

Conclusiones y opciones de política

La innovación y la tecnología constituyen pilares fundamentales del crecimiento económico sostenido. La Inteligencia Artificial representa una oportunidad histórica para América Latina y el Perú, pero su impacto dependerá de la calidad institucional y de la existencia de una estrategia deliberada de política productiva.

Entre las principales opciones de política destacan: fortalecer la educación y la reconversión laboral, utilizar al Estado como demandante de innovación mediante compras públicas, promover la articulación universidad–empresa–Estado y desarrollar pilotos territoriales que permitan escalar soluciones basadas en IA.

Referencias

Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Artificial intelligence and jobs. Journal of Economic Perspectives, 34(3), 30–50.
Aghion, P., & Howitt, P. (1992). A model of growth through creative destruction. Econometrica, 60(2), 323–351.
Freeman, C. (1987). Technology policy and economic performance: Lessons from Japan. Pinter.
Lundvall, B. Å. (1992). National systems of innovation. Pinter.
North, D. C. (1990). Institutions, institutional change and economic performance. Cambridge University Press.
Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98(5), S71–S102.
Schumpeter, J. A. (1942). Capitalism, socialism and democracy. Harper & Brothers.