La tecnología ya está madura, lo que falta es la base operativa para aprovecharla
La inteligencia artificial ya dejó de ser una promesa para buena parte de la industria global de impresión. La discusión ya no gira alrededor de si usar IA, sino de dónde genera más valor. Sin embargo, esa conversación parte de un supuesto que muchas empresas del aftermarket latinoamericano todavía no cumplen: disponer de datos suficientes y de calidad para que la IA pueda operar.
Qué está priorizando la industria
Quocirca estima que la inteligencia artificial ya representa, en promedio, el 22% del presupuesto de IT de las organizaciones del sector. Además, dos tercios esperan incrementar esa inversión durante 2026. El mantenimiento predictivo y la optimización del dispositivo aparecen como una de las aplicaciones de mayor valor para los entornos de servicios de impresión gestionados, junto con seguridad de documentos y dispositivos, y monitoreo ambiental.
El informe ACT Print Industry Ecosystem, que Quocirca publicó meses después, agrega precisión: un 31% de las organizaciones releva la automatización de flujos de trabajo como prioridad de IA, un 28% la optimización de insumos, un 27% los asistentes de IA para tareas documentales y un 25% la predicción y prevención de fallas de mantenimiento.
A diferencia de muchas discusiones sobre IA basadas en casos individuales, estos datos provienen de estudios sectoriales con metodología pública. Y todos apuntan en la misma dirección: la IA empieza a integrarse en procesos operativos, no solo en tareas de productividad personal.
La conclusión es clara: la IA ya está dejando de ser una herramienta experimental para convertirse en infraestructura operativa. Esa conclusión, sin embargo, solo aplica a una parte del mercado global de impresión — no automáticamente a toda la cadena que lo compone.
Lo que muestra la data sobre el aftermarket latinoamericano
Pero esos datos describen principalmente organizaciones con un cierto nivel de madurez digital. ¿Qué ocurre cuando se observa la realidad de las pymes latinoamericanas, donde opera la mayor parte del aftermarket?
El Banco Interamericano de Desarrollo señala en su nota sobre digitalización empresarial en América Latina y el Caribe que existe una brecha notable entre las grandes empresas y las pymes en la adopción de tecnología: las primeras capturan los beneficios de la digitalización con mucha más velocidad, mientras las segundas enfrentan restricciones estructurales de financiamiento, talento y proveedores locales de servicios digitales.
El Índice de Políticas para PyMEs: América Latina y el Caribe 2024, elaborado conjuntamente por la OCDE, CAF y el SELA, incorporó por primera vez la transformación digital como una de sus ocho dimensiones de evaluación —una señal de que los propios organismos multilaterales reconocen que la digitalización de la pyme regional es un problema de política pública, no un detalle técnico menor. La literatura académica reciente sobre el tema es todavía más directa: distintos estudios ubican a más del 70% de las pymes de la región operando con niveles bajos de madurez digital, con barreras de conectividad, capital humano y financiamiento como las más citadas.
Ninguno de estos estudios analiza específicamente el aftermarket de impresión. Sin embargo, la mayoría de sus empresas comparten el perfil dominante de la pyme latinoamericana. Por eso, los datos sobre madurez digital de las pymes ofrecen una referencia mucho más sólida que cualquier percepción individual del sector.
Por qué la distancia no se cierra con más IA
Esto conecta con algo que ya señalé antes en otro espacio: con frecuencia, el discurso sobre innovación avanza más rápido que la transformación real de los procesos. La IA agéntica no perdona esa distancia. No es una herramienta que se suma sobre un proceso viejo; requiere que el proceso ya esté digitalizado, conectado y medido. Los datos de Quocirca muestran una industria que invirtió años en esa base antes de hablar de IA. Los datos del BID y de la OCDE muestran una región de pymes que, en su mayoría, todavía no la tiene.
No se trata de un diagnóstico fatalista, sino de una hoja de ruta. La mayoría de las empresas no necesita empezar con agentes autónomos, mantenimiento predictivo o modelos complejos. El primer paso es mucho más simple: digitalizar el historial de servicio, integrar la información comercial, registrar consumos y construir una base de datos consistente. Sin esa base, cualquier proyecto de IA será superficial. Con ella, incluso una pyme puede empezar a generar valor.
La principal barrera para adoptar IA en el aftermarket probablemente ya no sea la tecnología. Es la calidad de los datos sobre los que esa tecnología debe trabajar. La inteligencia artificial puede acelerar una organización, pero no puede organizar una empresa que todavía no está organizada.