América Latina supera a média global em adoção de IA: 47% vs. 42%

O mercado de IA na América Latina vale US$ 12,7 bilhões e cresce a 28,1% ao ano, segundo o relatório "Economic and Workforce Impacts of Open Source AI" da Linux Foundation em parceria com a Meta. É o quarto estudo da série que analisa o impacto econômico da IA em diferentes regiões — e a conclusão central surpreende: a América Latina não está atrasada. Em termos de adoção, a região supera a média global, com 47% das grandes empresas já implementando soluções de IA, contra 42% da média mundial.

Esse dado desafia a narrativa de que somos sempre seguidores. Mas há nuances importantes — e este é o momento de entendê-las para transformar adoção em vantagem competitiva real.

O que o relatório revela sobre a região

O estudo da Linux Foundation e Meta examina o papel da IA de código aberto como acelerador econômico e social na América Latina. Alguns dos achados mais relevantes:

• 47% das grandes empresas latino-americanas implementam soluções de IA, acima da média global de 42%
• 40% ainda estão em fase de exploração, o que indica um pipeline robusto de adoção futura
• Apenas 15% não adotaram IA de nenhuma forma — um percentual baixo para uma região frequentemente classificada como "em desenvolvimento" tecnológico
• O crescimento anual do mercado (28,1%) é expressivo, mas ainda fica abaixo da média global de 31%

Essa diferença entre ritmo de adoção (acima da média) e ritmo de crescimento do mercado (abaixo da média) revela um paradoxo: as empresas latinas estão adotando IA, mas o ecossistema de fornecedores, infraestrutura e investimento ainda não acompanhou na mesma velocidade.

Brasil e México: os dois motores da região

Dentro da América Latina, dois países concentram a maior parte da atividade em IA: Brasil e México.

Brasil: o líder regional em escala

O Brasil é o principal mercado de IA da região, impulsionado por:

• Ecossistema de fintechs maduro — com Nubank ultrapassando 100 milhões de usuários e se tornando referência global em uso de IA para crédito e personalização
• Base de talentos técnicos — universidades como USP, Unicamp e ITA produzem pesquisadores que publicam em conferências de ponta
• Regulação em desenvolvimento — o Marco Legal de IA (PL 2338/2023) avança com uma abordagem baseada em risco que busca equilibrar inovação e proteção
• No terceiro trimestre de 2025, startups brasileiras captaram US$ 692 milhões em venture capital — alta de 47% ano a ano

México: o emergente que surpreende

O México tem ganhado relevância acelerada:

• No segundo trimestre de 2025, superou o Brasil em volume de venture capital pela primeira vez em mais de uma década
• Empresas como a Roomie IT (Cidade do México), primeira empresa latino-americana a desenvolver e vender robôs humanoides, exemplificam a capacidade de inovação
• A Electronic Cats (Aguascalientes) constrói hardware aberto para IoT e sistemas embarcados, mostrando que a inovação não se limita a software
• A proximidade com os EUA e o contexto de nearshoring criam oportunidades para empresas de tecnologia que atendem o mercado norte-americano

O papel do código aberto como equalizador

Um dos achados mais relevantes do relatório é o papel do código aberto como equalizador competitivo. Na América Latina, 99,5% das empresas são PMEs (pequenas e médias). Para essas organizações, licenças de software proprietário são frequentemente proibitivas.

O código aberto muda essa equação:

• Modelos de linguagem abertos (como LLaMA da Meta, Mistral e Falcon) permitem que empresas implementem IA sem custos de licenciamento
• Frameworks como PyTorch e TensorFlow democratizam o desenvolvimento de soluções customizadas
• Comunidades de desenvolvedores na região compartilham modelos adaptados ao português e espanhol

Para departamentos financeiros, isso significa que ferramentas de IA para análise de dados, previsão de caixa e automação de relatórios estão mais acessíveis do que nunca — mesmo para empresas com orçamentos limitados de tecnologia.

O que ainda falta para a região liderar de verdade

O relatório é claro: a adoção é alta, mas há lacunas estruturais que precisam ser endereçadas:

Investimento em infraestrutura de computação

A região carece de data centers com capacidade de GPU suficiente para treinar modelos de grande porte. A maior parte do treinamento ainda acontece em servidores nos EUA e na Europa, o que aumenta latência e custos.

Desenvolvimento de talentos

Embora haja bons programas universitários, a demanda por profissionais de IA supera a oferta. O relatório aponta que programas de upskilling e reskilling são mais urgentes do que a formação de novos PhDs.

Políticas públicas e governança

O estudo recomenda que governos invistam em:

• Frameworks regulatórios que protejam sem sufocar inovação
• Investimento público em computação — acesso a clusters de GPU como infraestrutura pública
• Dados abertos governamentais que alimentem modelos de IA para saúde, educação e finanças públicas

Soberania tecnológica

Se a região depender exclusivamente de modelos e infraestrutura estrangeiros, os ganhos econômicos da IA serão capturados majoritariamente por empresas de fora. O código aberto é parte da solução, mas precisa ser complementado por capacidade local de desenvolvimento e adaptação.

O que isso significa para o financeiro corporativo

Para quem trabalha com finanças corporativas na América Latina, os dados trazem implicações práticas:

• O contexto é favorável. Ao contrário do que muitos assumem, a região não está atrasada em adoção. Isso significa que ferramentas, parceiros e talentos já existem localmente.
• O código aberto é aliado. Antes de assinar contratos com grandes vendors, explore modelos e ferramentas open source. Para muitos casos de uso em finanças (classificação de documentos, previsão de inadimplência, geração de relatórios), modelos abertos já entregam resultados comparáveis aos proprietários.
• A janela de vantagem competitiva está aberta. Com 40% das empresas ainda em exploração, quem implementar primeiro terá vantagem. Mas a janela está se fechando — em dois anos, a adoção será generalizada e a vantagem será marginal.
• Regulação é oportunidade, não obstáculo. Empresas que se anteciparem aos requisitos regulatórios (explicabilidade, governança de dados, viés algorítmico) terão vantagem quando as regras se tornarem obrigatórias.

Ações práticas para esta semana

1. Explore modelos de código aberto para um caso de uso financeiro. Comece com algo simples — classificação de despesas ou geração de narrativas de variância — usando LLaMA ou Mistral rodando em infraestrutura local.
2. Mapeie o ecossistema local de IA. Identifique startups, consultorias e comunidades de desenvolvedores na sua cidade ou país que trabalham com IA aplicada a finanças.
3. Avalie sua infraestrutura de dados. O maior gargalo para adoção de IA não é a tecnologia — são os dados. Faça um inventário: seus dados financeiros estão limpos, integrados e acessíveis para modelos de IA?
4. Participe de uma comunidade de prática. A Linux Foundation, a CEPAL e diversas universidades da região mantêm grupos focados em IA aplicada. Trocar experiências com pares acelera a curva de aprendizado.