Cómo las startups chilenas están adoptando inteligencia artificial en 2025

La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta estratégica dentro de las startups chilenas. En 2025, el foco ya no sólo está en “aplicar IA” sino en escalar soluciones inteligentes que generen valor real, optimicen procesos y diferencien productos en mercados cada vez más competitivos.

Este artículo analiza cómo se ha desplegado la IA en Chile, qué sectores la están adoptando con mayor rapidez, quiénes están liderando, qué barreras aún persisten y dónde están las oportunidades de impacto para los próximos años.

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1. Chile como entorno relevante para IA

Un estudio académico reciente, “AI Thrust: Ranking Emerging Powers for Tech Startup Investment in Latin America”, posiciona a Chile como uno de los países con mayor potencial para adopción de IA en LatAm, basado en infraestructura, educación e inversión.

Además, la Cámara Chilena de Inteligencia Artificial (CChIA) promueve una red de colaboración entre startups, investigadores y empresas que impulsa la adopción responsable de IA en el país.

Estos dos factores—infraestructura regulada y ecosistema de soporte—dan a Chile una ventaja competitiva para que las startups no solo “planeen” IA, sino que la implementen y escalen.

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2. Sectores que adoptan IA con rapidez

2.1 Salud y tecnología médica

Una de las demostraciones más contundentes del uso de IA en Chile es la noticia de que una startup chilena logró efectuar la primera cirugía asistida autónomamente usando una plataforma robótica impulsada por IA.

Fuente: La Tercera, 2024

Este hito evidencia que la IA no está solo en prototipos, sino en operaciones reales con riesgos reales, lo que eleva la madurez del ecosistema.

2.2 LegalTech y servicios corporativos

En el ámbito de los servicios legales y cumplimiento normativo, startups como BRANDLEX.AI usan modelos de IA para automatizar consultas legales, generar documentos y asistir a equipos de cumplimiento.

Este tipo de soluciones no requieren hardware complejo y pueden escalar rápidamente, lo que las hace atractivas para el mercado empresarial chileno.

2.3 Industria, minería y logística

Durante un congreso regional de IA & Machine Learning en Chile se presentaron más de 11 startups locales aplicando IA a mantenimiento predictivo, monitoreo de condiciones y automatización de flujos de trabajo en industrias estratégicas.

Fuente: Congreso AI Chile 2025

Dada la relevancia de la minería y la industria exportadora en Chile, la IA aplicada a estos sectores tiene un camino claro para escalar.

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3. Modelos de negocio emergentes en IA

Las startups chilenas están adoptando varios modelos de negocio IA que se adaptan al contexto local:

• SaaS IA: Plataformas en la nube que ofrecen capacidades de IA (analítica avanzada, visión computacional, NLP) para pymes y medianas empresas.
• IA como servicio vertical: Soluciones sectoriales (minería, legal, salud) con valor agregado por know-how local.
• Integración + datos: Startups que usan datos propios de clientes chilenos/regionales como ventaja competitiva.
• Licenciamiento de tecnología: Exportación de modelos desarrollados en Chile hacia LatAm mediante licencias.

La escalabilidad y la suscripción recurrente son requisitos clave para que la adopción de IA sea rentable y sostenible.

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4. Qué está impulsando la adopción de IA en Chile

4.1 Regulación y apoyo institucional

Programas de aceleración, fondos de innovación y alianzas público-privadas orientan la adopción de IA responsable. Por ejemplo, la colaboración entre fondos de venture y universidades chilenas para desarrollar herramientas de valoración ética de IA.

Fuente: CORFO IA y Emprendimiento

4.2 Disponibilidad de talento y hubs regionales

Aunque el talento especializado sigue siendo limitado, las universidades y centros de formación están respondiendo. Además, regiones fuera de Santiago se activan como polos de IA, facilitando talento e innovación descentralizada.

4.3 Demanda empresarial

Las empresas chilenas están bajo presión para digitalizarse y reducir costos. La IA ofrece una vía clara: automatización, análisis predictivo y nuevos productos inteligentes, creando un mercado interno viable.

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5. Barreras que aún persisten

• Talento escaso: La demanda de científicos de datos, ingenieros de IA y ML supera ampliamente la oferta en Chile.
• Datos y calidad de datos: Muchas empresas no tienen datos limpios ni preparados para IA, lo que retrasa la ejecución.
• Costos iniciales: La inversión para escalar IA requiere recursos que muchas startups no poseen.
• Adopción cultural: Algunas empresas aún ven la IA como “experimentación”, no como “negocio”.
• Infraestructura de cómputo: A pesar del cable submarino Humboldt y la mejora de conectividad, el acceso a GPUs sigue limitado.

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6. Oportunidades para 2026-2027

• Exportación de IA chilena: Soluciones diseñadas en Chile para LatAm en español/enfoque regional pueden dar ventaja.
• IA aplicada a sectores estratégicos: Minería, energía, agricultura y servicios corporativos tienen espacio para disruptores de IA.
• IA ética y regulada: Posicionarse como proveedor de IA responsable puede ser un diferenciador clave.
• Integración de IA + SaaS + datos: Crear plataformas completas que empaqueten IA, plataforma y modelo de negocio.
• Descentralización del talento y operación: Capitalizar regiones fuera de Santiago puede reducir costos y abrir nuevos mercados.

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7. Conclusión

La inteligencia artificial en Chile ya no es solo un experimento: es una capa estratégica del emprendimiento tecnológico.

Las startups chilenas que combinan talento, datos, nicho vertical y modelo SaaS/IA tienen una clara ventaja para escalar regionalmente.

El éxito dependerá de convertir prototipos en negocios escalables, operados con métricas claras, talento adecuado y enfoque internacional.

StartupTech Chile seguirá monitoreando esta evolución, destacando los jugadores clave, las rondas de inversión más relevantes y los casos de éxito que marcan la pauta en el país.

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Autor: Equipo StartupTech Chile Versión: 1.0 – Noviembre 2025