El crecimiento económico de Europa y Asia Central se ha moderado en un entorno de inflación persistente y recuperación desigual. El consumo pierde dinamismo, los mercados laborales se mantienen relativamente resilientes y la inversión sostiene un tono positivo, apoyada en parte por fondos europeos en Europa Central y los Balcanes Occidentales. Los costos de financiamiento han subido y la consolidación fiscal avanza de forma limitada, lo que deja poco margen ante nuevos choques energéticos o climáticos. En este contexto, la adopción de inteligencia artificial aparece como una de las principales palancas de productividad disponibles para la región.

La infraestructura digital muestra un contraste marcado. La conectividad móvil es alta, con penetración de banda ancha móvil superior al 80 % en la mayoría de los países, pero la capacidad de centros de datos y el acceso a cómputo asequible quedan rezagados respecto de otras regiones en desarrollo. Las empresas de frontera financiadas por capital privado y de riesgo concentran el uso intensivo de la tecnología, mientras que la mayoría del tejido empresarial todavía opera lejos de ese umbral. En Asia Central, las encuestas de hogares revelan una brecha clara entre la exposición potencial a la inteligencia artificial y su uso efectivo en el trabajo, lo que limita el impacto en productividad laboral.

Las oportunidades se concentran en la mejora de procesos empresariales, la calidad de la educación y la prestación de servicios públicos, siempre que las herramientas se adapten a idiomas, marcos jurídicos y capacidades locales. Confundir adopción con innovación de frontera puede llevar a inversiones costosas y de bajo retorno. El riesgo predominante para la próxima década no es el desplazamiento masivo de empleo, sino quedarse atrás en la adopción y perder competitividad. La orientación de política es explícita: priorizar la adopción y adaptación de soluciones existentes, la llamada “IA pequeña”, en lugar de destinar recursos a modelos nacionales de frontera sin una base sólida de datos y competencias.

Para el sector eléctrico colombiano, las lecciones son directas. Expandir el acceso a cómputo asequible, fortalecer competencias digitales, gerenciales y técnicas, y tratar los datos estructurados como bien público resultan condiciones necesarias para aprovechar la inteligencia artificial en operación de redes, gestión de demanda, mantenimiento predictivo y resiliencia. Sin esa base, los proyectos de automatización y optimización energética corren el riesgo de quedarse en piloto o de generar costos elevados con retornos limitados. El mensaje central es que el principal riesgo no es avanzar demasiado rápido, sino avanzar demasiado lento.

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