De usuarios a autores: por qué América Latina debe crear su propia inteligencia artificial

Usamos plataformas que no hicimos. Producimos datos que no controlamos. Adoptamos inteligencias artificiales que no entienden nuestra realidad. Y si no cambiamos eso, terminaremos delegando nuestras decisiones a modelos que nunca fueron entrenados para representarnos.  La inteligencia artificial se ha convertido en la infraestructura invisible del siglo XXI. Desde asistentes virtuales hasta diagnósticos médicos, desde recomendaciones de contenido hasta políticas públicas automatizadas, los algoritmos están cada vez más presentes en nuestras decisiones cotidianas. Pero hay una verdad que el entusiasmo tecnológico suele omitir:
la mayoría de estos modelos no han sido creados con ni para América Latina.

Se entrenan con datos anglosajones, se calibran con valores ajenos y replican estructuras culturales que no nos representan. Y si no actuamos con visión, la región terminará adaptándose a inteligencias que no la comprenden.

I. ¿Qué significa crear IA desde América Latina?

Significa algo más que traducir interfaces. Significa:

• Entrenar modelos con datos locales, diversos y auditados.
• Definir principios éticos, jurídicos y sociales propios, adaptados a nuestros contextos históricos, culturales y demográficos.
• Evitar que la IA sea solo una herramienta de consumo y convertirla en una herramienta de desarrollo, inclusión y soberanía.

Crear inteligencia artificial latinoamericana es un proyecto de independencia epistémica y tecnológica.

II. ¿Qué pasa si no lo hacemos?

Si solo consumimos IA extranjera:

• Adoptamos sesgos que refuerzan estereotipos sobre raza, pobreza, idioma, género o capacidad.
• Priorizamos intereses de corporaciones globales, no de nuestras comunidades.
• Perdemos control sobre cómo se toman decisiones clave en salud, educación, justicia, economía o empleo.
• Dejamos fuera de los modelos de IA la riqueza cultural, lingüística y social de nuestros pueblos.

Es decir, dejamos que otros piensen por nosotros, incluso en los niveles más profundos de política pública, productividad y ciudadanía digital.

III. De dependencia tecnológica a autodeterminación algorítmica

La soberanía digital no se limita a tener servidores propios o identidad electrónica. También implica la capacidad de diseñar, entrenar y regular nuestras propias inteligencias artificiales. Esto implica:

1. Inversión pública y privada en centros de IA regionales.
2. Desarrollo de datasets locales, éticos y representativos.
3. Marcos legales para auditoría algorítmica y explicabilidad.
4. Formación de talento en ciencia de datos, ética digital y política tecnológica.

Sin estas condiciones, la región perpetúa su rol de usuaria subordinada en la economía digital global.

IV. Casos inspiradores y oportunidades reales

• Brasil ha desarrollado políticas nacionales de IA con enfoque en derechos humanos, inclusión y economía verde.
• México trabaja en entrenar modelos de lenguaje en español mexicano y lenguas originarias.
• Uruguay y Colombia han impulsado iniciativas de gobierno digital que incorporan IA en sus servicios públicos con enfoque local.

Guatemala tiene la oportunidad de liderar desde Centroamérica un enfoque estratégico: usar la IA no solo como solución técnica, sino como instrumento de desarrollo nacional y regional.

V. El rol del Estado y la academia

El desarrollo de una IA propia no es una tarea del mercado solamente.  Implica una visión país.  Un modelo de gobernanza digital. Un liderazgo desde las políticas públicas. Necesitamos:

• Fondos nacionales para innovación tecnológica.
• Incentivos fiscales a proyectos de IA local.
• Acuerdos regionales de datos abiertos, interoperables y soberanos.
• Programas universitarios que integren IA, derecho, filosofía, lingüística y ciencias sociales.

No hay inteligencia artificial sin inteligencia colectiva.

VI. El futuro será codificado: ¿quién escribe el código?

Cada vez más decisiones serán tomadas, anticipadas o influenciadas por sistemas inteligentes.  La pregunta es: ¿quién los entrena, con qué propósito y con qué visión del mundo? Ser autor de IA es ser autor del futuro. No basta con tener conexión: hay que tener voz, datos y visión. La América Latina digital del mañana no puede conformarse con usar herramientas ajenas.
Debe atreverse a diseñar las suyas. A corregir los sesgos. A formular las preguntas.
A entrenar la inteligencia artificial que queremos… no solo la que nos ofrecen.

“Si no entrenamos nuestras propias inteligencias artificiales, ellas entrenarán nuestras decisiones sin que lo sepamos.”