A lo largo de los años, siguiendo de cerca la evolución tecnológica en diferentes mercados, quedó claro que la innovación no es una línea recta de progreso. Muchas de las iniciativas que llegaron primero no fueron las mejores, hemos visto soluciones que han ampliado las desigualdades, productos que no se adaptaban a las realidades locales y sistemas que simplificaban los procesos al tiempo que debilitaban las relaciones humanas. La experiencia ha demostrado que la velocidad no garantiza el impacto y que ser pionero no asegura la madurez.
La IA en Latinoamérica y la oportunidad de hacerlo distinto
La pregunta no es “cuándo” llegaremos a las tecnologías de IA, sino “cómo” las incorporaremos a nuestras sociedades y economías.
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Por eso hay que revisar la idea de que América Latina “llegó tarde” a la Inteligencia Artificial (IA). Esa interpretación parte de una lógica de carrera tecnológica que confunde la llegada con el liderazgo. En lugar de lamentar un supuesto retraso, debemos reconocer que este es el momento adecuado para decidir cómo queremos integrar la IA en nuestras sociedades, empresas e instituciones. El mundo ya probó, erró y aprendió en las etapas anteriores de digitalización y automatización. Para América Latina, llegar después no es una desventaja, sino la posibilidad de construir desde el inicio una relación más consciente entre la tecnología, nuestras comunidades y nuestra manera de vivir y trabajar.
Cuando observamos la llegada de la IA a sectores como la educación, la salud, el gobierno y las pequeñas empresas, notamos que existe un terreno fértil para integrar estas tecnologías de manera responsable. En educación, por ejemplo, es posible personalizar el aprendizaje sin crear nuevos mecanismos de exclusión. En salud, la IA puede ampliar diagnósticos y gestionar información crítica, sin perder de vista la experiencia humana. Ya en el sector público, la IA puede hacer más transparentes y eficientes procesos como la gestión de servicios, la asignación de recursos, la atención ciudadana y el diseño de políticas públicas.
La pregunta no es “cuándo” llegaremos a las tecnologías de IA, sino “cómo” las incorporaremos a nuestras sociedades y economías. Se trata de un reto cultural y político, no meramente tecnológico, que nos exige reflexión, experimentación, errores y aprendizaje continuo.
Un estudio de MIT reveló que la mejora del rendimiento con la IA generativa depende tanto de la calidad del modelo como de la capacidad de los usuarios para formular buenas instrucciones, interpretar respuestas e integrar estas herramientas de manera inteligente en sus procesos de trabajo y creación. Esta adaptación humana representa una parte significativa de las ganancias observadas, tanto como las mejoras tecnológicas de los propios modelos. Es decir, más que modelos sofisticados, necesitamos cultivar la habilidad de usar bien lo que está a nuestra disposición.
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Esto significa que nuestra competitividad no se medirá por la velocidad con la que adoptemos la tecnología, sino por la calidad con la que la incorporemos a las prácticas cotidianas del trabajo y la vida. Si capacitamos a nuestros maestros, profesionales de la salud, funcionarios públicos y emprendedores para que piensen críticamente sobre el uso de la IA, estaremos creando una cultura de uso responsable e innovador. Si creamos espacios para que todos aprendan, ajusten sus prácticas y experimenten, estaremos fortaleciendo nuestra capacidad de innovar de verdad y no solo de importar soluciones ya preparadas, a menudo pensadas para contextos muy distintos al nuestro.
Podemos ser un laboratorio vivo de usos humanos de la tecnología, donde se prueben soluciones alineadas con la diversidad cultural, las condiciones sociales y las prioridades regionales. En América Latina, esto implica desarrollar aplicaciones de IA que amplíen la voz de comunidades históricamente marginadas y democraticen el acceso a la información. Aquí, la IA debe servir para fortalecer nuestra capacidad de aprender y transformar, no para sustituir el elemento humano que da sentido a esas acciones.
Ver la IA no como una herramienta corporativa aislada, sino como una política de desarrollo social, implica poner en el centro de la agenda cuestiones como la formación de capacidades, la equidad en el acceso, la ética en el uso de datos y el propósito social. Implica, sobre todo, reconocer que la transformación tecnológica no se produce en los códigos, sino en las personas, en la forma en que conectan los conocimientos técnicos con los valores, la creatividad y la responsabilidad colectiva.
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Sin duda, la IA puede ser un motor de crecimiento económico. Pero cuando se utiliza únicamente para aumentar la productividad, sin reflexionar sobre sus impactos, tiende a reproducir (e incluso a profundizar) las desigualdades. El verdadero avance se produce cuando la tecnología se incorpora a una estrategia de desarrollo amplia, que combine la educación ciudadana en tecnología, políticas públicas responsables, el fomento de la innovación local y el fortalecimiento de las pequeñas empresas.
En lugar de perseguir un “podio de llegada”, América Latina tiene ante sí la oportunidad de elegir con claridad los valores que guiarán la adopción de la tecnología, se trata de decidir quiénes queremos ser en un mundo moldeado por la IA.
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Nota del editor: Marcio Aguiar es director de la división Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica. Su enfoque está en expandir el uso de las plataformas de software y hardware de NVIDIA en las áreas de Inteligencia Artificial, HPC, Centros de Datos, Virtualización y Visualización Profesional. Es Licenciado en Administración por la Loyola Marymount University, en Los Ángeles, California, y en 2023 y 2024 fue elegido como una de las 500 personalidades más influyentes de América Latina por Bloomberg Línea. Síguelo en LinkedIn . Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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