Una IA que preserve, enseñe y conecte
A pesar de estas deficiencias, el informe también plantea una visión optimista. Lejos de cancelar la IA, propone 21 estrategias para construir modelos más inclusivos y representativos. Entre ellas destaca la necesidad de incrementar el volumen de datos digitales en lenguas indígenas, desarrollar tecnologías de traducción y reconocimiento de voz, visibilizar influencers indígenas y proteger archivos digitales de tradiciones orales.
Todo esto, articulado en colaboración con las propias comunidades, no como beneficiarias pasivas sino como agentes de diseño tecnológico.
En un conversatorio que organizó Motorola con algunos artistas y autores de la lengua zapoteca, la estritora Irma Pineda señaló la relevancia de preservar la identidad de los pueblos originarios, pues más allá de un idioma, se trata de proteger una visión del mundo.
Esta perspectiva que proponen en el estudio se alinea con los principios de la Década Internacional de las Lenguas Indígenas, impulsada por la Unesco, que subraya el papel de la tecnología como vehículo de preservación y transmisión intergeneracional.
También conecta con experiencias de inteligencia artificial comunitaria, como el proyecto Masakhane en África, que logró entrenar modelos multilingües en decenas de lenguas africanas gracias a redes de colaboración descentralizada.
En América Latina, iniciativas como Colmena Lab o el trabajo del Instituto Nacional de Lenguas Indígenas (INALI) en México avanzan en una dirección similar, aunque con menos apoyo de las grandes tecnológicas.
“La IA puede ser una herramienta transformadora si se entrena con datos culturalmente diversos y si se incorpora la mirada de los hablantes en su diseño”, afirma César Buenadicha, jefe de Ecosystem Building en BID Lab.
Uno de los hallazgos más contundentes del informe es la correlación del 91% entre el volumen de contenido digital en una lengua y el desempeño de la IA en ese idioma. En otras palabras: si no hay datos disponibles, la IA no puede aprender.