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La adopción de la inteligencia artificial (IA) en América Latina avanza con lentitud. Solo el 15% de las organizaciones en la región utilizan alguna forma de IA, en su mayoría en fases piloto. En contraste, la Unión Europea alcanza un 28% y Estados Unidos entre el 35% y el 38%.
Asia lidera con políticas agresivas y ecosistemas digitales avanzados
En Asia-Pacífico, países como China superan el 40% de adopción, impulsados por políticas públicas ambiciosas, inversiones sostenidas en innovación y un ecosistema digital robusto. Esta diferencia revela una brecha no solo tecnológica, sino también estratégica e institucional.
América Latina enfrenta desafíos estructurales
Carlos Pérez, director de NYCE, señaló que la región carece de visión estratégica, infraestructura digital y preparación institucional para integrar la IA de forma segura y ética. La implementación responsable de la IA es un imperativo ético y estratégico, especialmente en contextos marcados por desigualdades.
Concentración tecnológica y falta de planificación nacional
La adopción de IA se concentra en sectores específicos y zonas urbanas, lo que genera riesgos de exclusión. México, por ejemplo, aún no cuenta con un plan nacional de IA que articule prioridades sociales, capacidades tecnológicas e industriales.
Inversión insuficiente y dependencia tecnológica
La región invierte apenas el 0.5% del PIB en investigación y desarrollo, frente al 2.4% de los países desarrollados. Además, depende de tecnologías foráneas, lo que implica usar modelos entrenados con datos que no reflejan las realidades locales, generando decisiones automatizadas ineficaces o discriminatorias.
Casos documentados de sesgos algorítmicos
Se han reportado sistemas de reconocimiento facial con menor precisión en personas con tonos de piel más oscuros y algoritmos de puntuación crediticia que penalizan a poblaciones no bancarizadas. Estos sesgos reflejan la urgencia de desarrollar tecnologías contextualizadas.
El potencial transformador de la IA en la región
Ariana Bucio, de BP Gurus, destacó que el desarrollo de soluciones con visión cultural y social propia puede ser una ventaja competitiva. Para ello, es clave fomentar una educación inclusiva en ciencia y tecnología que integre dimensiones éticas y humanistas.
La norma ISO/IEC 42001 como base para una IA ética
Esta norma establece criterios claros para la gobernanza ética de la IA. Puede servir como base técnica para gobiernos y empresas, facilitando políticas públicas auditables y alineadas con valores sociales.
Corregulación y confianza pública como pilares
Carlos Pérez llamó a construir marcos de corregulación entre normas técnicas y autoridades. La confianza pública es esencial para la aceptación de la IA, y solo se logra con transparencia, inclusión y rendición de cuentas.
