La IA avanza, ¿quién responde?
En América Latina hablamos cada vez con mayor soltura de inteligencia artificial (IA), mientras nuestras instituciones aún desarrollan las capacidades necesarias para gobernarla.
Se anuncian estrategias y se multiplican los programas de formación, mientras los gobiernos buscan atraer inversiones tecnológicas. El entusiasmo merece acompañarse de una pregunta: ¿qué capacidad real estamos construyendo para decidir cómo se utiliza esta tecnología y quién responde por sus consecuencias?
La cuarta edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), presentada el 20 de octubre en la sede de la CEPAL, en Santiago de Chile, ofrece elementos para discutirlo. Elaborado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), examina veinte países de América Latina y el Caribe mediante 126 subindicadores. Su valor radica en identificar las condiciones para desarrollar, adoptar y gobernar la IA, así como las brechas que persisten en la región.
Conviene leerlo con cuidado. Esta edición incorpora 27 subindicadores nuevos y ajustes metodológicos, por lo que sus resultados no son totalmente comparables con los de la edición de 2025. Convertir cada movimiento del ranking en una historia de éxito o fracaso nacional sería una simplificación. La preparación tecnológica debe traducirse en mejoras concretas en la vida de las personas para contribuir al bienestar social.
Chile, Brasil y Uruguay encabezan el índice. Sus diferencias de tamaño y población muestran que el desarrollo de la IA admite distintas trayectorias. México ocupa el octavo lugar, con 52 puntos sobre cien, dentro del grupo de países adoptantes. El dato invita a examinar qué impide que nuestras capacidades se articulen mejor.
Uno de los hallazgos más reveladores está en la gobernanza. El 85% de los países evaluados tiene una estrategia nacional de IA vigente o en elaboración, y el 75% cuenta con una institución formalmente encargada de liderar las iniciativas nacionales de IA. Son avances importantes. Permiten identificar responsabilidades y construir continuidad institucional en un campo que suele quedar sujeto al anuncio del momento.
La dificultad aparece al revisar cómo se ejecutarán esas estrategias. Entre los doce países con un instrumento vigente, únicamente Brasil y Colombia especifican un monto presupuestario para implementarlo. Esto no demuestra que los demás carezcan de gasto público en IA. Evidencia la falta de claridad de los recursos comprometidos en sus estrategias. Sin esa información, resulta difícil exigir resultados o distinguir una prioridad pública de una aspiración.
México ilustra esta distancia. El ILIA ya lo registra con una estrategia vigente publicada en 2026. Sin embargo, al evaluar sus mecanismos de implementación, le asigna cero en presupuesto y hoja de ruta, y cincuenta puntos sobre cien en mecanismos de evaluación, correspondientes a una mención general de seguimiento. Según los criterios del estudio, el instrumento revisado no explicita presupuesto asignado ni plan de implementación asociado.
La pregunta para el gobierno mexicano es concreta: ¿cómo conocerá la ciudadanía las acciones, los recursos y los resultados de esa estrategia? Reconocer su existencia representa un avance, pero todavía necesitamos condiciones para evaluar su ejecución. Una política que involucra decisiones sobre trabajo, servicios públicos o información personal debe poder explicarse y someterse al escrutinio público.
Otra brecha aparece en la participación. El informe identifica procesos con múltiples actores en la elaboración de nueve de las doce estrategias vigentes; durante la implementación, esa participación formal se mantiene en seis países. México obtiene cero en los tres subindicadores de involucramiento de actores evaluados. Ese resultado describe los mecanismos documentados por el índice; no permite afirmar que jamás haya existido diálogo sobre IA en el país.
Las condiciones materiales añaden otra dimensión al problema. Brasil concentra el 87,7% de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) identificadas y el 92% de la capacidad de procesamiento regional registrada. El estudio considera clústeres de al menos ocho GPU y advierte que puede no haber identificado toda la capacidad instalada. Aun con esa limitación, la concentración plantea dificultades para quienes necesitan investigar y desarrollar soluciones propias.
Por ello, la cooperación regional merece ocupar un lugar central en la agenda. Compartir infraestructura de cómputo, facilitar proyectos universitarios conjuntos y fortalecer capacidades públicas pueden ampliar las alternativas disponibles. La soberanía tecnológica también implica negociar las condiciones de acceso a la tecnología y tomar decisiones propias en un mundo interdependiente. Un país con pocas alternativas tiene menos margen para proteger sus prioridades.
Esa discusión requiere incorporar criterios ambientales. Al evaluar una inversión en infraestructura de IA, deberíamos conocer sus necesidades de energía y agua, así como sus efectos territoriales. Las comunidades involucradas necesitan información y posibilidades de participación. La expansión tecnológica merece ser evaluada por su contribución al desarrollo y por las condiciones bajo las cuales utiliza recursos compartidos.
La desigualdad también atraviesa a las empresas. En promedio regional, el 27,6% de las grandes utiliza IA, frente al 12,8% de las medianas y al 6,8% de las pequeñas. Son cifras regionales, no tasas específicas de México. La distancia obliga a preguntarnos cómo evitar que los beneficios de productividad se concentren entre quienes ya cuentan con mayores recursos.
La alfabetización en IA, la formación y la evaluación de necesidades son claves para gestionar riesgos. Comprar una herramienta puede resolver una tarea; integrarla exige conocer sus límites y proteger la información que procesa. Promover la adopción sin esas condiciones puede generar gastos difíciles de justificar y dependencias que las organizaciones no estaban preparadas para asumir.
México tiene fortalezas para enfrentar estos desafíos. El reporte identifica 63 programas de maestría vinculados con IA y 21 de doctorado. Esa oferta merece reconocimiento, aunque contar con programas no basta para evaluar su calidad, cobertura o impacto. En los espacios académicos universitarios debemos preguntarnos cómo conectar la formación con necesidades sociales y generar oportunidades para que ese conocimiento encuentre condiciones de aplicación.
La inclusión exige observar quiénes pueden permanecer en esas trayectorias. Las mujeres representan el 24,8% de las personas que investigan en IA en la región. Al mismo tiempo, en el 90% de los países analizados, su productividad científica supera el promedio general. Estos resultados cuestionan cualquier explicación que atribuya la baja participación femenina a una falta de capacidad. Exigen revisar las barreras para ingresar, continuar y obtener reconocimiento.
El ILIA 2026 ofrece un diagnóstico para la toma de decisiones. A México le corresponde explicar cómo financiará sus prioridades, abrirá la implementación a la sociedad y evaluará sus efectos. La ciudadanía necesita poder preguntar por un sistema que le afecta y encontrar una institución capaz de responder. Ahí se pone a prueba la responsabilidad que tantas veces anunciamos.
Claudia Jiménez
Politóloga e Internacionalista en temas de cooperación internacional y derechos humanos en América Latina, con 20 años de experiencia en consultorías nacionales y gobierno.
Profesora universitaria y conferencista. Desarrolladora de cursos y proyectos de tecnología y ética para la academia y empresas. Catedrática de la Escuela de Ciencias Sociales y Gobierno, y de Estudios Humanísticos y Educación del Tecnológico de Monterrey. Pionera en Inteligencia Artificial en educación.
