Inteligencia Artificial en América Latina: Oportunidades y Desafíos para Guatemala, México y Bolivia

América Latina avanza en inteligencia artificial (IA) más rápido de lo esperado, pero aún enfrenta déficits críticos que podrían dejarla rezagada en la próxima gran revolución tecnológica. Así lo concluye el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, elaborado por la CEPAL y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, que mide el nivel de preparación, adopción y gobernanza de IA en 19 países de la región.

El estado actual de la IA en la región

Chile, Brasil y Uruguay lideran el índice con más de 60 puntos, consolidando su posición como pioneros. Países como Colombia, Ecuador y Costa Rica han reducido distancias gracias a mejoras en conectividad, talento y estrategias nacionales de IA. Sin embargo, los retos son profundos: más del 30% de la población latinoamericana carece de acceso confiable a internet, cifra que sube al 64% en zonas rurales. Además, la mayoría de los países no cuenta con marcos normativos modernos para la protección de datos de salud y el uso ético de la IA.

Guatemala y el potencial de los datos para políticas públicas

Para Guatemala, la IA representa una oportunidad de transformación en sectores clave como la salud pública, la gestión de riesgos naturales, la seguridad alimentaria y el monitoreo de la desnutrición. El cruce de bases de datos sobre migración, economía y salud permite construir mapas de vulnerabilidad que orienten la inversión pública hacia donde más se necesita. Sin embargo, la brecha de conectividad en el interior del país y la escasa inversión en formación tecnológica siguen siendo barreras estructurales.

México: Líder regional con brechas internas

México cuenta con una base tecnológica más amplia y un sector privado activo en IA, especialmente en fintech, manufactura y comercio electrónico. No obstante, la desigualdad entre las zonas urbanas y rurales crea una paradoja: las comunidades que más podrían beneficiarse de las aplicaciones de IA son las que menos acceso tienen a ella.

Bolivia: El desafío de los datos básicos

Bolivia enfrenta el desafío más elemental: la construcción de sistemas robustos de recolección y gestión de datos. Sin datos confiables, los algoritmos de IA no pueden generar valor. En un contexto de crisis económica, la inversión en infraestructura digital es urgente pero escasamente financiada.

El riesgo de decisiones sesgadas

La CEPAL advierte que si no se avanza en la apertura y estandarización de los ecosistemas de datos, las decisiones algorítmicas podrían basarse en conjuntos de datos incompletos o sesgados, generando consecuencias negativas para la equidad y la eficiencia de las políticas públicas. La IA tiene el potencial de reducir brechas, pero también de ampliarlas si no se aborda con criterios de justicia e inclusión.