Una inteligencia artificial que hable nuestro idioma

“Dime cómo hablas y te diré de dónde vienes”, podría susurrar un algoritmo. Cuando ChatGPT describe nuestra cultura como “vibrante, diversa, arraigada en herencia indígena, africana y eu...

“Dime cómo hablas y te diré de dónde vienes”, podría susurrar un algoritmo. Cuando ChatGPT describe nuestra cultura como “vibrante, diversa, arraigada en herencia indígena, africana y europea”, uno no sabe si aplaudir la corrección política o lamentar la blandura de postal turística. El problema trasciende la cortesía: estos cerebros artificiales tropiezan con nuestros códigos locales, no entienden que “nos vemos” en Buenos Aires es una promesa etérea, confunden las siglas cambiantes de la burocracia territorial o alucinan palabras en guaraní con la desenvoltura de un colonizador digital.

Un grupo de ingenieros está construyendo una respuesta a esto: LatamGPT, el primer modelo de inteligencia artificial diseñado específicamente para nuestra región, que tiene lanzamiento programado para 2025. El proyecto, coordinado desde Chile por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia), plantea una pregunta que roza lo existencial: ¿puede una región que siempre llegó tarde al cambio tecnológico escribir su propio guion digital? Con 33 alianzas estratégicas firmadas en 2024 que incluyen a 12 países —y el respaldo de Brasil, que comprometió cerca de US$4000 millones para su plan de IA de 2024-2028—, el proyecto trasciende la fantasía tecnopatriótica.

LatamGPT promete una revolución silenciosa: entre 50.000 y 70.000 millones de parámetros entrenados con 8 terabytes de datos del barrio latinoamericano. Decisiones judiciales de tribunales porteños, registros bibliotecarios de Lima, libros de texto de Bogotá y lenguas ancestrales como el náhuatl, el quechua y el mapudungun alimentarán sus neuronas artificiales. Imaginemos un modelo que no solo traduzca, sino que además comprenda la diferencia entre un pibe porteño, un cara carioca, un pelado bogotano, un cabro santiaguino, un chavo chilango, un chibolo limeño, un botija montevideano. Un algoritmo que, allí donde ChatGPT responde con la fría genericidad de “trámites gubernamentales”, pueda navegar las particularidades del PIX brasileño, desentrañar los misterios del CURP mexicano o seguir la danza de siglas y colores del Estado y la política argentinos (de la AFIP a la ARCA, de celeste a violeta).

Lo que comenzó como experimento académico mutó en obsesión continental. Brasil lidera con épica sudamericana; con su Plan de IA 2024-2028, distribuye 23.000 millones de reales en cuatro años, casi 14.000 millones para innovación empresarial y más de 5000 millones para infraestructura. Colombia aprobó el Conpes 4144, un plan de US$479 millones en seis años que promete digitalizar hasta el último rincón rural. Chile anunció US$2500 millones para 28 centros de datos; según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2024 de la Cepal, el país mapuche ocupa el primer lugar, seguido por Brasil y Uruguay. La delantera chilena no es casualidad. El Centro Binacional Franco-Chileno de Inteligencia Artificial, inaugurado en febrero de 2025 tras el acuerdo entre Boric y Macron, materializa una cooperación que aporta el savoir faire francés del Inria. El centro de supercomputación de la Universidad de Tarapacá, con sus US$10.000.000 de inversión y energía renovable del desierto de Atacama, hospeda hoy el futuro latinoamericano.

Chile fue también pionero en completar la Metodología de Evaluación de Preparación para IA de la Unesco, actualizando su política nacional en 2024 con énfasis en transparencia y equidad. Su proyecto de ley de 2024 crea consejos asesores técnicos y marcos basados en riesgo, anticipándose a la mayoría regional con esa vocación regulatoria que nos distingue de la anarquía californiana. En paralelo, las comunidades indígenas escriben su propia épica digital. El Proyecto Illary de Perú creó el primer avatar presentador de noticias del mundo en quechua, con 80-90% de precisión, migrando desde aulas universitarias hasta la viralidad de TikTok, prueba de que la tecnología puede ser puente, no sepultura, de nuestras lenguas originarias.

En Brasil, la alianza entre IBM Research y la comunidad guaraní Tenonde Porã produjo un “asistente lingüístico” que ayudó a 30 estudiantes de secundaria a escribir oraciones más complejas en mbya guaraní después de un semestre. Un modelo escalable a las 190 lenguas indígenas brasileñas que enfrentan riesgo de extinción, tecnología como arqueología del futuro. México desarrolla cinco proyectos documentados por la Unesco, incluidos protección de patrones textiles con IA para comunidades de Altos de Chiapas y sistemas de traducción multilingüe que abrazan 11 familias de lenguas indígenas. Google News Initiative apoya proyectos como Quispe Chequea de Perú, que crea contenido en quechua, aimara y awajún para 12 estaciones de radio amazónicas y andinas.

La pregunta persiste: ¿soberanía digital o autoengaño en tecnicolor? Con una inversión regional de US$8200 millones frente a los US$190.000 millones globales, las proporciones sugieren más David que Goliat. La aparición de alternativas como DeepSeek —que exhibe rendimiento superior a ChatGPT en traducción al español en ciertas pruebas— redefine el tablero. De repente, el acceso rentable a IA de calidad no requiere ciudadanía californiana. Y los modelos pequeños de fuente abierta se vuelven moda. ¿Debemos partir de uno de estos modelos y “ecualizarlo” para que cante con nuestras voces, a riesgo de quedar atrapados en una suscripción ascendente como el protagonista del episodio “Common People” de la última temporada de Black Mirror? ¿Conviene empezar de cero con un modelo nuestro americano difícil de crear y costoso de mantener?

Suiza eligió la soberanía total con su modelo multilingüe de código abierto para 2025, demostrando que la IA nacional es técnicamente viable —con condiciones de peso: inversión pública sostenida, coordinación institucional militar, capacidad centralizada suiza; para el resto de nosotros, la alternativa pragmática parecería ser la adaptación inteligente— en línea con el camino adoptado por LatamGPT. Técnicas como LoRA (Low-Rank Adaptation) permiten personalizar modelos existentes para contextos regionales con una fracción del costo computacional; la alquimia de convertir inteligencia artificial ajena en propia sin quebrar el tesoro público. Aquí, las alianzas estratégicas son vitales: Microsoft-Kyndryl expandiendo su Centro de Excelencia regional, Amazon prometiendo US$1800 millones para centros de datos brasileños, la Alianza Digital UE-ALC facilitando transferencia tecnológica, Google Startup Accelerator AI First ofreciendo hasta US$350.000 en créditos de nube para participantes brasileños.

J.P. Morgan estima una oportunidad de US$100.000 millones durante la próxima década para la economía de servicios de IA en América Latina. Los banqueros, cuando olfatean ganancias, rara vez se equivocan. LatamGPT también nos obliga a repensar una herejía: si la conectividad digital es el ferrocarril del siglo XXI y la IA, el motor de la era posindustrial, ¿por qué el Estado observa desde las gradas? La infraestructura solía significar cemento y acero. Hoy incluye GPU y datasets estructurados. El experimento LatamGPT testea si la IA puede funcionar como infraestructura pública: gestionada para beneficio colectivo, no rentabilidad privada.

Esto subvierte en parte sus criterios de éxito. Mientras la IA comercial persigue engagement adictivo, el modelo público debería servir a la educación, la salud, la preservación cultural. Por ejemplo, si la IA puede reducir la deserción escolar y optimizar servicios de salud pública, el entrenamiento con datos regionales debería volverla más efectiva que alternativas globales para contextos locales, justificando la inversión pública como inversión en futuro, no en prestigio. ¿Qué hace falta para que los gobiernos de la región entiendan que la IA va camino a ser un servicio básico como la educación, la salud o el transporte, y debería ser tratada del mismo modo?

El lanzamiento de LatamGPT será el primer examen real que probará si América Latina puede escribir su propio libreto en la era de la IA. Los factores de éxito se perfilan nítidamente: inversión gubernamental sustancial, cooperación regional inédita, desarrollo comunitario para poblaciones indígenas, y posicionamiento estratégico en aplicaciones especializadas antes que competencia frontal. En suma, un quiebre con las modas políticas de la historia reciente. El éxito se medirá no en benchmarks técnicos, sino en transformación social. Si el modelo ayuda a una maestra rural de Nariño o a un funcionario de Ecatepec a trabajar mejor, habrá justificado su existencia independientemente de cuántos parámetros tenga o qué tan rápido procese.

La soberanía de IA latinoamericana dependerá de la voluntad política para inversión tecnológica sostenida y la capacidad institucional para mantenerla. LatamGPT ofrece un comienzo prometedor, pero, como toda promesa latinoamericana, la prueba está en la perseverancia de la ejecución, no en el anuncio. El objetivo no es competir con Silicon Valley, sino construir una IA que nos sirva. En un mundo donde los algoritmos moldean nuestras percepciones de la realidad, tener una IA que entienda la nuestra no es un lujo tecnológico: es supervivencia cultural. Como diría un algoritmo criollo: “No se trata de hablar como ellos, sino de que nos entiendan como somos”.