Consumidores de tecnología y conocimientos, no productores

Hay países que llegan temprano al futuro, pero llegan solo como simples consumidores. Compran las máquinas, descargan las aplicaciones, contratan las plataformas, aprenden a utilizar los nuevos dispositivos y celebran cada innovación que llega desde fuera. Sus empresas se digitalizan, las escuelas incorporan computadoras y los profesionales descubren que una aplicación puede hacer en segundos tareas que antes consumían horas. Todo parece indicar que se avanza. Y todo esto lo exhibimos como desarrollo y modernización. Pero una pregunta permanece debajo de esa apariencia de modernidad. ¿Quién produce el conocimiento que hace posible todo eso?

La República Dominicana comienza a encontrarse frente a esa contradicción. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025 otorga al país 44.96 puntos y lo coloca en la novena posición entre 19 naciones y dentro del grupo denominado Adoptantes. En el escenario mundial, el Global AI Index 2026 le asigna 32.5 puntos y la sitúa en la posición 80 entre 190 países evaluados. No es una mala ubicación en el contexto regional, pero la posición mundial muestra una distancia considerable frente a los países que encabezan el desarrollo de la inteligencia artificial. Incluso presenta un uso relativamente alto de inteligencia artificial generativa. Sin embargo, cuando la mirada se desplaza desde el uso hacia la investigación, la innovación, el desarrollo y la incorporación productiva de estas herramientas, la imagen cambia.

Se consume con mayor facilidad de la que se produce. La diferencia parece pequeña, pero encierra una de las grandes discusiones del desarrollo contemporáneo. Utilizar inteligencia artificial no equivale a dominarla. Manejar una aplicación no significa comprender los conocimientos que la hicieron posible. Comprar una tecnología tampoco significa haber adquirido la capacidad para reproducirla, modificarla o crear otra.

El teléfono celular ofrece un ejemplo sencillo. Millones de personas pueden manejarlo con extraordinaria destreza y desconocer por completo cómo funciona un microprocesador. Algo semejante comienza a ocurrir con la inteligencia artificial. Se puede pedir a una plataforma que redacte un informe, traduzca un documento, organice datos, genere una imagen o escriba parte de un programa informático sin conocer los procesos matemáticos, estadísticos y computacionales que ocurren detrás de la pantalla.

Esa brecha se entiende mejor cuando se observa cuánto invierte el país en producir conocimiento. Las estimaciones disponibles sitúan el gasto dominicano en investigación y desarrollo entre apenas 0.01 y 0.03 por ciento del producto interno bruto. América Latina y el Caribe invierten alrededor de 0.55 por ciento y los países de la OCDE aproximadamente 2.7 por ciento. No es una diferencia menor. Incluso tomando el extremo superior de la estimación dominicana, la región invierte proporcionalmente unas 18 veces más y los países de la OCDE alrededor de 90 veces más.

Las cifras parecen frías hasta que se traducen a la vida real. Invertir poco en conocimiento significa menos laboratorios, menos investigadores, menos proyectos científicos, menos patentes y menos empresas capaces de innovar. Significa también una menor capacidad para transformar una idea en un producto y competir en mercados donde una parte creciente del valor ya no está en la materia prima ni en la mano de obra, sino en el conocimiento incorporado. Un país que investiga poco termina dependiendo más de lo que otros descubren.

Y esa dependencia tiene un costo. Los países que producen conocimiento no solamente venden computadoras, medicamentos, programas o equipos. Venden años de investigación acumulada. Venden patentes, algoritmos, diseños, marcas, procesos y propiedad intelectual. Una parte creciente del precio de muchas cosas ya no está en la materia de la que están hechas, sino en el conocimiento que contienen.

Un pequeño dispositivo médico puede valer mucho más que el metal y el plástico utilizados para fabricarlo. Un programa informático puede venderse millones de veces sin necesidad de volver a producir físicamente el objeto. Una patente puede generar ingresos durante años. El conocimiento se convierte así en una forma de riqueza. Cuando un país produce poco conocimiento, termina comprando una parte importante de esa riqueza a otros, y a medida que se expande la adopción de nuevas tecnologías también aumentan los costos que deben asumir los consumidores para acceder a dispositivos, conectividad, plataformas y servicios digitales, profundizando así las brechas y desigualdades digitales.

La discusión conduce inevitablemente al modelo económico dominicano. Desde la década de los ochenta comenzó a producirse una transformación profunda. La agricultura perdió peso relativo y crecieron el turismo, las zonas francas, el comercio, la construcción y los servicios. Aquella transformación ayudó a superar una economía excesivamente dependiente de unos pocos productos agrícolas y abrió nuevas fuentes de empleo, inversión y divisas.

El turismo llenó de hoteles buena parte de las costas. Las zonas francas levantaron parques industriales. Los servicios se multiplicaron. Durante años, el crecimiento económico dominicano encontró allí algunos de sus principales motores. Pero cada modelo económico termina creando también el tipo de trabajador que necesita.

Un hotel requiere gerentes, ingenieros, administradores y especialistas. Pero para muchas de sus actividades no necesita científicos ni investigadores. Para servir una mesa en un restaurante no se requiere una carrera universitaria. Para desempeñar numerosas funciones operativas basta con una preparación técnica relativamente breve, experiencia en el puesto de trabajo y, en algunos casos, el aprendizaje práctico de un idioma.

Algo parecido ocurrió durante buena parte de la expansión de las zonas francas. Miles de trabajadores encontraron allí una fuente de empleo sin necesidad de una elevada formación académica. La confección, el ensamblaje y otras actividades manufactureras podían funcionar con trabajadores entrenados para tareas específicas.

No hay nada indigno en esos empleos. El problema es otro. Una economía cuya expansión depende en gran medida de actividades que demandan predominantemente calificaciones bajas y medias no genera la misma presión para producir científicos, matemáticos, investigadores, programadores o ingenieros que una economía orientada intensivamente hacia la producción de conocimiento.

Ahí puede encontrarse una de las raíces menos visibles del problema. Durante décadas, el país ha podido crecer sin que la investigación científica ocupe un lugar central en su estructura productiva. Se podía construir otro hotel sin desarrollar un nuevo conocimiento científico. Se podía abrir otra tienda, otro restaurante o una nueva nave industrial sin necesidad de crear una patente. La economía seguía creciendo. El conocimiento podía comprarse.

El problema aparece cuando cambia el mundo. La nueva competencia internacional se desplaza cada vez más hacia sectores donde ya no basta con disponer de trabajadores, terrenos, incentivos fiscales o buenas playas. Los países compiten también por su capacidad para investigar, innovar, procesar información, crear tecnologías y transformar conocimientos en productos.

En ese escenario, invertir poco en investigación comienza a parecerse menos a una debilidad académica y más a una desventaja económica. La competitividad ya no consiste solamente en producir más barato. Consiste también en producir algo que otros no saben hacer, hacerlo mejor o encontrar una solución que todavía no existe. Y para eso se necesita conocimiento.

Aquí aparece la escuela. Los resultados de PISA vuelven a colocar frente al país una realidad difícil de esquivar. El desempeño dominicano en matemáticas, lectura y ciencias continúa siendo bajo. En PISA 2025 apenas el 9 por ciento de los estudiantes de 15 años alcanzó el nivel mínimo de competencia matemática.

No se trata simplemente de otra mala calificación internacional. Las matemáticas constituyen uno de los lenguajes fundamentales de la ciencia contemporánea. Detrás de los algoritmos, el aprendizaje automático, la estadística, el análisis de datos y buena parte de la inteligencia artificial existen estructuras matemáticas. Un país que no logra que una proporción importante de sus estudiantes maneje competencias matemáticas básicas comienza la carrera hacia la economía del conocimiento varios metros detrás de los demás.

PISA no dice cuántos especialistas en inteligencia artificial tendrá República Dominicana dentro de veinte años. Sería absurdo atribuirle esa capacidad de predicción. Pero revela algo previo. Muestra la base desde la cual tendrán que surgir esos futuros especialistas.

Si esa base es estrecha, la cúspide también lo será. El país necesita construir deliberadamente una élite intelectual, académica y científica vinculada a objetivos estratégicos de producción y desarrollo. No una élite definida por privilegios sociales, sino por talento, disciplina y capacidad creadora. Eso supone identificar desde las escuelas y universidades a jóvenes con condiciones sobresalientes para las matemáticas, la física, las ciencias naturales, la ingeniería y otras áreas fundamentales, e invertir en su formación mediante becas, laboratorios, investigación y vínculos con los sectores productivos.

Corea del Sur, Singapur e Israel han desarrollado, con modalidades diferentes, políticas para identificar y formar tempranamente talento científico y vincularlo a sus prioridades nacionales. Otros países complementan esa estrategia buscando fuera el conocimiento que necesitan. Canadá y Alemania, por ejemplo, utilizan políticas migratorias para atraer investigadores y profesionales altamente calificados.

El desafío consiste entonces en formar los propios talentos, evitar que se marchen por falta de oportunidades y, al mismo tiempo, crear condiciones para atraer conocimiento desde otras partes del mundo. El conocimiento avanzado tampoco surge espontáneamente. Hay que identificarlo, cultivarlo y darle un lugar dentro del proyecto de desarrollo.

Puede ocurrir entonces algo paradójico. Las nuevas generaciones tendrán acceso a herramientas tecnológicas cada vez más poderosas y, al mismo tiempo, podrían comprender cada vez menos los conocimientos científicos que las hacen posibles.

La inteligencia artificial puede redactar un texto sin enseñar a escribir. Puede resolver una ecuación sin enseñar matemáticas. Puede generar un programa sin enseñar programación.

Puede incluso hacer sentir competente a quien solamente sabe formular una buena instrucción.

Ahí aparece una frontera peligrosa entre utilizar conocimiento y poseerlo.

República Dominicana podría convertirse en una sociedad con millones de usuarios de inteligencia artificial y muy pocos productores de inteligencia artificial. Podría llenarse de plataformas modernas mientras continúa importando buena parte del conocimiento que circula por ellas.

Sería una modernidad prestada. No se trata de fabricar en el país cada computadora, cada semiconductor o cada programa que se consume. Ninguna nación contemporánea posee semejante autosuficiencia. La autonomía consiste en algo diferente. Consiste en tener suficiente capacidad propia para comprender lo que se compra, modificarlo cuando sea necesario, producir alternativas en determinadas áreas y sentarse a negociar sin depender completamente del conocimiento de la otra parte.

La verdadera discusión, por tanto, no es tecnológica. Es una discusión sobre desarrollo. Durante décadas se pudo crecer con una economía basada principalmente en servicios, turismo, zonas francas, construcción y comercio. El desafío que plantea este nuevo tiempo es saber si ese mismo modelo puede garantizar competitividad en una economía mundial donde el conocimiento ocupa cada vez más el lugar que antes ocupaban las materias primas y la mano de obra barata.

La inteligencia artificial solamente ha puesto una lupa sobre una vieja debilidad. Durante mucho tiempo se ha aprendido a comprar lo que otros inventan. Tal vez haya llegado el momento de preguntarse cuánto está dispuesto el país a invertir para comenzar a inventar también.