La revolución digital que vivimos nos plantea una paradoja interesante: mientras los datos crecen a ritmos exponenciales, la inteligencia artificial (IA) se convierte en una herramienta indispensable para analizarlos y convertirlos en valor tangible. Recordemos que la relación entre los datos y la IA no es lineal. Existe una dicotomía fundamental que debemos resolver: cómo crear modelos de lenguaje (LLM) y sistemas de IA que sean verdaderamente representativos y efectivos en cada contexto local.
La construcción de modelos de IA depende de la calidad, cantidad y diversidad de los datos disponibles. En regiones como las Américas, enfrentamos desafíos significativos en cuanto a la recopilación y procesamiento de datos locales. A menudo, estos modelos están entrenados en conjuntos de datos que no reflejan las realidades culturales, sociales y económicas de nuestra región, lo que puede llevar a decisiones sesgadas o inadecuadas.
Datos e IA: una relación simbiótica, pero desigual
Los datos son el combustible de la IA, pero la calidad de ese combustible varía enormemente entre países y sectores. En las Américas, el 70% de las empresas están ejecutando estrategias formales de datos, según el informe “El estado de los datos y la IA en las Américas”. Debemos preguntarnos: ¿estamos alimentando nuestros sistemas con datos que realmente representen nuestras necesidades locales?
Los modelos de lenguaje de gran escala, como los desarrollados en otros contextos, suelen reflejar las dinámicas de las economías que los producen. Para nuestra región, esto significa que los modelos deben ser adaptados o entrenados con datos locales que consideren nuestras particularidades. No podemos depender únicamente de herramientas genéricas; necesitamos crear ecosistemas que permitan a nuestras empresas y gobiernos desarrollar modelos ajustados a su realidad.
La importancia del contexto en la IA
La falta de datos locales de calidad y la escasez de infraestructuras para procesarlos son retos que debemos superar. Esto no solo implica una cuestión técnica, sino también un desafío ético y social. Si la IA no entiende nuestro contexto, ¿cómo puede tomar decisiones que beneficien a nuestras comunidades?
Aquí es donde la relación entre datos e IA se vuelve crítica. Debemos avanzar hacia la creación de modelos entrenados en datos que reflejen nuestras realidades lingüísticas, culturales y económicas. Esto permitirá a las empresas locales competir en igualdad de condiciones y a los gobiernos implementar políticas más efectivas basadas en evidencia.
Cerrar las brechas: de la visión a la acción
El camino para resolver esta dicotomía pasa por acciones concretas. Necesitamos avanzar más allá de los diagnósticos y adoptar proyectos que reduzcan la distancia entre los datos disponibles y los modelos de IA que necesitamos. En este contexto, quiero destacar la importancia de generar alianzas estratégicas que permitan una transferencia de conocimiento efectiva.
Un ejemplo inspirador de esta colaboración es la alianza gestionada entre Tabuga y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA). Esta sinergia multisectorial ha demostrado que es posible compartir conocimientos, recursos y mejores prácticas para desarrollar modelos adaptados a las realidades de nuestras comunidades. Gracias a esta alianza, hemos comenzado a crear prototipos que integran datos locales y tecnologías avanzadas para abordar problemas específicos, desde una gestión sostenible hasta la optimización de procesos institucionales.
Debemos darle forma al futuro
El desarrollo de modelos de IA que respeten y reflejen los contextos locales no solo es una cuestión de competitividad, sino de justicia social. Cada proyecto que lancemos debe estar alineado con este principio, asegurando que las herramientas digitales no perpetúen las desigualdades existentes, sino que contribuyan a reducirlas.
Los datos y la IA tienen el potencial de transformar las Américas. No obstante, para lograrlo, necesitamos actuar con urgencia, invirtiendo en infraestructura, formación y colaboración regional. Al unir nuestras fuerzas, como lo hemos hecho con CENIA, podemos cerrar las brechas y construir un futuro donde la tecnología trabaje para todos, no solo para unos pocos.
El desafío está sobre la mesa. Ahora es el momento de diseñar, implementar y escalar soluciones que no solo respondan a nuestras necesidades, sino que también posicionen a las Américas como líderes en la revolución digital global. Si unimos nuestras capacidades, nuestros datos y nuestras visiones, no hay límite para lo que podemos lograr.