Inteligencia Artificial en AL: la investigación crece, pero se concentra en pocos países

• Un estudio de la CEPAL y el CENIA revela las diferencias entre los países y las posibilidades de colaboración para impulsar esta tecnología.  

• Brasil reúne casi nueve de cada diez procesadores utilizados para desarrollar Inteligencia Artificial identificados en la región.  

Para desarrollar Inteligencia Artificial (IA) no basta con crear programas informáticos. También se necesitan computadoras de gran capacidad, información para entrenar a los sistemas de IA y personas especialistas capaces de desarrollar esta tecnología. 

América Latina y el Caribe han avanzado en la formación de investigadoras e investigadores y en la creación de centros especializados. Sin embargo, los recursos tecnológicos no están distribuidos de manera uniforme entre los países. 

Así lo revela el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026, elaborado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), organismo de las Naciones Unidas, y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile. 

En su cuarta edición, el estudio, que fue presentado el 20 de octubre en la capital chilena, analiza 20 países mediante 126 indicadores, organizados en tres rubros: 

• Recursos para desarrollar IA: equipos de cómputo, conexión a Internet, disponibilidad de datos y personal especializado. 

• Investigación, desarrollo y uso de IA: producción científica, creación de herramientas y aplicación de esta tecnología. 

• Reglas para su desarrollo y uso: leyes, políticas públicas e instituciones encargadas de orientar y supervisar el uso de esta tecnología. 

El informe también compara algunos resultados con la realidad que se vive en cinco países: Alemania, España, Estonia, Portugal y Singapur. 

¿Por qué Brasil concentra tantos equipos en nuestro continente? 

Una de las principales diferencias está en los procesadores gráficos, conocidos como GPU. Son dispositivos que permiten realizar numerosos cálculos al mismo tiempo, una capacidad necesaria para entrenar muchos sistemas de IA. 

Brasil reúne el 87.7% de los GPU identificados en las instalaciones especializadas que analiza el estudio. Esto significa que, de cada 100 procesadores registrados en esas instalaciones de América Latina y el Caribe, casi 88 se encuentran en territorio brasileño. 

Cuando se mide la potencia de esos equipos, la participación de Brasil aumenta al 92% de la capacidad de procesamiento regional. La diferencia entre ambos porcentajes se explica porque no todos los procesadores tienen la misma potencia. 

La diferencia con los cinco países tomados como referencia internacional también es considerable: 

• América Latina y el Caribe: 8.5 GPU por cada millón de habitantes. 

• Los cinco países de referencia: un promedio de 244.7 GPU por millón de habitantes. 

La diferencia es de casi 29 veces. 

Estas cifras corresponden a los equipos instalados que pudieron identificar los investigadores. No incluyen necesariamente toda la tecnología a la que pueden acceder las empresas, universidades o instituciones mediante servicios contratados en otros países. 

Compartir recursos para avanzar 

Los procesadores de alta potencia permiten realizar investigaciones y desarrollar herramientas de IA, pero adquirirlos y mantenerlos requiere inversiones elevadas. 

Ante esta situación, el ILIA destaca la cooperación entre países como una alternativa para ampliar el acceso a la tecnología. 

El informe señala: 

“Desarrollar capacidades propias no equivale a alcanzar autosuficiencia”. 

Esto significa que un país puede impulsar proyectos propios sin tener que fabricar o adquirir por sí solo todos los equipos que necesita. Los acuerdos de colaboración permiten compartir infraestructura, conocimientos y personal especializado. 

La región también dispone de otros recursos, como energías renovables y centros de datos certificados. Estos últimos son instalaciones que almacenan y procesan grandes cantidades de información y cumplen determinados estándares técnicos de funcionamiento. 

Más países investigan Inteligencia Artificial 

El estudio encontró que 13 de los 20 países analizados, equivalentes al 65%, cuentan con al menos un centro dedicado a investigar IA. La proporción aumentó siete puntos porcentuales respecto de la edición anterior. 

Estos centros permiten reunir y formar a nuevos especialistas y desarrollar aplicaciones en sectores como el de la salud, la educación y la industria. También favorecen la continuidad de proyectos científicos que requieren varios años de trabajo. 

Otro elemento fundamental es la información utilizada para entrenar los sistemas de Inteligencia Artificial. 

El ILIA lo resume así: 

“No basta con tener datos: hay que poder usarlos”. 

Para que esa información resulte útil, debe tener la calidad necesaria y debe haber condiciones legales que permitan utilizarla respetando los derechos de las personas. Una base de datos puede contener millones de registros, pero los errores o las restricciones para acceder a ella pueden limitar su aprovechamiento. 

¿Qué revela el informe sobre México? 

México ocupa el octavo lugar entre los 20 países evaluados, con 52 puntos de un máximo de 100. 

Chile encabeza la clasificación con 71.4 puntos, seguido de Brasil (68.4) y Uruguay (67). Los tres integran el grupo que el ILIA denomina pioneros. 

México pertenece a la categoría de adoptantes, integrada por países que cuentan con recursos y conocimientos para desarrollar IA, aunque todavía presentan limitaciones en algunas de las áreas evaluadas. 

Entre sus resultados destacan: 

• Equipos de procesamiento: México concentra el 2% de los procesadores gráficos (GPU) identificados en las instalaciones especializadas de la región, frente al 87.7% de Brasil. 

• Datos: figura, junto con Chile y Brasil, entre los países con mejores resultados en este apartado. 

• Acceso a Internet: el plan de Internet fijo más barato representa el 1.7% del ingreso nacional bruto mensual por habitante, por debajo del 2% establecido como referencia internacional para evaluar si su costo es accesible. 

Los resultados de México muestran que un país puede destacar en disponibilidad de datos y costo de Internet sin contar con una proporción equivalente de los equipos especializados necesarios para desarrollar IA. 

El ILIA plantea que estas diferencias no tienen que resolverse únicamente mediante inversiones individuales. Compartir equipos, conocimientos y proyectos de investigación permitiría a los países aprovechar recursos que difícilmente podrían desarrollar por separado. 

Los autores sintetizan esta propuesta en una frase que encabeza uno de los principales hallazgos del informe: “El partido de la IA se juega en equipo”.