¿Alguna vez le preguntaste a una inteligencia artificial por un hecho de América Latina y sentiste que te respondía como si mirara el mapa desde muy lejos? Ese tropiezo, cada vez más visible en la vida diaria, es la pieza clave de un debate que ya se instaló en la región.
El hallazgo lo puso sobre la mesa Rodrigo Durán, CEO del Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (Cenia) e impulsor de Latam GPT, un modelo de lenguaje de código abierto pensado para América Latina y el Caribe. Según explicó, los sistemas globales de IA cometen entre un 20% y un 40% más de “alucinaciones”, errores o invenciones de datos, cuando responden sobre temas latinoamericanos.
La clave, señaló Durán, no pasa solo por tener pocos datos de la región. También influye el mecanismo con el que esos datos son ponderados durante el entrenamiento. Es decir, no alcanza con cargar información local: importa cuánto peso real recibe dentro del engranaje del modelo.
“No se trata de competir con los grandes modelos, sino de complementar el ecosistema”, subraya Durán.
También te puede interesar:Nace Latam-GPT, el Modelo Colaborativo que Busca Llevar la IA al Contexto LatinoamericanoEl punto no es menor. Un ejemplo de sesgo muestra que modelos como LLaMA 3.1 pueden ofrecer respuestas mucho más detalladas sobre eventos históricos europeos que sobre hechos relevantes de América Latina. El resultado no es solo una omisión académica: es una IA que entiende peor a millones de usuarios.
El mecanismo para corregir el sesgo regional
Latam GPT ya muestra un mejor rendimiento relativo que otros modelos de tamaño similar cuando la consulta está anclada en contexto latinoamericano. Además, el proyecto liberó públicamente datasets (conjuntos de datos), benchmarks (pruebas de rendimiento) de sesgos y mecanismos de comparación para que otros sistemas también puedan mejorar.
Ese gesto revela una oportunidad más amplia. El objetivo final no es construir una isla tecnológica, sino mejorar la central completa. Si otros modelos aprenden a responder mejor sobre la región, el éxito de Latam GPT será, justamente, haber empujado esa mejora.
En ese camino, Durán propone una “mixtura de expertos”, un sistema en el que varios modelos colaboran según el contexto. La idea es simple: un modelo general responde primero y, si la consulta requiere una mirada más afinada sobre América Latina, entra en acción un modelo especializado como Latam GPT.
México y Brasil aparecen mejor posicionados en el plano industrial del desarrollo de IA. Argentina y Uruguay se destacan en investigación universitaria. Chile sobresale en adopción empresarial, mientras que Uruguay y Chile lideran en uso gubernamental. En términos generales, Chile, Brasil y Uruguay hoy muestran una preparación más sólida para una adopción temprana.
Qué cambia para los usuarios
Para el usuario común, esta discusión no es abstracta. Define si una IA va a entender una norma local, una referencia histórica, una forma de hablar o una necesidad concreta del sur global. Y eso impacta en educación, servicios públicos, empresas y búsqueda de información cotidiana.
El hallazgo de fondo es claro: la inteligencia artificial no falla igual en todos lados. Pero también revela una oportunidad. Si el cableado se ajusta con datos propios y mejores pesos, la luz puede empezar a encender con la misma claridad de este lado del mundo.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
