La inteligencia artificial representa una oportunidad de desarrollo para los países. En América Latina, los gobiernos aún están empezando a entender esta tecnología. La falta de marcos normativos, las brechas de infraestructura, y los desafíos en transparencia institucional dificultan una gobernanza de la IA en la región.
A pesar de múltiples posiciones y estrategias, muchos países aún carecen de una implementación concreta que proteja los derechos humanos, garantice la equidad y al mismo tiempo promueva la innovación tecnológica. contemplando la realidad de nuestras culturas.
En este contexto, la gobernanza debe pasar a acciones concretas con la urgente participación de: gobiernos, sociedad civil, y sector privado. La gobernanza responsable de la IA no puede ser un proceso cerrado ni importado mecánicamente desde otros contextos. América Latina debe construir su propio camino, adaptado a sus realidades, necesidades y aspiraciones colectivas.
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FuturIA Podcast N°54
🎙️ INVITADO:
Osvaldo Ramirez Hurtado
Vicepresidente de Inteligencia Artificial
Global Council for Responsible AI
Reseña Podcast: Del discurso a la acción en América Latina
Gobernar la inteligencia artificial exige visión, no solo normas
No se trata de lanzar leyes a ciegas. La gobernanza de la IA requiere una visión estratégica clara que alinee los intereses tecnológicos con los derechos humanos, la justicia social y el desarrollo económico local. Sin una brújula política y ética común, los esfuerzos normativos son reacciones improvisadas que solo aumentan la fragmentación y la desigualdad. Gobernar con inteligencia significa anticiparse, no improvisar.
Los gobiernos siguen atrasados y la tecnología no espera
Mientras la inteligencia artificial avanza a velocidad de vértigo, muchos gobiernos de América Latina siguen en etapas preliminares de discusión. Se elaboran borradores, se hacen declaraciones, pero no hay una acción concreta, estructurada y participativa. Este desfase abre una brecha entre quienes ya adoptan tecnologías y quienes esperan directrices que nunca llegan. La inacción institucional pone en riesgo la soberanía digital y la equidad social.
La regulación debe partir del entendimiento, no del miedo
En lugar de copiar marcos extranjeros o actuar bajo presión, los países deben primero comprender a fondo la tecnología. No se puede regular lo que no se entiende. Y no se puede proteger a la ciudadanía desde el desconocimiento. Invertir en formación técnica, pensamiento crítico y participación pública es el primer paso para regular con legitimidad y eficacia.
Sin espacios de prueba, no hay innovación con responsabilidad
Los sandboxes regulatorios permiten experimentar tecnologías en entornos controlados, con criterios éticos, legales y técnicos claros. Su ausencia en la región impide evaluar impactos antes de que escalen. Sin estas herramientas, los gobiernos solo reaccionan cuando ya es tarde. Se necesita infraestructura de prueba pública para aprender, corregir y avanzar con inteligencia.
Tener nuestros propios modelos no es lujo, es necesidad
La dependencia de modelos extranjeros desconectados de nuestras realidades limita el potencial de la IA en la región. Desarrollar modelos propios, entrenados con datos locales y sensibles a nuestras culturas, es clave para lograr una inteligencia artificial que no reproduzca sesgos importados ni silencie nuestras voces. La soberanía tecnológica empieza en el diseño del algoritmo.
La ética no es un accesorio, es la base del diseño tecnológico
Cada modelo de IA debe construirse con criterios éticos desde el inicio. No basta con “corregir después”. La privacidad, la no discriminación, la transparencia y la rendición de cuentas deben estar en el centro del proceso. La ética no es un manual a seguir, es una práctica activa que debe guiar cada decisión de diseño, desarrollo e implementación.
La IA puede agravar injusticias si se usa sin contexto
Implementar soluciones sin considerar las dinámicas sociales y culturales de nuestros países solo amplía las brechas. Existen casos reales de discriminación algorítmica en procesos de reclutamiento, diagnósticos médicos o acceso a servicios. Esto no es error técnico: es falta de diseño contextual. La IA sin contexto es una amenaza real a la equidad.
Los sesgos algorítmicos ya están afectando decisiones reales
Contratar personas, otorgar préstamos o recomendar tratamientos médicos con IA parece eficiente, pero esconde un riesgo: decisiones basadas en datos sesgados. La ausencia de diversidad en los equipos de desarrollo y la falta de criterios inclusivos en los datos de entrenamiento pueden traducirse en exclusiones sistemáticas. Es urgente auditar y corregir antes de implementar.
La mayoría de las empresas no está preparada para adoptar IA
Muchas organizaciones se lanzan a implementar herramientas sin analizar los riesgos. No cuentan con sandbox internos, no tienen políticas éticas ni equipos interdisciplinarios que acompañen el proceso. El resultado: soluciones mal integradas, discriminatorias o inútiles. La madurez institucional es un requisito previo para cualquier adopción significativa.
La multidisciplina no es un lujo, es un estándar mínimo
Una buena implementación de IA exige reunir a perfiles técnicos, legales, éticos y sociales. Cuando se deja la toma de decisiones solo en manos de ingenieros o tecnólogos, se ignora la complejidad del impacto social. Trabajar en IA requiere más que código: requiere comprensión profunda del entorno humano donde esa IA será utilizada.
La falta de estrategias nacionales es una amenaza geopolítica
La inteligencia artificial es hoy un factor de poder global. No tener una estrategia nacional no es solo un problema técnico: es renunciar a decidir el futuro. América Latina necesita planes que conecten innovación, educación, economía y derechos humanos. De lo contrario, seremos solo consumidores de soluciones ajenas, sin voz ni voto.
Sin participación ciudadana, no hay legitimidad
Los debates sobre IA no pueden quedar en despachos gubernamentales o laboratorios académicos. Involucrar a comunidades, colectivos, trabajadores y usuarios es clave para una gobernanza efectiva. La participación ciudadana permite detectar riesgos invisibles, anticipar consecuencias no deseadas y generar confianza en las decisiones tomadas.
El pensamiento crítico es la mejor defensa contra los abusos algorítmicos
No basta con saber usar herramientas. Hay que desarrollar la capacidad de cuestionarlas. Enseñar a pensar críticamente sobre tecnología es tan importante como enseñar a programar. Solo así podremos reconocer cuándo un modelo refuerza estereotipos, cuándo una decisión automatizada es injusta y cómo actuar en consecuencia.
La regulación actual no cubre los desafíos que ya existen
Muchos de los marcos legales vigentes son anteriores a la revolución algorítmica. No contemplan la coautoría con IA, los derechos sobre los datos generados o los daños por decisiones automatizadas. Esta desactualización deja a las personas sin protección real y a las empresas sin claridad jurídica. Actualizar las normas es urgente.
La gobernanza debe surgir desde abajo y tejerse en red
No se trata solo de imponer reglas desde el Estado. Gobernar la IA implica construir redes de confianza entre gobiernos, sociedad civil, sector privado y academia. Requiere escuchar a quienes serán afectados, incorporar voces diversas y construir acuerdos a largo plazo. La gobernanza es un proceso, no una receta.
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