La relevancia de esta dinámica para la región es innegable. América Latina está experimentando un auge significativo en la adopción de IA. En 2025, la región representará el 14% de las visitas globales a soluciones de IA, superando su 11% de usuarios de internet a nivel mundial. La tasa de adopción de IA en América Latina alcanzó un impresionante 40% en 2024, un aumento del 18% respecto al año anterior, con cerca del 65% de los consumidores latinoamericanos utilizando ya herramientas de IA. Esto subraya una demanda y un interés masivo en la tecnología. Sin embargo, a pesar de representar el 6.6% del PIB global, América Latina recibe solo el 1.12% de la inversión global en IA, lo que se traduce en una inversión combinada de 8.2 mil millones de dólares. Esta brecha entre la adopción y la inversión hace que la estrategia dual sea crucial para el acceso a recursos y conocimiento, evitando la dependencia de un solo proveedor y maximizando el beneficio potencial de la IA, que podría generar entre 1.1 billones y 1.7 billones de dólares en valor económico adicional anualmente para la región.
Cómo funciona esta estrategia dual en la práctica
La estrategia de "doble compromiso" de las naciones latinoamericanas implica extraer lo mejor de ambos mundos tecnológicos. Por un lado, se busca aprovechar el vibrante ecosistema de startups e innovación técnica de Estados Unidos, que a menudo lidera en modelos de IA de frontera y chips avanzados. Empresas como OpenAI y Anthropic, aunque perciben sus algoritmos como secretos de estado, son fuentes de innovación que los profesionales tech buscan replicar o integrar en sus soluciones. Sin embargo, este modelo de IA occidental tiende a ser más cerrado y, a veces, se percibe como un "producto de lujo" debido a sus costos y limitaciones de acceso, especialmente para muchas empresas y gobiernos del Sur Global.
Por otro lado, se aprovecha la infraestructura, la formación y la investigación aplicada de China. La estrategia de China se enfoca en la difusión abierta de modelos de IA, el control local en naciones en desarrollo y su participación activa en la formulación de normas globales. China busca posicionarse como un socio de IA para el Sur Global, ofreciendo soluciones más accesibles y, a menudo, modelos de código abierto, lo que representa una alternativa viable a los "silos" de IA occidentales. Este enfoque chino puede ser especialmente atractivo para países con presupuestos limitados o con un deseo de mantener una mayor soberanía tecnológica sobre sus datos y sistemas.
Un ejemplo claro de esta dinámica se ve en la política tecnológica de México. Aunque el país alinea gran parte de su política exterior con Estados Unidos, su economía depende significativamente de componentes asiáticos para sus exportaciones, creando una contradicción inherente. Esta dependencia puede verse como una oportunidad para diversificar, pero también como un riesgo si las tensiones aumentan. En contraste, el enfoque de China en la IA de código abierto y modelos rentables ofrece a las empresas locales en varios países latinoamericanos una ruta alternativa para el desarrollo y la implementación de IA, sin quedar completamente atadas a las licencias o arquitecturas propietarias de las empresas estadounidenses. La capacidad de alternar entre proveedores y tecnologías es lo que define esta estrategia dual, buscando siempre la solución más eficiente y adecuada a las necesidades específicas de cada proyecto o sector.
Qué cambia para los profesionales tech en América Latina
Para los profesionales tech en América Latina, esta dinámica geopolítica se traduce en un entorno de oportunidades y desafíos. En primer lugar, la necesidad de un conocimiento amplio y adaptable se vuelve crucial. Los ingenieros, desarrolladores y científicos de datos deben estar familiarizados con las arquitecturas y herramientas de ambos ecosistemas: desde las plataformas basadas en chips de NVIDIA y modelos de OpenAI, hasta las infraestructuras y modelos de código abierto promovidos por empresas chinas y sus iniciativas. Esto implica una constante actualización y una mentalidad de aprendizaje continuo, no solo en habilidades técnicas sino también en la comprensión de las implicaciones geopolíticas y económicas.
La disponibilidad de una gama más amplia de herramientas y modelos, tanto propietarios como de código abierto, ofrece mayor flexibilidad en el desarrollo de soluciones de IA. Los equipos pueden elegir herramientas que se ajusten mejor a sus presupuestos, requisitos de privacidad de datos y necesidades específicas del mercado local. Por ejemplo, los modelos de IA de código abierto de origen chino pueden ser una excelente opción para startups y pequeñas y medianas empresas que no pueden costear licencias premium o acceso a las APIs más caras de modelos occidentales. Esto fomenta la innovación local y permite a las empresas latinoamericanas construir sus propias capacidades sin depender completamente de una única tecnología o proveedor. Solo el 23% de las organizaciones latinoamericanas están generando valor económico del uso de IA, lo que resalta la necesidad de soluciones accesibles y rentables para impulsar esta cifra. En México, el 83% de las empresas reportan un ROI positivo o punto de equilibrio en inversiones en IA, lo que demuestra el potencial cuando las estrategias se implementan correctamente.
Además, la ola de propuestas legislativas para regular la IA en la región –con países como Argentina, Brasil, México, Colombia, Chile y Perú a la vanguardia– introduce un nuevo nivel de complejidad. Muchos de estos marcos adoptan un enfoque basado en riesgos, influenciado por la Ley de IA de la UE, buscando equilibrar la protección de derechos humanos y la promoción de la innovación. Los profesionales tech deben estar al tanto de estas regulaciones para asegurar que sus desarrollos cumplen con las normativas locales e internacionales, lo que puede influir en la elección de plataformas y proveedores de IA. La colaboración entre el sector público y privado, que en la región impulsa la adopción de IA más que las empresas privadas, también es un factor a considerar. En este contexto, un profesional con capacidad para navegar en ambos ecosistemas tecnológicos y comprender sus marcos regulatorios asociados tendrá una ventaja significativa.
Qué viene después en la carrera global de IA y el rol de Latam
El futuro de la "Guerra Fría" de la IA entre Estados Unidos y China es incierto, pero lo que sí es claro es que la tensión no disminuirá a corto plazo. Expertos como Alex Capri, especialista en comercio y tecnología, han descrito la situación como un "dilema del prisionero", donde la contención sería más segura, pero cada superpotencia acelera el desarrollo por temor al otro. Esta desconfianza mutua y la mentalidad de "el ganador se lo lleva todo" podrían llevar a la humanidad a un precipicio en el desarrollo de la IA, lo que ha generado llamados urgentes a la cautela y a una coordinación global para evitar una carrera armamentista de IA.
En este contexto, el rol de América Latina, y del Sur Global en general, puede ser fundamental. Al adoptar una estrategia de no alineación y diversificación, la región tiene la oportunidad de influir en la formulación de normas globales y abogar por un desarrollo de la IA más ético, inclusivo y seguro. La región podría servir como un puente o un campo de pruebas para modelos de gobernanza que trasciendan las rivalidades geopolíticas. Iniciativas como el plan de Brasil, lanzado en julio de 2024, que contempla una inversión estimada de 23.03 mil millones de reales (aproximadamente 4 mil millones de dólares) para infraestructura y desarrollo de IA hasta 2028, demuestran la ambición y el potencial de la región. De igual manera, Chile se posiciona como líder regional con su propuesta de Ley de Sistemas de Inteligencia Artificial de 2025, buscando un marco regulatorio robusto y equilibrado.
Observaremos cómo la rivalidad entre EE. UU. y China continúa impactando a las industrias locales en varios países latinoamericanos, especialmente aquellos con economías manufactureras dependientes de la cadena de suministro global. Sin embargo, también veremos una mayor consolidación del enfoque de China en la IA de código abierto y modelos rentables, lo que podría fortalecer la posición de los países del Sur Global como adoptantes clave de estas tecnologías. Para América Latina, el desafío será seguir aprovechando esta flexibilidad para construir su propia soberanía tecnológica, desarrollando talento local, fomentando la innovación y asegurando que la IA beneficie a todas las capas de la sociedad, no solo a una élite tecnológica. La capacidad de la región para equilibrar la colaboración con ambos gigantes, mientras forja su propio camino, será crucial en la próxima década.
