El potencial económico de la IA para América Latina es significativo. Se estima que una adopción estratégica y responsable podría añadir entre el 3.6% y el 6.7% al Producto Interno Bruto (PIB) regional, lo que representa un impacto potencial de hasta 242 mil millones de dólares anuales. Sin embargo, existe una notable disparidad en la inversión: la región, que concentra el 6.6% del PIB global, solo capta el 1.12% de la inversión mundial en IA. A pesar de esta brecha de inversión, América Latina demuestra un alto interés y adopción, concentrando el 14% de las visitas globales a soluciones de IA, superando su 11% de usuarios de internet a nivel mundial. Países como Chile, Brasil y Uruguay se destacan como pioneros, superando los 60 puntos en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025).
En un contexto más amplio, la inversión gubernamental en IA es creciente. En Estados Unidos, el gobierno federal invirtió más de 6 mil millones de dólares en IA en 2021, con proyecciones de un aumento continuo hasta 2026. A nivel empresarial, la automatización impulsada por IA ya es omnipresente: el 99% de las compañías de Fortune 500 utilizan sistemas automatizados en sus procesos de contratación. No obstante, la implementación no está exenta de desafíos, con un 36% de las empresas encuestadas en 2021 reportando haber experimentado desafíos o impactos negativos debido a sesgos en la IA, una cifra que subraya la importancia de una supervisión robusta.
Análisis de la tendencia
El debate central gira en torno a si la propiedad estatal de la IA es el camino correcto para garantizar que sus beneficios se compartan ampliamente y no exacerben la desigualdad. La publicación original de Rest of World subraya que, aunque la promesa de riqueza compartida es tentadora, los riesgos de una menor supervisión y rendición de cuentas son considerables. Esta perspectiva es complementada por Metaviews, que advierte que el control gubernamental sobre la IA sin una auditoría y registro adecuados podría otorgar poder sin responsabilidad, un eco de conflictos históricos sobre la soberanía digital.
Frente a esta cautela, surgen propuestas más audaces. El senador estadounidense Bernie Sanders, en su propuesta de junio de 2026, abogó por un “Fondo Soberano de Riqueza de IA”, financiado mediante un impuesto único del 50% en acciones a las grandes empresas de IA. Su objetivo es dar al público una participación directa en los beneficios, evitando la concentración de riqueza en manos de unos pocos. Sin embargo, el Cato Institute, en su blog “Government Ownership Isn't the Answer to AI Anxiety” (junio de 2026), argumenta vehementemente que el gobierno debe mantenerse como un regulador neutral, no como un propietario. Según el Cato Institute, la propiedad estatal podría introducir influencias políticas indebidas, sofocar la innovación inherente al sector privado y crear conflictos de interés que minarían la eficiencia y la equidad. Además, un informe de la OCDE de 2025 sobre la IA gubernamental destaca que los sistemas opacos dificultan la explicación de las decisiones asistidas por IA y pueden generar una falsa confianza en herramientas potencialmente defectuosas, lo que refuerza la necesidad de transparencia y supervisión independiente.
Contexto regional
América Latina no es ajena a esta discusión y está avanzando rápidamente hacia una regulación integral de la IA. Los gobiernos de la región se enfocan en establecer marcos que aseguren la rendición de cuentas, protejan los derechos fundamentales y promuevan una adopción sostenible e inclusiva. Perú ha sido pionero, aprobando la Ley N° 31814 en julio de 2023, la primera ley de IA en la región, que busca fomentar su uso ético y responsable. México, Colombia, Chile, Argentina y Panamá también tienen estrategias nacionales y propuestas regulatorias que, en muchos casos, adoptan un enfoque basado en riesgos, similar al propuesto por la Ley de IA de la Unión Europea, buscando equilibrar innovación y protección.
Sin embargo, persisten desafíos significativos. Existe una preocupación creciente de que la IA pueda exacerbar desigualdades ya existentes, afectando desproporcionadamente a mujeres, personas con mayor educación, empleados formales y grupos de ingresos más altos, profundizando la brecha de género y la desigualdad laboral. La “brecha epistémica” es otra inquietud fundamental, donde la desigualdad en el acceso a la alfabetización en IA podría dividir aún más a la sociedad en términos de su capacidad para cuestionar, crear e interpretar información. El consorcio AlSur ha señalado la falta de participación efectiva de la sociedad civil en la elaboración de marcos legales de IA en países como Perú, México y Colombia, generando desconfianza en la garantía de los derechos humanos.
La región también enfrenta brechas estructurales en talento, inversión y gobernanza. La fuga de cerebros de especialistas en IA y una inversión desproporcionadamente baja en comparación con su PIB global son obstáculos claros. No obstante, hay iniciativas prometedoras de cooperación regional, como el desarrollo de infraestructura de IA de código abierto y modelos de lenguaje grandes (LLM) como Caimen, coordinado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile, que buscan democratizar la tecnología y fortalecer la soberanía tecnológica latinoamericana.
Perspectiva a futuro
El camino a seguir para la IA en América Latina, y a nivel global, requiere un equilibrio delicado entre fomentar la innovación y garantizar una regulación responsable y ética. Expertos y analistas, como John H. Cochrane del Hoover Institution, advierten que la propiedad gubernamental podría politizar indebidamente las decisiones corporativas, comprometiendo la eficiencia y la independencia. Por otro lado, la consultora Foresight, en un informe para Google, sugiere que una adopción responsable de la IA tiene el potencial de ser un motor significativo de crecimiento económico para la región.
En última instancia, la preparación institucional de los gobiernos y las sociedades será el factor decisivo para determinar si la IA reduce o agrava la desigualdad en América Latina. Esto implica la necesidad de políticas públicas adaptativas, que puedan responder a los rápidos cambios tecnológicos, y redes de seguridad social más sólidas que mitiguen los impactos negativos en el empleo y la distribución de la riqueza. El desafío no es solo tecnológico, sino profundamente social y político, exigiendo una visión de futuro que priorice la inclusión y la justicia en la era de la inteligencia artificial.
