El lanzamiento de Latam-GPT en Santiago de Chile (el 10 de Febrero de 2026) no es solo un acontecimiento tecnológico; es, sobre todo, un acto de política industrial del siglo XXI. Durante décadas se nos ha repetido que la innovación surge exclusivamente del mercado y que los gobiernos deben limitarse a “no estorbar”. Latam-GPT demuestra lo contrario: los grandes saltos tecnológicos requieren Estados que asuman riesgos, coordinen actores y definan misiones colectivas.
El modelo —70 mil millones de parámetros entrenados sobre un corpus de 300 mil millones de tokens latinoamericanos— es fruto de una colaboración entre más de 60 instituciones públicas, universidades y empresas, con el liderazgo del CENIA de Chile y el apoyo del Data Observatory y Amazon Web Services (AWS). Esta arquitectura recuerda que la innovación es un proceso colectivo y acumulativo, no el milagro de un emprendedor solitario. Sin inversión pública en infraestructura, datos y talento, ningún ecosistema privado habría podido construir una herramienta de esta escala.
El espejismo de la neutralidad
Latam-GPT se presenta como antídoto frente a los sesgos de los modelos del norte global. Es cierto que los sistemas comerciales conocen mejor las batallas medievales europeas que las independencias sudamericanas. Sin embargo, reemplazar un sesgo externo por uno doméstico no equivale a neutralidad o justicia. Los datos locales también reflejan discriminaciones étnicas, centralismo y economías informales. Sin un marco institucional sólido, el modelo puede naturalizar esas distorsiones bajo la apariencia de “identidad cultural”.
¿Para qué queremos soberanía?
La narrativa de la “soberanía tecnológica” es importante, pero debe ir acompañada de una pregunta más profunda: ¿para qué queremos esta inteligencia artificial? Si el objetivo es simplemente competir con los gigantes globales reproduciendo sus modelos de negocio, habremos perdido la oportunidad. El desafío es orientar Latam-GPT hacia la creación de valor público: mejores servicios, productividad sostenible y fortalecimiento democrático.
Aquí resulta central el modelo de gobernanza abierta que se ha propuesto. A diferencia de las plataformas comerciales que extraen datos y privatizan beneficios, Latam-GPT plantea transparencia en los conjuntos de datos y en los códigos de entrenamiento. Esta decisión convierte al modelo en una infraestructura común, similar a las redes eléctricas o a los sistemas de salud, sobre la cual múltiples actores pueden innovar. La IA deja de ser un producto para convertirse en capacidad colectiva.
Las alianzas público-privadas requieren que el Estado fije condiciones claras de riesgo y beneficio. En Latam-GPT, la dependencia de infraestructura privada (AWS) genera una asimetría crítica: el conocimiento es público, pero el cómputo es privado. Sin una alineación explícita entre incentivos corporativos y objetivos sociales, esta asimetría puede convertirse en una nueva forma de dependencia tecnológica. Las sociedades que prosperan no delegan decisiones estratégicas en contratos opacos; condicionan la participación privada a resultados verificables de valor público.
Latam-GPT abre la puerta a una política de misiones para América Latina
Latam-GPT abre la puerta a una política de misiones para América Latina. Imaginemos un objetivo regional como “reducir en 30% las brechas educativas” o “acelerar la transición energética amazónica”. Un modelo de lenguaje entrenado con datos locales podría coordinar investigación, servicios y emprendimientos alrededor de esas metas. La IA no como fin en sí mismo, sino como herramienta para resolver problemas concretos.
El riesgo es caer en el fetichismo tecnológico: creer que el modelo, por ser grande y avanzado, generará desarrollo de manera automática. La historia económica enseña que la tecnología sin dirección pública produce o amplía la desigualdad. Lo verdaderamente innovador de Latam-GPT no son sus parámetros, sino la posibilidad de construir un nuevo pacto entre Estado, mercado y sociedad.
Salud: el campo de prueba de la IA con propósito público
En salud, este enfoque es especialmente relevante. Un Latam-GPT orientado por misiones públicas podría apoyar sistemas de atención primaria, vigilancia epidemiológica y educación sanitaria en múltiples lenguas. El peligro sería permitir que los datos sanitarios se conviertan en materia prima para rentas privadas o que los algoritmos prioricen eficiencia operativa sobre equidad en salud. Si se gobierna como bien común, Latam-GPT puede ser un pilar para un sistema de salud más justo. Si sólo se deja al mercado, ampliará las brechas existentes. La decisión es política, no técnica.
El reto es diseñar una gobernanza donde la IA complemente el juicio profesional, con auditorías clínicas, responsabilidad legal clara y participación de pacientes. Un modelo latinoamericano puede acercar la tecnología a nuestras realidades, pero solo mejorará la salud si se inserta en sistemas públicos fuertes y transparentes. De lo contrario, corremos el riesgo de tener una IA muy nuestra y, al mismo tiempo, muy injusta.
Por Cender Quispe