- Carlos Martínez Rojas
- ética tecnológica, gobernanza algorítmica, inteligencia artificial en Latinoamérica, políticas públicas digitales, regulación de IA
- 502 Vistas
Introducción
La inteligencia artificial (IA) ya no pertenece solo al mundo académico o a corporaciones tecnológicas de vanguardia: sus aplicaciones están en hospitales, sistemas de educación, justicia, finanzas y servicios públicos en América Latina. Sin embargo, mientras su adopción crece, los riesgos —sesgos, discriminación automatizada, opacidad algorítmica, concentración tecnológica, vigilancia automatizada— también se hacen evidentes.
Surge así una pregunta clave: ¿cómo lograr una regulación que equilibre la innovación con la protección de los derechos fundamentales en contextos con fuertes desigualdades institucionales y tecnológicas? Este artículo explora el panorama latinoamericano, sus retos, avances y posibles rutas hacia una gobernanza de IA más efectiva y soberana.
1. Contexto histórico: marcos globales e inspiración regulatoria
1.1 Modelos globales de regulación de IA
Para entender los esfuerzos latinoamericanos, conviene revisar primero los modelos que han centrado la atención internacional:
- Unión Europea (UE): con el Reglamento de Inteligencia Artificial (AI Act) aprobado en 2024, la UE introduce un enfoque de regulación por niveles de riesgo (alto, medio, bajo), obliga a evaluaciones de conformidad para sistemas críticos y prohíbe ciertos usos considerados de “riesgo inaceptable”.
- Estados Unidos: el enfoque tiende a ser sectorial y voluntario, con iniciativas regulatorias específicas para salud, finanzas, defensa, pero sin una ley transversal de IA al estilo europeo.
- China: combina regulación ágil con fuerte control estatal sobre datos, vigilancia y plataformas tecnológicas.
Estos modelos (y sus tensiones) ejercen un “efecto de arrastre” —especialmente el europeo— sobre las discusiones latinoamericanas, que muchas veces importan principios, definiciones y estándares de afuera para adaptarlos en casa.
1.2 Situación latinoamericana: marcos previos y soft law
América Latina no parte de cero: buena parte de los países ya cuentan con leyes de protección de datos (inspiradas en el RGPD europeo), normativas de transparencia, acceso a la información o derechos digitales, que sirven como cimientos para construir un régimen de IA.
Además, existen instrumentos de “soft law” (de carácter no vinculante) que orientan buenas prácticas y estándares, por ejemplo recomendaciones de organismos internacionales, declaraciones de ética digital, códigos de conducta cooperativos.
Sin embargo, la mayoría de las normativas latinoamericanas específicas en IA están todavía en proyectos legislativos o fases de consulta pública.
2. Realidad latinoamericana: desafíos estructurales
La regulación de IA en América Latina enfrenta retos que van más allá de la técnica jurídica. Muchos tienen raíces profundas en las asimetrías institucionales, sociales y tecnológicas de la región.
2.1 Desigualdad institucional y capacidad regulatoria
No todos los países disponen del capital humano, recursos técnicos o institucionales para supervisar sistemas complejos de IA. Muchos carecen de agencias reguladoras fuertes, capacidades de auditoría algorítmica, laboratorios de testeo o mecanismos de sanción eficientes.
Esto genera un riesgo de “regulación simbólica”: leyes que se aprueban en papel pero con escasa operatividad real en el terreno.
2.2 Infraestructura desigual y soberanía digital
El cómputo de alto rendimiento, servidores, centros de datos, conectividad y acceso a GPUs avanzadas están concentrados en unos pocos países (por ejemplo, Brasil domina la capacidad de cálculo regional).
Esto implica que muchas naciones dependerán de servicios externos —plataformas, nube global, modelos pre-entrenados— lo cual puede debilitar su capacidad de regular y auditar efectivamente.
2.3 Brecha de datos y disponibilidad
Aunque la región produce grandes volúmenes de datos (sector público, privado, uso social), su disponibilidad real para investigación o innovación es limitada por barreras legales, fragmentación institucional, opacidad o falta de estándares interoperables.
Sin datos accesibles —o con datos sesgados— la regulación se enfrenta con un problema de base: no conocer cómo actúan realmente los sistemas en cada contexto.
2.4 Desigualdad social y sesgos
Los algoritmos tienden a replicar o amplificar sesgos sociales —discriminación por género, etnia, clase— si no se diseñan con cuidado. Dado que muchas poblaciones latinoamericanas están en situaciones de vulnerabilidad (migrantes, pueblos indígenas, zonas rurales), el impacto regulatorio debe incorporar una visión de justicia social.
Además, investigaciones muestran cómo la labor humana crítica detrás de la IA (como etiquetado de datos) suele realizarse en condiciones precarias, con bajos salarios y derechos laborales débiles.
2.5 Fragmentación normativa regional
Cada país avanza a su ritmo y con visiones distintas: algunos priorizan el fomento de la innovación, otros enfatizan los derechos ciudadanos, otros tienen enfoques más ideológicos. Esta heterogeneidad puede generar riesgos de incompatibilidad entre marcos nacionales, lo cual afecta a empresas que operan en múltiples jurisdicciones.
2.6 Cambio tecnológico acelerado y riesgo de obsolescencia normativa
La velocidad con que evolucionan los modelos de IA (por ejemplo IA generativa, modelos multimodales) hace que una ley ampliamente debatida pueda quedar desactualizada al momento de su promulgación. Los marcos deben tener flexibilidad, mecanismos de actualización y gobernanza ágil.
3. Panorama actual: avances y casos de la región
A pesar de estos desafíos, América Latina empieza a mostrar indicios prometedores de regulación, cooperación regional y experimentación normativa.
3.1 Proyectos de ley y estrategias nacionales
Algunos ejemplos notables:
- Chile: se discute un proyecto que clasifica los sistemas de IA por nivel de riesgo, con obligaciones regulatorias diferenciadas.
- Perú: cuenta con leyes y lineamientos que incentivan el uso responsable de IA en sectores estratégicos del Estado.
- México, Argentina, Colombia: han presentado proyectos de regulación normativa o políticas nacionales de IA que incluyen principios éticos, gobernanza de datos y supervisión.
3.2 Coordinación y mecanismos regionales
Organismos internacionales, redes de cooperación y declaraciones regionales actúan como marcos de convergencia normativa:
- Declaración de Santiago sobre IA ético: en América Latina y el Caribe, busca alinear objetivos éticos de IA entre estados.
- Recomendaciones de organismos como UNESCO y la creación de grupos de trabajo regionales para autonomía regulatoria.
- Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA): herramienta de diagnóstico regional que permite comparar capacidades, políticas y brechas nacionales.
3.3 Percepción social de la regulación
Según encuestas recientes, aproximadamente el 55 % de los latinoamericanos están a favor de regular la IA, y este apoyo sube a 65 % entre quienes tienen buen conocimiento del tema.
No obstante, también existe escepticismo sobre la preparación estatal: solo un 28 % cree que su país está listo para enfrentar los retos que implica la IA.
Este respaldo social puede constituir un punto de legitimidad política para impulsar regulaciones robustas.
4. Perspectivas y recomendaciones para una regulación eficaz
A partir del diagnóstico anterior, comparto algunas recomendaciones estratégicas y rutas posibles para América Latina:
4.1 Enfoque basado en riesgo + proporcionalidad
Adoptar un modelo regulatorio escalonado, en el que:
- Sistemas de alto riesgo (salud, justicia, empleo, decisiones sociales) estén bajo supervisión estricta, auditoría externa y criterios explícitos.
- Sistemas de bajo riesgo puedan funcionar con normas menos rígidas o códigos de conducta voluntarios.
- Mecanismos de revisión periódica para ajustar niveles de riesgo con base en evidencias tecnológicas emergentes.
Este enfoque es similar al del AI Act europeo, pero debe adaptarse a las capacidades locales.
4.2 Fortalecimiento institucional y capacidades técnicas
- Crear o dotar de recursos a entidades reguladoras que puedan auditar algoritmos, exigir explicabilidad y realizar pruebas independientes.
- Formar laboratorios públicos de IA, mecanismos de certificación y entidades de evaluación algorítmica.
- Fomentar alianzas con universidades, organismos internacionales y el sector privado para transferir conocimientos y herramientas.
4.3 Políticas de datos abiertas y estándares interoperables
- Promover leyes que faciliten el acceso responsable a datos públicos e interinstitucionales, con salvaguardias de privacidad.
- Incentivar estándares de interoperabilidad de datos, APIs y formatos abiertos.
- Impulsar iniciativas regionales de intercambio de datos (con gobernanza compartida) para fortalecer el ecosistema AI regional.
4.4 Construir soberanía digital
- Incentivar desarrollos locales (modelo abierto, alianzas público-privadas) para reducir dependencia de proveedores extranjeros de IA.
- Promover competencias locales de frontera en investigación y desarrollo, no solo consumo de tecnología.
- Financiar la infraestructura regional de cómputo (centros de datos, GPU compartidas) para democratizar el acceso.
4.5 Gobernanza adaptable y mecanismos evolutivos
- Que la normativa tenga cláusulas de revisión automática, “disparadores” de actualización o reactivación.
- Incluir gobernanza híbrida con participación de la sociedad civil, auditores independientes y expertos técnicos.
- Usar “sandbox regulatorios” o entornos controlados donde empresas e instituciones puedan probar innovaciones bajo supervisión.
4.6 Enfoque de equidad y justicia social
- Establecer normas de evaluación de impacto algorítmico (IA impact assessment) con perspectiva de género, diversidad étnica y social.
- Garantizar mecanismos de transparencia, apelación y control ciudadano sobre decisiones automatizadas que afecten derechos individuales.
- Combatir los sesgos mediante auditorías independientes, datos representativos y estándares de fairness.
4.7 Coordinación latinoamericana e integración normativa
- Fomentar bloques regionales —CEPAL, ALADI, MERCOSUR, Comunidad Andina— para construir marcos comunes mínimos de regulación de IA.
- Desarrollar “normas modelo regionales” que puedan ser adoptadas por los países, adaptadas localmente.
- Crear observatorios interregionales de IA para monitorear tendencias, fugas regulatorias y armonizar criterios.
5. Escenarios futuros: riesgos y oportunidades
La forma en que América Latina regule la IA tendrá efectos duraderos sobre su autonomía tecnológica, competitividad y justicia social. Algunos escenarios plausibles:
5.1 Riesgo de fuga de capitales e inversión
Si la regulación es excesivamente rígida o costosa, startups e inversionistas podrían migrar a otras jurisdicciones más “light”. Por ello la regulación debe buscar equilibrios que no estrangulen la innovación.
5.2 Disparidades entre países
Los países con mayor capacidad técnica (Brasil, México, Chile) podrían pujar en ventaja regulatoria, dejando atrás naciones con menos recursos. La regionalización puede atenuar esa ruptura.
5.3 Concentración tecnológica y dependencia
Si América Latina no desarrolla su propia base tecnológica, seguirá importando modelos, servicios y algoritmos de empresas globales, lo cual debilita su poder regulatorio real.
5.4 Democracia, transparencia y confianza social
Una regulación bien diseñada puede aumentar la confianza ciudadana en las tecnologías emergentes, fortalecer la rendición de cuentas y limitar abusos vinculados a vigilancia, manipulación de opiniones o algoritmos opacos.
5.5 Innovación con propósito
La región tiene oportunidades únicas: priorizar IA para servicios públicos, inclusión social, medio ambiente, agricultura sostenible, salud en zonas remotas. La regulación puede orientar esa innovación hacia los desafíos locales.
6. Consideraciones éticas y legales
Toda regulación de IA debe ser consciente de tensiones éticas y legales que no tienen respuestas fáciles:
- Autonomía vs control: ¿hasta qué punto regular para prevenir daños sin inhibir la innovación?
- Responsabilidad compartida entre diseñadores, operadores, usuarios y autoridades.
- Derechos humanos digitales: privacidad, no discriminación, libertad de expresión, acceso a la justicia en contextos algoritmos.
- Transparencia y explicabilidad: exigir que sistemas críticos sean auditables y explicables a los ciudadanos.
- Descolonización de la tecnología: evitar que América Latina sea meramente “recurso” de datos al servicio de grandes plataformas externas.
- Neutralidad tecnológica: la regulación debe evitar favorecer una arquitectura tecnológica específica (por ejemplo, un tipo de modelo) y permitir diversidad de enfoques.
Conclusión
Regulación de IA en América Latina no es tarea simple ni uniforme: implica enfrentar asimetrías técnicas, institucionales y sociales profundamente arraigadas. Pero el momento es propicio. Con alianzas regionales, instrumentos regulatorios adaptativos y un fuerte enfoque en justicia social, la región puede diseñar marcos de gobernanza propios —no simplemente imitaciones— que impulsen la innovación responsable.
La decisión está ante los gobiernos, las universidades, las empresas y la sociedad civil: avanzar hacia políticas de IA que no solo controlen riesgos, sino que también potencien derechos, inclusión y desarrollo tecnológico local.
Preguntas frecuentes sobre la regulación de la inteligencia artificial en América Latina
¿Por qué es urgente regular la IA en América Latina?
La IA entra en ámbitos sensibles (salud, justicia, empleo), y sin regulación se corre el riesgo de sesgos, abusos, concentración tecnológica y pérdida de soberanía.
¿Qué modelos regulatorios inspiran a América Latina?
Muchos países latinoamericanos toman como referencia el modelo europeo (AI Act), pero lo adaptan con flexibilidad a sus realidades institucionales y tecnológicas.
¿Cuáles son los principales desafíos para regular la IA en la región?
Falta de capacidad técnica institucional, desigualdad en infraestructura, fragmentación normativa, brecha de datos y rápido cambio tecnológico.
¿Cómo puede América Latina fomentar una regulación eficaz de IA?
Con enfoque basado en riesgo, fortalecimiento institucional, soberanía digital, gobernanza regional y normas evolutivas con participación ciudadana.
