Recientemente el World Economic Forum volvió a poner el foco en una pregunta crucial: ¿cómo acelerar la inteligencia artificial en América Latina? La conversación gira en torno a infraestructura, inversión y regulación. Pero según varios expertos, hay una verdad más profunda que empieza a repetirse en distintos foros empresariales y académicos: el desafío no es solo tecnológico, es a nivel educación.
Y ahí está el punto neurálgico. Porque América Latina no se va a quedar atrás por falta de algoritmos. Puede quedarse atrás por falta de personas preparadas para entenderlos, usarlos y adaptarlos.
El error histórico que no podemos repetir
La región ya vivió este patrón. Cuando llegó internet, muchos países lograron expandir conectividad, pero no siempre lograron convertirla en productividad, innovación o propiedad intelectual local. Consumimos plataformas globales, pero construimos pocas propias.
Con la inteligencia artificial, el riesgo es mayor. No estamos hablando solo de acceso a herramientas, sino de acceso a capacidades cognitivas amplificadas por tecnología.
Si la región se limita a importar modelos y soluciones sin formar talento local, haciendo el papel de simples usuarios, terminará dependiendo estructuralmente de decisiones externas. Y eso no es solo un problema económico, sino estratégico.
Infraestructura sin talento es algo vacío
Es cierto que se necesitan centros de datos, energía confiable y acceso a hardware especializado. Pero, al parecer, incluso si mañana América Latina tuviera el mejor equipamiento, seguiría faltando algo esencial: masa crítica de talento en ciencia de datos, ética de IA, ingeniería avanzada y gestión tecnológica.
Y aquí entra el ángulo que muchos empresarios ya están señalando: más allá de la tecnología, el reto es la educación. No basta con capacitar programadores. Se necesita formar docentes, actualizar currículos, enseñar pensamiento crítico y habilidades digitales desde etapas tempranas. La IA no es solo una herramienta técnica; es una capa transversal que afectará todas las profesiones.
Si los sistemas educativos no evolucionan al mismo ritmo que la tecnología, la brecha no será entre países, sino dentro de cada país.
El verdadero riesgo: una élite aumentada y una mayoría desplazada
La IA puede ser el gran democratizador o el gran amplificador de desigualdad. Depende de quién tenga acceso a formación. En un escenario optimista, estudiantes en escuelas públicas podrían usar sistemas de IA para personalizar aprendizaje, reforzar habilidades y acelerar su preparación para el mercado laboral. En un escenario negativo, solo universidades privadas y corporaciones avanzadas aprovecharán estas herramientas, dejando al resto rezagado.
La historia económica muestra que cuando la tecnología avanza más rápido que la educación, la desigualdad se dispara. Y América Latina ya carga con brechas profundas. No se trata solo de programar, sino de entender
Otro error común es pensar que acelerar la IA significa formar únicamente ingenieros. La transformación será mucho más amplia. Abogados necesitarán entender algoritmos. Médicos deberán interpretar sistemas predictivos. Funcionarios públicos tendrán que regular herramientas que cambian cada seis meses.
La alfabetización en IA no puede limitarse a carreras STEM. Debe convertirse en una competencia transversal.
Porque el riesgo no es que falten expertos de élite. El riesgo es que la mayoría no entienda el sistema que está influyendo en sus decisiones cotidianas.
Regulación inteligente empieza en el aula
Cuando se habla de marcos regulatorios equilibrados, muchas veces se piensa en congresos y agencias estatales. Pero la regulación sostenible nace antes: en la formación de quienes tomarán decisiones públicas y privadas en la próxima década. Sin educación en ética digital, transparencia algorítmica y uso responsable de datos, cualquier regulación será reactiva.
La aceleración tecnológica sin aceleración educativa produce dependencia. La combinación de ambas puede producir liderazgo regional.
Una ventana que no estará abierta para siempre
La inteligencia artificial no es una moda pasajera. Es una infraestructura que puede ayudar a reconfigurar industrias completas. Agricultura, minería, salud pública y servicios financieros en América Latina pueden beneficiarse enormemente de aplicaciones adaptadas a contextos locales.
Pero para que eso ocurra, se necesita talento que entienda las realidades locales y pueda entrenar modelos con datos pertinentes. No basta con importar soluciones diseñadas para otras geografías. La región no necesita competir con Silicon Valley en investigación básica. Se necesita formar capital humano capaz de aplicar IA a sus propios desafíos estructurales.
Acelerar sí, pero educar primero
Hablar de acelerar la IA en América Latina suena moderno y ambicioso. Pero sin una transformación educativa profunda, la aceleración puede convertirse en simple adopción superficial. La región tiene creatividad, población joven y urgencia económica. Lo que está en juego no es solo crecimiento, sino autonomía tecnológica y cohesión social.
La inteligencia artificial puede ser el motor de una nueva etapa de desarrollo regional. Pero si la educación no acompaña, el motor funcionará solo para unos pocos.
La pregunta no es si América Latina puede usar IA, en realidad, es si está preparada para entenderla, gobernarla y crear valor propio a partir de ella.
