España y la ruta de la IA que conviene a América Latina
Del juego de la escala al juego del razonamiento (Versão em português no post - English version inside)
Damos la bienvenida en esta publicación a nuestro colaborador y coautor Ramón Casilda Béjar, economista y miembro del IELAT – Universidad de Alcalá.
La relación entre España y América Latina en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) se está reconfigurando hacia un modelo de cooperación estratégica que busca superar la dependencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM) anglosajones, priorizando la soberanía digital en español y el razonamiento, la explicabilidad e IA aplicada, sobre la mera capacidad de escala.
La relación entre España y América Latina en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) se está reconfigurando hacia un modelo de cooperación estratégica que busca superar la dependencia de los grandes modelos de lenguaje (LLM) anglosajones, priorizando la soberanía digital en español y el razonamiento, la explicabilidad e IA aplicada, sobre la mera capacidad de escala.
La estrategia española, englobada en la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2024 y en España Digital 2026, ofrece un puente hacia América Latina en un escenario internacional dominado por dos potencias principales, Estados Unidos y China, que se han enfocado en la creación de modelos base masivos de lenguaje. Estos modelos se caracterizan por un elevado consumo de energía y datos, y están diseñados para maximizar la capacidad de generalización.
Sin embargo, este enfoque implica altos costes y una dependencia tecnológica que no siempre favorece a regiones con recursos limitados. España no abandona la apuesta por la escala —la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 refuerza la supercomputación con MareNostrum 5 y desarrolla modelos de lenguaje propios—, pero la combina con una orientación hacia el razonamiento, la infraestructura pública abierta y la aplicación práctica de la IA, impulsando modelos abiertos como la familia ALIA. Destaca especialmente el modelo ALIA 40B Instruido, desarrollado en el Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS), un modelo multilingüe entrenado en MareNostrum 5 con foco ibérico y europeo, que presta especial atención al castellano y a las lenguas cooficiales de España (catalán/valenciano, euskera y gallego), además del inglés, con adaptación a las características socioculturales de su entorno. Su carácter abierto le permite servir como base o referencia para futuras adaptaciones específicas a los contextos locales de América Latina.
Esta estrategia prioriza el aprovechamiento de la amplia cantidad de datos disponibles en español, lo que puede mejorar la cobertura lingüística de los modelos. La adaptación efectiva a América Latina requerirá, no obstante, corpus, evaluación y ajuste específicos por país, sector y variante lingüística, con el fin de evitar la dependencia de traducciones o de modelos sesgados que no respondan a las necesidades reales de la región.
España, como ya ocurre en el ámbito de las inversiones, puede posicionarse como hub tecnológico entre Europa y América Latina, apoyándose en capacidades como el BSC-CNS, ALIA y los programas de conexión empresarial con la región. El BSC-CNS, uno de los centros más potentes de Europa, ofrece servicios de computación esenciales para el desarrollo y despliegue de inteligencia artificial.
Además, España promueve la cooperación regulatoria, buscando alinear las políticas de IA con América Latina bajo la visión europea de una “IA de confianza”, segura y ética. En el plano interno, esa visión es supervisada por la Agencia Española de Supervisión de Inteligencia Artificial (AESIA), que actúa como autoridad de supervisión y referencia nacional en la aplicación del Reglamento europeo de IA, en coordinación con otras autoridades competentes, y desarrolla además funciones de asesoramiento, inspección, formación y un marco de certificación voluntaria. Su experiencia puede servir de referencia en los diálogos con la región. El fomento del ecosistema de startups es otro pilar estratégico: programas como España-Latam Scale-up facilitan la llegada de scale-ups latinoamericanas al ecosistema español como puerta de entrada al mercado europeo, incluidas empresas tecnológicas y de IA, aunque su alcance no se limita exclusivamente a inteligencia artificial.
Principales ejes de la cooperación España–América Latina
España mantiene una estrategia activa de cooperación con América Latina centrada en el desarrollo de una IA ética, la soberanía tecnológica y el intercambio de talento. Una posible agenda compartida para 2026 podría orientarse de forma prioritaria hacia la soberanía lingüística y digital, basada en los siguientes pilares:
Convergencia regulatoria. La convergencia regulatoria es uno de los principales desafíos, siendo necesario reforzar la cooperación para asegurar un marco común y sólido en materia de inteligencia artificial.
Infraestructura y supercomputación. Se han firmado memorandos de entendimiento, como el de Chile, para colaborar en supercomputación, intercambio de conocimiento y desarrollo de IA.
Seguridad y lucha contra el crimen. La Unión Europea, con el apoyo de España, promueve el uso de la IA para combatir el crimen organizado en la región, fortaleciendo a la vez la soberanía digital.
Índice Latinoamericano de IA (ILIA). Se utiliza como herramienta para medir el progreso de la IA en 19 países, fomentando su uso al servicio de las personas.
Latam-GPT y soberanía lingüística. España, a través del corpus de datos aportado, ha contribuido al desarrollo de Latam-GPT, un modelo de lenguaje abierto y colaborativo en cuya construcción participaron más de 65 instituciones de 15 países, incluidos 13 de América Latina y el Caribe. El proyecto está diseñado para fortalecer la soberanía lingüística y cultural de la región, especialmente en español y portugués, con atención a variantes locales y lenguas originarias. Latam-GPT representa un hito y un avance clave para la soberanía tecnológica, fruto de la alianza regional que se presentó el 10 de febrero de 2026, siendo el primer Gran Modelo de Lenguaje (LLM) abierto diseñado desde y para América Latina y el Caribe. El proyecto fue coordinado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile, con el apoyo de CAF, Amazon Web Services y Data Observatory, y junto a gobiernos, universidades, organismos multilaterales y empresas tecnológicas. El modelo se desarrolló sobre una arquitectura base Llama 3.1 de 70.000 millones de parámetros, complementada con un corpus regional y benchmarks adaptados al contexto latinoamericano. Fue construido bajo principios éticos claros, con procesos de selección y documentación de datos que aseguran transparencia y uso responsable. Existe, por tanto, una oportunidad clara para que España conecte su estrategia ALIA con Latam-GPT y refuerce la cooperación lingüística y técnica entre ambos ecosistemas.
Liderazgo de España. Según un estudio de UNIR, España se sitúa a la cabeza del desarrollo de la IA en el ámbito hispanohablante, lo que facilita su papel como socio tecnológico de referencia en América Latina.
Cumbre Iberoamericana de Madrid 2026. Está previsto que se impulse y se someta a aprobación una iniciativa regional de IA en el contexto de la Cumbre Iberoamericana de Madrid, que se celebrará los días 4 y 5 de noviembre de 2026, precedida por el primer Foro Digital Iberoamericano los días 3 y 4 de noviembre.
En resumen, la cooperación española busca que Latinoamérica no solo adopte tecnología, sino que participe activamente en su creación y regulación, con especial énfasis en el idioma español y en la ética.
Beneficios para América Latina
Según estimaciones del Foro Económico Mundial y McKinsey, el avance de la adopción de IA en América Latina podría aumentar la productividad regional entre un 1,9 % y un 2,3 % anual y generar entre 1,1 y 1,7 billones de dólares de valor económico adicional al año. España puede contribuir a esa agenda como socio tecnológico, regulatorio y lingüístico, sin que la cifra deba atribuirse directamente a una “ruta española”. En términos de soberanía tecnológica, esta cooperación permite a los países latinoamericanos reducir la dependencia de proveedores extranjeros, asegurando que la tecnología aplicada se ajuste a sus marcos normativos y culturales propios.
Con todo ello se potencia la especialización sectorial, priorizando la IA aplicada a áreas clave como el sector agroalimentario, la salud, la educación y la administración pública, superando así la fase de adopción generalista y promoviendo soluciones adaptadas a las necesidades reales de la región.
En cuanto a la inversión, la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 de España fue dotada con 1.500 millones de euros adicionales —procedentes fundamentalmente del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y de su adenda—, que se sumaron a los 600 millones ya movilizados. Este compromiso refleja la apuesta del país por el desarrollo tecnológico y la colaboración internacional, en la que España puede actuar como socio estratégico en infraestructura, supercomputación, talento y regulación, sin que el reto consista en competir en el alto coste de entrenar modelos base gigantescos, sino en liderar la aplicación ética y la personalización de la inteligencia artificial.
Del juego de la escala al juego del razonamiento
A todo ello, la conversación global sobre inteligencia artificial se ha vuelto binaria: o se entra en la carrera de los modelos cada vez mayores —más datos, más cómputo, más centros de datos— o se acepta un papel de adopción pasiva como consumidor de tecnología externa. Ese encuadre conduce a una mala decisión pública. Para América Latina, la pregunta no es si la IA llegará —que ya llegó—, sino qué tipo de IA conviene acelerar con recursos fiscales escasos e infraestructuras desiguales.
El paradigma dominante se apoya en una tríada: grandes volúmenes de datos, hardware acelerado (GPU y chips especializados) y centros de datos capaces de sostener potencia eléctrica, refrigeración y conectividad a gran escala. Es una economía que premia al que ya tiene capital, cadenas de suministro, nube y escala energética. Copiarla desde la periferia tecnológica suele ser asimétrico. El riesgo es terminar pagando costes en forma de energía, agua y dependencia contractual, sin capturar los beneficios como la propiedad intelectual, la autonomía, la cadena de valor o la resiliencia.
La asimetría se agrava porque la región parte de condiciones heterogéneas. La conectividad y el equipamiento siguen siendo desiguales. La nube no llega con la misma calidad a escuelas rurales que a capitales y el cómputo avanzado se concentra en pocos polos. A eso se suma una brecha estructural de inversión causada por el capital global para IA, que se asigna según el control de las plataformas y la rentabilidad, no acorde a las urgencias sociales. En ese contexto, “ganar por escala” tiende a reforzar la dependencia de los hiperescaladores, el hardware importado y los servicios críticos que no se controlan.
Pero hay una tercera vía, más realista y útil para el Estado, conformada por una hoja de ruta centrada en razonamiento, causalidad y conocimiento estructurado, con arquitecturas diseñadas para operar con restricciones reales de presupuesto, energía y conectividad. No es renunciar al aprendizaje estadístico. Es desplazar el foco desde la acumulación masiva hacia la capacidad de decidir bien.
La IA, además, no es un bloque monolítico. Existen enfoques basados en conocimiento —reglas, ontologías, representaciones explícitas— y enfoques híbridos que hoy ganan relevancia por la simple razón de que el sector público necesita trazabilidad. En justicia, salud, defensa o regulación, un sistema que recomienda pero no explica “por qué” introduce un problema de legitimidad.
En el presente, varias líneas ofrecen caminos menos intensivos en datos. La IA neuro-simbólica combina aprendizaje con estructuras lógicas para mejorar razonamiento y control. Los grafos de conocimiento integran información dispersa y permiten inferencias comprensibles. Los enfoques causales ayudan a contestar la pregunta que más importa en política pública: “¿qué pasará si intervenimos?”. En paralelo, arquitecturas de agentes y sistemas cognitivos organizan decisiones en entornos dinámicos, con datos escasos o sensibles. Y, a nivel de despliegue, modelos eficientes y computación en el borde (edge) reducen latencia y dependencia de la conectividad, habilitando usos en hospitales periféricos, escuelas con redes irregulares o municipios alejados.
No hablamos de teorías académicas, sino de una oportunidad para construir una IA de Estado con capacidades que aumentan la soberanía efectiva y la resiliencia institucional. Allá donde el Estado tiene mandato y ventaja —conocimiento institucional, jurisdicción, capacidad normativa— se puede actuar.
Medir el éxito por el tamaño del modelo es una tentación importada. Medirlo por mejoras verificables en productividad pública, seguridad, calidad de servicios y confianza institucional es estrategia.
¿Qué implica esto en sectores concretos?
Defensa y seguridad. En un entorno de amenazas híbridas, la ventaja no proviene de entrenar un modelo gigantesco, sino de sistemas de apoyo a la decisión que integren señales dispersas, gestionen incertidumbre y expliquen sus recomendaciones. Arquitecturas basadas en razonamiento y agentes pueden entregar retornos rápidos sin exigir macrocentros de cómputo.
Sanidad. Los datos clínicos son sensibles y la centralización masiva no siempre es viable ni deseable. La combinación de modelos frugales desplegados localmente, técnicas de privacidad y marcos causales para evaluar intervenciones permite mejorar decisiones sin exponer derechos ni depender de conectividad perfecta.
Educación. Si la brecha digital persiste, apostar por soluciones que presuponen nubes permanentes amplía desigualdades. Conviene priorizar herramientas que funcionen con conectividad limitada (apoyo docente, contenidos estructurados, analítica explicable) y tratar el talento como infraestructura, con formación a docentes y rutas de especialización.
Regulación, justicia y control del gasto. Aquí hay ganancias inmediatas con IA explicable, priorizando inspecciones, detectando anomalías, mejorando compras públicas y reforzando la rendición de cuentas con trazabilidad de evidencias y criterios.
Energía y ambiente. En el debate público suele quedar fuera la huella material de la IA. Pero los despliegues intensivos en centros de datos presionan redes eléctricas y recursos hídricos y crean cuellos de botella locales. Por eso, la política de IA debería incorporar desde el inicio criterios de eficiencia, requisitos de transparencia sobre consumos de energía y agua en la contratación pública y una planificación que evite que la digitalización compita con objetivos climáticos o con tarifas eléctricas socialmente sensibles.
De este enfoque se desprende una agenda pública ejecutable que requiere definir “IA soberana” por capacidades de decisión (toma de decisiones trazable, gobernanza de datos y despliegue híbrido); construir infraestructura ligera de conocimiento (ontologías y grafos por sector como bienes públicos interoperables); y pasar a la implementación eficiente, transparencia en compras públicas y pilotos de alto valor estatal con evaluación rigurosa y transferencia de capacidades al Estado.
En síntesis, el juego de la escala beneficia, por diseño, a quienes controlan capital, cómputo y plataformas. América Latina no debería resignarse a ser consumidora pasiva, pero tampoco tiene sentido hipotecar presupuesto y soberanía en una carrera que nace desequilibrada. La alternativa competitiva es una IA frugal, explicable y orientada al razonamiento, diseñada para los problemas reales del Estado y para las restricciones reales de la región.
La decisión, al final, es política. El futuro no lo determina el tamaño del modelo, sino la claridad estratégica para escoger la ruta que maximiza valor público, reduce dependencia y fortalece las instituciones. Ese es el debate que la región necesita.
 | A guest post by
|