América Latina lucha por escribir sus propias reglas de IA antes de que otros las escriban por ella
De São Paulo a Santiago, los legisladores corren contra el reloj para crear un modelo de regulación de inteligencia artificial genuinamente latinoamericano: uno que proteja los derechos sin sofocar la innovación, y que resista convertirse en una simple copia del código de otros.
Llamadas de atención desde un futuro sintético
Durante años, la inteligencia artificial apenas figuró en el radar legislativo de América Latina. Se veía como el backend de las aplicaciones móviles, una palabra de moda para startups, un problema de Silicon Valley. Esa ilusión se rompió el otoño pasado cuando la carrera por la alcaldía de São Paulo se vio sacudida por un audio falso (deepfake) que imitaba la voz de un candidato y se difundió como pólvora en WhatsApp y en radios locales. Nadie pudo decir quién lo creó. Pero todos vieron las consecuencias.
De repente, la IA ya no era un problema del futuro: estaba allí mismo, susurrando en bandejas de entrada y foros de comentarios.
En Bogotá, Buenos Aires y Santiago sonaron las alarmas. En Costa Rica, el tribunal electoral contrató discretamente a científicos de datos para monitorear contenidos digitales de campaña de cara a las elecciones de 2026. En Brasil, estalló una dura batalla pública entre reguladores y Meta, con Brasilia exigiendo acceso al código fuente de los algoritmos de recomendación.
En el centro hay un vacío peligroso. Un índice del FMI publicado en abril mostró a América Latina muy por detrás de la OCDE y China en cuatro áreas críticas: acceso a banda ancha, talento tecnológico, gasto en I+D y —quizás lo más urgente— regulación. Esa última brecha acarrea un riesgo único: sin reglas firmes, la región podría convertirse en un vertedero de sistemas de IA no regulados, aquellos bloqueados en Bruselas pero desplegados en silencio en favelas de Río o en call centers guatemaltecos.
Ni Bruselas ni Silicon Valley: surge una tercera vía
América Latina intenta ahora construir algo distinto: no una copia calcada de la Ley de IA de la UE, con sus costos de cumplimiento altísimos, ni una hoja en blanco como en EE. UU. bajo el presidente Trump, donde reinó la desregulación en nombre de la innovación. Lo que la senadora chilena Ximena Órdenes llama “una tercera vía —protectora pero habilitante—” está tomando forma.
Su propuesta de ley sometería el reconocimiento facial en espacios públicos a mandatos de transparencia y lanzaría programas de sandbox para que desarrolladores prueben aplicaciones sensibles —como chatbots médicos— bajo estricta supervisión gubernamental.
En Brasil, el borrador legislativo adopta una línea más dura. Incluye disposiciones de responsabilidad civil y obligaría a que los sistemas de IA que operen en portugués se entrenen también con dialectos locales, un ajuste técnico con profundas implicaciones para la equidad. En otros países —Colombia, Perú y Paraguay— los proyectos se concentran en un tema: la discriminación algorítmica en créditos y contrataciones. En economías donde un mal puntaje puede devolver a un trabajador a la informalidad, las apuestas son personales y urgentes.
Argentina, aún atrapada en el caos fiscal, carece de una política nacional unificada de IA. Pero audiencias parlamentarias recientes reunieron a víctimas de deepfakes de género y a emprendedores de IA: prueba de que, aun sin ley, la voluntad política de enfrentar las sombras de la IA está creciendo.
Lo que une estos esfuerzos dispersos es una sola idea: América Latina no puede darse el lujo de dejar que otros decidan qué significa justicia en lenguas y mercados laborales en los que nunca han puesto un pie.
Un plano regional, un principio a la vez
Para evitar la fragmentación y crear estándares significativos, los expertos sostienen que la región necesita no tanto un plano como una brújula. Los analistas Ángeles Cortesi y Pablo León han planteado cuatro preguntas que deberían guiar toda ley de IA en la región:
- ¿Cuál es el propósito? ¿Se trata de atraer inversión, proteger la privacidad o aumentar el control gubernamental?
- ¿Dónde está el riesgo? ¿Deberían recibir más escrutinio los sistemas fronterizos de IA o los algoritmos de crédito que los drones de reparto?
- ¿Qué tipo de reglas? ¿Principios éticos, especificaciones técnicas o sandboxes flexibles?
- ¿Cómo encaja en la región? ¿Puede sobrevivir una ley en lugares donde la mitad de la fuerza laboral es informal y la conexión a internet se cae a 30 minutos de la capital?
No son preguntas retóricas. Desarrolladores latinoamericanos reportan que los chatbots populares entrenados en inglés suelen destrozar nombres indígenas y fallan en comprender los verbos compuestos en español. Los sistemas de calificación de la economía de plataformas, importados de Asia, etiquetan rutinariamente a trabajadores con múltiples ingresos como fraudulentos, porque los algoritmos no fueron diseñados para economías informales complejas.
¿La solución? Regulaciones hechas en Latinoamérica que obliguen a usar conjuntos de datos diversos, exijan explicabilidad multilingüe y abran los bancos de datos gubernamentales para que las startups locales no tengan que adivinar ni raspar datos.
De leyes aisladas a una doctrina latinoamericana de IA
La fragmentación es una amenaza. Si Uruguay crea reglas laxas mientras Ciudad de México endurece las suyas, las empresas de IA simplemente se instalarán en Montevideo y operarán en todas partes. Es el truco más viejo del manual.
Para evitar esa deriva, la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), respaldada por la ONU, intervino. Su Agenda Digital 2024 propone un enfoque continental para la supervisión de la IA, incluyendo:
- Un “laboratorio de supervisión de IA” compartido, alojado en universidades líderes.
- Un sandbox regional para fintechs, supervisado conjuntamente por reguladores de tres países.
- Un protocolo estandarizado de stress test para auditar grandes modelos de IA.
Es una visión que podría ayudar a la región a negociar con los gigantes tecnológicos y presionar por acuerdos más equitativos en almacenamiento en la nube o acceso a semiconductores. Pero la visión necesita dinero. La mayoría de las agencias regionales ni siquiera cuentan con un científico de datos a tiempo completo. Defensores proponen una solución simple: destinar una porción de las ganancias de las subastas de espectro a programas de alfabetización en IA, siguiendo el modelo de los bootcamps de gobernanza digital de Estonia.
No se trata de igualar a los titanes tecnológicos, sino de nivelar el campo de juego para que América Latina pueda hablar —y programar— por sí misma.
PixaBay@Geralt
La cuenta regresiva hacia una estrategia soberana de IA
Los próximos 18 meses son críticos. Una vez que Europa finalice su Ley de Nube y Desarrollo de IA, y Washington redoble su apuesta por la I+D abierta, las corporaciones globales alinearán sus presupuestos de cumplimiento con la primera entidad que establezca reglas claras.
Pero América Latina aún tiene tiempo. Si se mueve rápido, podría ofrecer a los inversores claridad regulatoria sin rigidez: un marco severo contra los abusos biométricos, pero flexible con la IA climática y agrícola. Ese posicionamiento podría atraer capital y generar confianza, especialmente en lugares donde los algoritmos de recomendación ya influyen en todo, desde la educación hasta la vivienda.
Y el público observa. Actualmente, los ciudadanos carecen de un proceso de apelación significativo cuando un algoritmo de contratación los marca como no aptos o cuando un banco les niega crédito debido a cálculos defectuosos de IA. Transparencia, ética localizada y actualizaciones frecuentes —no reglas estáticas— podrían formar la columna vertebral de una identidad latinoamericana en IA.
Lea Tambien: El Telescopio Olvidado de México Ahora Vigila los Cielos para Proteger la Tierra
La oportunidad está ahí: moldear la tecnología antes de que ella moldee a la región. Y en un mundo digital que rara vez espera, los legisladores latinoamericanos quizá tengan una sola oportunidad de firmar con su nombre el código.
