CENIA participó en una mesa redonda en Washington D.C. donde se debatió sobre colaboración regional, soberanía tecnológica y el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial adaptadas al contexto local.
Antonia Moreno, jefa de Incidencia Pública del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), participó el 19 de mayo de 2026 en la mesa redonda “AI Horizons: Latin America”, realizada en el Meridian House de Washington D.C. El encuentro, organizado por el Meridian International Center, fue el segundo de una serie de diálogos sobre Inteligencia Artificial en el Sur Global y reunió a representantes de la diplomacia, la tecnología, la academia y el emprendimiento para discutir cómo América Latina puede mantenerse a la vanguardia frente a los impactos de la IA y fortalecer el desarrollo de iniciativas locales, en un contexto marcado por brechas críticas en cooperación, educación e inversión.
Colaboración regional como base para un crecimiento sostenido
Uno de los ejes centrales del debate fue la necesidad de abordar los riesgos, oportunidades y carencias de la IA en América Latina desde una perspectiva colectiva. Los participantes coincidieron en la importancia de enfrentar como región la brecha de capacidad de cómputo y de recolección de datos, cerrando vacíos de infraestructura mediante el uso compartido de recursos en lugar de avanzar con proyectos individuales, más costosos y lentos. También se planteó la necesidad de coordinar entre países instituciones, estándares y marcos de gobernanza para la adopción de IA, considerando los distintos niveles de desarrollo tecnológico de cada país.
En los últimos años han surgido distintas iniciativas regionales de gobernanza responsable de la IA, como la Declaración de Montevideo (2024), el Foro Iberoamericano de Parlamentarios Digitales (2024) y la Declaración de Cartagena (2024). Según uno de los participantes, estos marcos regionales deberían basarse en el riesgo, ser flexibles y proporcionales.
Soluciones adaptadas al contexto local
Varios participantes destacaron que América Latina debe dejar de ser vista únicamente como consumidora de modelos de IA existentes y posicionarse como un espacio para desarrollar soluciones que respondan a sus propias necesidades y oportunidades. Se planteó que la IA debe adoptarse e integrarse considerando el contexto de las sociedades latinoamericanas (sus culturas, idiomas e industrias particulares) en lugar de competir en el desarrollo de modelos base. En ese sentido, se señaló que los modelos de código abierto representan una alternativa para desarrollar soluciones culturalmente relevantes sin asumir el costo de las licencias propietarias.
Alianzas público-privadas débiles, un freno a la innovación
Otro de los obstáculos identificados fue la falta de alianzas estables entre los sectores público y privado. Si bien el valor de estas asociaciones es reconocido a nivel general, su implementación sigue siendo un desafío: la corrupción y la desconfianza pública dificultan la colaboración en distintos países de la región. Frente a esto, se planteó la utilidad de impulsar iniciativas de transparencia, acceso a información pública y un lenguaje más claro en las políticas gubernamentales, además del uso de la IA para optimizar el diseño de políticas públicas basadas en datos.
Varios participantes, con experiencia directa en la creación de startups en países como México y Perú, relataron las dificultades que enfrentaron al intentar colaborar con organismos públicos, incluida la reticencia de algunos gobiernos a invertir en iniciativas locales de IA. También se mencionó que el apoyo estatal a startups y programas de aceleración varía significativamente entre países, e incluso dentro de un mismo país según los cambios de administración y el clima político, lo que afecta directamente el acceso a financiamiento.
La brecha de talento como desafío crítico
Los participantes coincidieron en que América Latina no carece de capacidad innovadora (el capital humano es uno de sus principales recursos), pero identificaron una brecha entre esa capacidad y las habilidades necesarias para escalar proyectos de emprendimiento. Como ejemplo, se citaron estudios de la Asociación de Emprendedores de México (ASEM), que mostraron que cerca del 60% de los emprendedores mexicanos encuestados usa IA en tareas habituales, pero no sabe cómo escalar ese uso para crecer como fundadores.
A esto se sumaron los resultados del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, que identificó la brecha de talento como uno de los desafíos más críticos de la región: 13 de los 19 países evaluados presentan carencias en el desarrollo temprano de habilidades en IA. Frente a este panorama, los participantes plantearon la urgencia de fortalecer la educación y la capacitación especializada, con especial atención en jóvenes y poblaciones marginadas.
Capital disponible, pero falta inversión de largo plazo
Finalmente, los participantes coincidieron en que el acceso al capital financiero no es, en general, una barrera significativa para el crecimiento en América Latina, dado que existen inversionistas privados e institucionales en distintos puntos de la región. El desafío, señalaron, está en atraer “capital paciente”: inversión que tarda años en generar retorno, pero que resulta clave para sostener ecosistemas de innovación. Los gobiernos fueron identificados como posibles proveedores de este tipo de capital, siempre que se logre cerrar la brecha de confianza mencionada anteriormente, aunque los participantes reconocieron que podrían ser necesarias otras soluciones. En definitiva, si bien la IA representa una oportunidad relevante para la región, las inversiones iniciales en infraestructura y tecnología pueden resultar riesgosas sin estrategias financieras coherentes ni mecanismos de rendición de cuentas.
