América Latina alcanzó un hito en la construcción de su ecosistema digital el pasado 10 de febrero, cuando presentó oficialmente Latam-GPT, el primer modelo grande de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), abierto y diseñado íntegramente desde y para la región.

El proyecto busca ocupar un espacio vacío en el desarrollo y uso de la IA. Hasta ahora, casi todos los desarrollos LLM en uso en América Latina y el Caribe se entrenaron con datos provenientes principalmente de Estados Unidos y Europa. Una medida de ello es que el español y el portugués representan el 4% y el 2%, respectivamente, de los repositorios utilizados en sistemas globales, según estimaciones de Common Crawl basadas en repositorios abiertos y citadas por la CAF. En cambio, Latam-GPT fue entrenado con un corpus regional de 370.000 millones de tokens (unos 230.000 millones de palabras) en ambos idiomas.

Latam-GPT supone un hito por combinar el avance técnico con un contexto marcado por tensiones geopolíticas y la agudización de la competencia estratégica. Depender exclusivamente de modelos extranjeros expone a la región a sesgos culturales externos y a una vulnerabilidad ante posibles cambios en licencias o accesos motivados por cuestiones empresariales o incluso por decisiones estatales extrarregionales.

El LLM latino pretende evita que estos riesgos se concreten y al mismo tiempo respalda la toma de decisiones estratégicas en salud, justicia, defensa o economía, entre otras materias. Esto porque, como bien público, está diseñado para ser utilizado por gobiernos y organizaciones sociales para mejorar la gestión pública y la atención ciudadana; universidades y centros de investigación; y startups y emprendedores para crear soluciones.

Etapa. En la etapa actual, el modelo se llama Latam-GPT 70Bn 1.0 (70Bn por la cantidad de parámetros: 70.000 millones). Se liberó el 10 de febrero como una base de códigos, datos y archivos entrenados para que desarrolladores puedan adaptarlo a usos específicos e iterar mediante procesos de evaluación, retroalimentación y mejora continua.

Por el momento presenta un desempeño inferior que los modelos comerciales soportados con inversiones de gran escala. Aún no está disponible como un chatbot conversacional para uso masivo desde computadoras o smartphones y no se ha anunciado una fecha para ese lanzamiento.

En tanto, comenzó la publicación de benchmarks para evaluar y comparar su desempeño respecto de otros modelos de lenguaje en requerimientos donde el eje sea el conocimiento cultural y contextual de América Latina y el Caribe. El objetivo es avanzar progresivamente hacia un modelo robusto y con mayor rendimiento en ámbitos en los que el conocimiento de ese contexto resulte determinante.

El desarrollo de Latam-GPT fue coordinado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile y más de 100 profesionales de otros diez organismos multilaterales y de seis países, además de Amazon Web Services (AWS). El CENIA organizó la curaduría de los datos (limpieza y la eliminación de duplicados) y el etiquetado humano (RLHF o Reinforcement Learning from Human Feedback).

Arquitectura. En esta colaboración público-privada, AWS se desempeñó como proveedor de nube y "asesor estratégico" de CENIA, según indicó Rafael Mattje, líder de tecnología de AWS para el Cono Sur, en diálogo con Convergencia.

El modelo se basa en la arquitectura de Llama 3.1, un LLM de código abierto de Meta que corre en AWS desde su lanzamiento, en abril de 2024. AWS incorporó nuevas herramientas que hicieron más eficiente el entrenamiento del modelo. Entre ellas, el uso de Amazon SageMaker, que fue determinante para lograr una reducción del 64% en el tiempo de entrenamiento: bajó de los 25 días proyectados a solo 9. Además, se calcula un ahorro de recursos en general del 60%.

El modelo Llama 3.1 tiene dos versiones, una de 70.000 millones de parámetros y otra de 8.000 millones. El consorcio que creó Latam-GPT está experimentando con esta segunda posibilidad ya que se trata de un modelo más compacto que demanda menor capacidad de cómputo, algo a tener en cuenta dadas las realidades de las instituciones latinoamericanas.

Su entrenamiento incluyó procesos de anonimización de datos y una documentación rigurosa en materia de gobernanza ética. Al ser un modelo abierto, permite la trazabilidad de sus procesos, algo crucial para aplicaciones en el sector público y la justicia.

"Latam-GPT está diseñado para entender los contextos, idiomas y culturas específicas de América Latina, con mejoras medibles del 15 al 22% en tareas relacionadas con español, portugués y contexto cultural regional. Los bienes públicos que acompañan su lanzamiento (dataset, metodologías de entrenamiento y código abierto) acelerarán el desarrollo de modelos especializados en toda la región, permitiendo que innumerables organizaciones construyan aplicaciones de IA sin empezar desde cero", analiza Mattje.

Fondos. La estructuración financiera del proyecto fue responsabilidad compartida entre el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF).

Si bien la cifra de inversión no fue comunicada, desde la CAF ratificaron a Convergencia su "compromiso de largo plazo" con el proyecto.

Próximos pasos. Los organizadores del proyecto no especificaron si ya está bajo discusión el modelo de acceso a Latam-GPT para cuando sea lanzado como un producto masivo. En este punto se deben determinar los términos de la licencia y cómo se permitirá el uso comercial.

También se debe definir su gobernanza y sostenibilidad: quién es responsable del mantenimiento, cómo se deciden las actualizaciones y la estrategia de financiación para la mejora continua.

Por último, a medida que avanzan las pruebas, CIENA, la CAF y el BID analizan la posibilidad de que se implementen proyectos piloto con gobiernos y universidades para versiones específicas para sectores como educación, servicios públicos, justicia, salud, entre otros y alianzas con startups.

Organizaciones y empresas participantes

· Amazon Web Services (AWS)

· Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF)

· Banco Interamericano de Desarrollo (BID)

· Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones de Costa Rica

· Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación de Chile

· Organización de los Estados Americanos (OEA)

· Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação de Brasil

· Oficina Gubernamental de Tecnologías de la Información y Comunicaciones (OGTIC) de República Dominicana

· Presidencia del Consejo de Ministros de Perú

· Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación de México

El espejo africano: los LLMs occidentales amenazan con ampliar la brecha digital y cultural

Durante MWC 2026, el operador de África MTN puso sobre la mesa el riesgo de la preeminencia de LLMs occidentales para la cultura de ese continente. Sylvia Mulinge, directora Ejecutiva de la telco en la filial de Uganda, participó del panel "Gestionar el lado oscuro de la IA", en el que se analizaron los riesgos asociados a las tecnologías emergentes, incluidos los deepfakes y los desafíos en la gobernanza de datos.

La ejecutiva advirtió que con el avance de la IA se produce una ampliación de la superficie de riesgo, con imágenes, videos y voces generadas artificialmente, con un impacto consecuente en la confianza del usuario. En el contexto africano, este contenido proviene preeminentemente del mundo occidental, por lo que una de las preocupaciones de la industria TIC africana es cómo evitar que esto eleve aún más la brecha digital para los habitantes de ese continente.

Para Mulinge, "la IA es tan segura como lo sean la gobernanza y la integridad de los datos de los que aprende. Si se construye bien esa base, la IA se convierte en una poderosa fuerza para el bien. Si se hace mal, las consecuencias van más allá de los negocios: afectan los medios de vida. La regulación también es una parte clave de esta historia cuando hablamos de este lado oscuro. Debemos cerrar rápidamente la brecha entre el rápido avance de la tecnología y la lenta adaptación de las normas".

El caso de África también fue parte del mensaje de Vivek Badrinath, director General de la GSMA, que alertó por una nueva brecha en formación, sobre el lenguaje de IA: si el usuario no puede utilizar aplicaciones de inteligencia artificial en su lenguaje, se ve excluido de las oportunidades asociadas. El continente africano por si solo contiene unos 2.000 lenguajes.

En este marco, la GSMA presentó el primer modelo abierto de razonamiento en suajili, idioma hablado por más de 100 millones de personas en África Oriental y Central, particularmente en Kenia y Tanzania. Desarrollado en colaboración con la empresa de IA MeetKai Zambia, es capaz de navegar contenido en línea, traducir información al suajili, interpretar consultas y generar respuestas contextualizadas.