América Latina: inteligencia artificial, colaboración regional y la oportunidad de convertir la diversidad en ventaja

Durante décadas, América Latina ha sido descrita como una región rica en recursos naturales pero pobre en articulación estratégica. Petróleo, minerales, agricultura, biodiversidad y turismo han sostenido a sus economías, pero rara vez se han convertido en plataformas de innovación de largo plazo. Hoy, la inteligencia artificial abre una ventana distinta: no para “digitalizar” lo existente, sino para reorganizar la región como un sistema colaborativo de generación de datos, modelos y conocimiento aplicado. En ese sentido, la IA no es solo una tecnología más, sino un catalizador para repensar la integración regional desde la especialización y no desde la competencia interna.

A diferencia de Europa - con climas relativamente homogéneos y una densidad territorial limitada - América Latina se extiende de norte a sur atravesando prácticamente todos los climas del planeta. Selvas tropicales, desiertos, altiplanos, costas, zonas templadas y glaciares conviven en una misma región. Esta conformación geométrica no es un detalle geográfico: es una ventaja estructural para la generación de datos únicos, especialmente en agricultura, energía, turismo, cambio climático, biodiversidad y sistemas urbanos complejos. Ninguna otra región del mundo puede ofrecer, en un solo bloque, esta diversidad de condiciones físicas y sociales para entrenar modelos de inteligencia artificial robustos y generalizables.

El reto, sin embargo, es que esa diversidad no se traduzca en fragmentación. Una estrategia regional inteligente parte de reconocer que no todos los países deben hacer lo mismo, sino aportar desde sus fortalezas específicas. México, Colombia, Perú, Costa Rica, República Dominicana y el Caribe, por ejemplo, concentran una enorme actividad turística que genera datos masivos sobre movilidad, consumo, servicios, presión ambiental y comportamiento humano. Estos datos permiten desarrollar modelos avanzados de gestión de flujos, planeación urbana, optimización de recursos y sostenibilidad que son directamente transferibles a ciudades europeas o asiáticas saturadas. El valor no está en el paisaje, sino en el aprendizaje algorítmico que surge de operar sistemas complejos en tiempo real.

En el ámbito energético y petrolero, países como México, Brasil, Colombia, Argentina y Venezuela acumulan décadas de experiencia - y datos - en exploración, mantenimiento de infraestructura crítica, logística de gran escala y gestión de riesgos. Estas capacidades son fundamentales para el desarrollo de inteligencia artificial industrial, gemelos digitales, mantenimiento predictivo y control autónomo, tecnologías que hoy son prioritarias para Europa y Norteamérica en el contexto de transición energética y resiliencia de cadenas de suministro. Una colaboración regional permitiría estandarizar datasets, compartir modelos base y acelerar soluciones que hoy se desarrollan de manera aislada y poco escalable.

Algo similar ocurre con la minería. Chile, Perú, Bolivia y Argentina no solo poseen minerales estratégicos, sino entornos extremos que han obligado a innovar en seguridad, automatización y operación autónoma. La inteligencia artificial entrenada en minería de altura, ambientes hostiles y operaciones remotas no se limita al sector extractivo: es directamente aplicable a robótica avanzada, exploración espacial, construcción subterránea y gestión de infraestructura crítica. Aquí, América Latina podría convertirse en un proveedor global de modelos y tecnologías probadas en condiciones reales, no en laboratorios ideales.

En el sector agroindustrial, Brasil, Argentina, Uruguay, Paraguay y México concentran datos masivos sobre suelos, ciclos climáticos, genética vegetal y logística alimentaria. Estos países están en posición de liderar el desarrollo de modelos de IA climática, predicción de rendimientos, adaptación al cambio climático y seguridad alimentaria. En un mundo donde Asia y África enfrentarán crecientes tensiones alimentarias, la capacidad de América Latina para ofrecer no solo alimentos, sino inteligencia aplicada a la producción sostenible, puede convertirse en una ventaja geopolítica de primer orden.

Este enfoque sugiere que la integración regional no debe pensarse solo en términos comerciales, sino como una arquitectura de clústeres especializados, conectados por afinidades tecnológicas y geopolíticas. México y Centroamérica tienen una integración natural con Norteamérica en manufactura avanzada, automotriz, logística y edge AI. El Cono Sur mantiene una relación histórica con Europa en energía limpia, regulación, ciencia y minería responsable. Brasil, Chile y Perú fortalecen vínculos con Asia en commodities, infraestructura, supercómputo y manufactura pesada. Lejos de competir, estos ejes pueden complementarse si se conciben como partes de un sistema distribuido de innovación.

El verdadero salto cualitativo para América Latina no está en seguir exportando materias primas, sino en exportar productos de datos: modelos entrenados, datasets curados, simuladores, gemelos digitales y algoritmos validados en contextos reales. Ese salto no depende únicamente de inversión o talento, sino de algo más escaso: confianza regional, interoperabilidad técnica y visión compartida. El propio Foro Económico Mundial identifica que la colaboración regional sigue siendo una oportunidad subexplotada en la región. La diferencia entre aprovecharla o no marcará si esta ola tecnológica se convierte en una excepción histórica o en otro tren perdido.

América Latina no necesita copiar el modelo europeo ni competir con Asia en escala. Su ventaja reside en su diversidad física, cultural y productiva, convertida - por primera vez - en inteligencia compartida. Si la región logra coordinarse desde la especialización y no desde el aislamiento, la inteligencia artificial puede ser más que una promesa: puede convertirse en el lenguaje común que permita, finalmente, crecer juntos.

Este planteamiento está inspirado en las valiosas reflexiones del Foro Económico Mundial y la empresa McKinsey expuestas en Latin America in the Intelligent Age: A New Path for Growth [1], donde se subraya que, más allá de la infraestructura, el talento o el capital, la colaboración regional (p. 26, punto 10, ibidem) continúa siendo una de las oportunidades más subexplotadas de América Latina, pese a compartir idioma, cultura y desafíos estructurales comunes.

Mi tesis es que quizá no sea casualidad que, en Europa, los países tradicionalmente llamados “latinos” hayan pasado buena parte de su historia más ocupados en disputas internas que en construir proyectos comunes de largo aliento. Tal vez ese legado cultural - más histórico que genético - también haya viajado al otro lado del Atlántico y explique, en parte, por qué en América Latina nos cuesta tanto trabajo colaborar de manera sostenida, incluso cuando compartimos idioma, valores y desafíos. Tal vez la inteligencia artificial nos ofrezca ahora una oportunidad distinta: no para demostrar que “no se puede”, sino para superar con inteligencia artificial y, - ojalá, colectiva - lo que la pura inteligencia natural no ha logrado todavía. Antes de buscar explicaciones biológicas o deterministas, convendría intentar algo más simple y más difícil a la vez: aprender, por fin, a trabajar en equipo.

¿ Qué tal un FOLIA ? FOndo Latinoamericano para el apoyo a la investigación, la innovación tecnológica en IA para países de LATAM.

[1] World Economic Forum, Latin America in the Intelligent Age: A New Path for Growth, World Economic Forum, Jan. 20, 2026. [Online]. Available: https://reports.weforum.org/docs/WEF_Latin_America_Intelligent_Age.pdf