La región busca dejar de ser solo usuaria de la IA para convertirse en protagonista, tal el espíritu detrás de Latam-GPT.
En su newsletter “Lado B”, la periodista Irina Sternik entrevistó a referentes del proyecto Latam-GPT para entender cómo funciona ese modelo regional, en qué se diferencia de los sistemas comerciales y por qué apuesta por la soberanía tecnológica y la transparencia. Es el primer modelo de lenguaje de gran escala entrenado específicamente con datos, contextos y cultura latinoamericana.
Rodrigo Durán, gerente del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), explicó que esta primera versión —Latam-GPT 70Bn 1.0— fue entrenada exclusivamente con texto: más de 300 mil millones de tokens, equivalentes a unos 230 mil millones de palabras, con foco regional.
A diferencia de modelos multimodales que procesan imágenes, audio y video, el proyecto priorizó construir un “motor lingüístico” robusto. Para ello, el equipo colaboró con universidades, instituciones y organizaciones de América Latina y el Caribe, incorporando datos locales, modismos y contextos culturales que no siempre están disponibles en internet.
Uno de los ejes centrales es la diferencia ética y técnica respecto de los modelos comerciales. Mientras muchas IA funcionan como sistemas cerrados y opacos, Latam-GPT se presenta como modelo abierto, con datos curados y anonimizados, y con mecanismos para reducir contenido tóxico o discursos de odio.
Según Durán, el objetivo es permitir el escrutinio técnico y ofrecer una base sobre la cual desarrolladores, gobiernos e instituciones puedan construir soluciones propias. No se trata —al menos por ahora— de un chatbot masivo para celulares, sino de una infraestructura tecnológica regional cuyo código y archivos entrenados se liberarán oficialmente a fines de febrero de 2026.
Aporte argentino
La Argentina tuvo un rol destacado en el desarrollo. Participaron cerca de 200 profesionales de la región, incluyendo equipos de la Universidad Nacional de Córdoba (FAMAF), la Universidad Nacional de San Martín y la Universidad Nacional de Avellaneda. También colaboraron organizaciones como Fundación Vía Libre y FUNDAR, aportando una mirada centrada en ética y derechos humanos. Para Durán, el proyecto demuestra que el talento distribuido en la región puede construir soluciones que ningún país lograría de manera aislada.
La infraestructura tecnológica estuvo a cargo de Amazon Web Services (AWS). Rafael Mattje, líder de Tecnología para el Cono Sur, destacó que el modelo logró mejoras del 15 al 22% en tareas de español, portugués y comprensión de contexto cultural frente a modelos genéricos entrenados mayormente con datos públicos globales.
Además, la optimización redujo el tiempo de entrenamiento de 25 a 9 días (un 64% menos) y disminuyó los requisitos de recursos en un 60%, según datos de la compañía.
¿Habrá generación de imágenes o video?
Por ahora, no. La hoja de ruta de 2026 está enfocada en profundizar el trabajo sobre lenguaje, incluyendo la incorporación de lenguas indígenas y una mayor precisión cultural en áreas estratégicas como educación, salud y políticas públicas.
La expectativa de fondo es clara: avanzar hacia la soberanía tecnológica. Que América Latina no solo consuma inteligencia artificial diseñada en el Norte Global, sino que construya herramientas capaces de comprender su historia, biodiversidad, realidades sociales y matices culturales propios.
Latam-GPT no busca competir en el terreno del asistente conversacional masivo inmediato, sino sentar las bases de una infraestructura regional abierta, auditable y alineada con las prioridades latinoamericanas.
