{"id":5779,"date":"2026-02-24T18:34:22","date_gmt":"2026-02-24T18:34:22","guid":{"rendered":"https:\/\/infoelnordeste.com\/?p=5779"},"modified":"2026-03-02T18:37:45","modified_gmt":"2026-03-02T18:37:45","slug":"para-que-sirve-una-ia-local-en-america-latina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoelnordeste.com\/index.php\/2026\/02\/24\/para-que-sirve-una-ia-local-en-america-latina\/","title":{"rendered":"PARA QU\u00c9 SIRVE UNA IA LOCAL EN AM\u00c9RICA LATINA"},"content":{"rendered":"\n

La regi\u00f3n busca dejar de ser solo usuaria de la IA para convertirse en protagonista, tal el esp\u00edritu detr\u00e1s de Latam-GPT.<\/em><\/a><\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

   En su newsletter “Lado B”, la periodista Irina Sternik entrevist\u00f3 a referentes del proyecto Latam-GPT para entender c\u00f3mo funciona ese modelo regional, en qu\u00e9 se diferencia de los sistemas comerciales y por qu\u00e9 apuesta por la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica y la transparencia. Es el primer modelo de lenguaje de gran escala entrenado espec\u00edficamente con datos, contextos y cultura latinoamericana.<\/p>\n\n\n\n

   Rodrigo Dur\u00e1n, gerente del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), explic\u00f3 que esta primera versi\u00f3n \u2014Latam-GPT 70Bn 1.0\u2014 fue entrenada exclusivamente con texto: m\u00e1s de 300 mil millones de tokens, equivalentes a unos 230 mil millones de palabras, con foco regional.<\/p>\n\n\n\n

   A diferencia de modelos multimodales que procesan im\u00e1genes, audio y video, el proyecto prioriz\u00f3 construir un “motor ling\u00fc\u00edstico” robusto. Para ello, el equipo colabor\u00f3 con universidades, instituciones y organizaciones de Am\u00e9rica Latina y el Caribe, incorporando datos locales, modismos y contextos culturales que no siempre est\u00e1n disponibles en internet.<\/p>\n\n\n\n

  Uno de los ejes centrales es la diferencia \u00e9tica y t\u00e9cnica 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 t\u00f3xico o discursos de odio.<\/p>\n\n\n\n

   Seg\u00fan Dur\u00e1n, el objetivo es permitir el escrutinio t\u00e9cnico y ofrecer una base sobre la cual desarrolladores, gobiernos e instituciones puedan construir soluciones propias. No se trata \u2014al menos por ahora\u2014 de un chatbot masivo para celulares, sino de una infraestructura tecnol\u00f3gica regional cuyo c\u00f3digo y archivos entrenados se liberar\u00e1n oficialmente a fines de febrero de 2026.<\/p>\n\n\n\n

Aporte argentino <\/h2>\n\n\n\n

   La Argentina tuvo un rol destacado en el desarrollo. Participaron cerca de 200 profesionales de la regi\u00f3n, incluyendo equipos de la Universidad Nacional de C\u00f3rdoba (FAMAF), la Universidad Nacional de San Mart\u00edn y la Universidad Nacional de Avellaneda. Tambi\u00e9n colaboraron organizaciones como Fundaci\u00f3n V\u00eda Libre y FUNDAR, aportando una mirada centrada en \u00e9tica y derechos humanos. Para Dur\u00e1n, el proyecto demuestra que el talento distribuido en la regi\u00f3n puede construir soluciones que ning\u00fan pa\u00eds lograr\u00eda de manera aislada.<\/p>\n\n\n\n

   La infraestructura tecnol\u00f3gica estuvo a cargo de Amazon Web Services (AWS). Rafael Mattje, l\u00edder de Tecnolog\u00eda para el Cono Sur, destac\u00f3 que el modelo logr\u00f3 mejoras del 15 al 22% en tareas de espa\u00f1ol, portugu\u00e9s y comprensi\u00f3n de contexto cultural frente a modelos gen\u00e9ricos entrenados mayormente con datos p\u00fablicos globales.<\/p>\n\n\n\n

   Adem\u00e1s, la optimizaci\u00f3n redujo el tiempo de entrenamiento de 25 a 9 d\u00edas (un 64% menos) y disminuy\u00f3 los requisitos de recursos en un 60%, seg\u00fan datos de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfHabr\u00e1 generaci\u00f3n de im\u00e1genes o video?<\/h2>\n\n\n\n

  Por ahora, no. La hoja de ruta de 2026 est\u00e1 enfocada en profundizar el trabajo sobre lenguaje, incluyendo la incorporaci\u00f3n de lenguas ind\u00edgenas y una mayor precisi\u00f3n cultural en \u00e1reas estrat\u00e9gicas como educaci\u00f3n, salud y pol\u00edticas p\u00fablicas.<\/p>\n\n\n\n

   La expectativa de fondo es clara: avanzar hacia la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica. Que Am\u00e9rica Latina no solo consuma inteligencia artificial dise\u00f1ada en el Norte Global, sino que construya herramientas capaces de comprender su historia, biodiversidad, realidades sociales y matices culturales propios.<\/p>\n\n\n\n

   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.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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