América Latina dio un paso importante hacia la soberanía tecnológica con el lanzamiento de LATAM GPT, el primer modelo de lenguaje de código abierto diseñado específicamente para responder a las realidades culturales y lingüísticas de la región. Esta herramienta, desarrollada bajo una arquitectura base Llama 3.1 de 70.000 millones de parámetros, fue entrenada con más de 300.000 millones de tokens de texto en español y portugués. El proyecto busca mitigar la subrepresentación histórica del sur global en la inteligencia artificial, dado que los datos en estos idiomas apenas constituyen el 4,0% y 2,0%, respectivamente, en los repositorios mundiales, permitiendo así crear soluciones digitales ajustadas al contexto local.
Según Impacto TIC, la iniciativa fue coordinada por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile y contó con la colaboración estratégica de CAF, Amazon Web Services (AWS) y el Ministerio TIC de Colombia, entidad que formalizó su participación mediante un memorando de entendimiento. Gracias al soporte de infraestructura en la nube, el tiempo de entrenamiento del modelo se redujo en un 64,0 %, pasando de 25 a solo 9 días, lo cual optimizó significativamente los recursos técnicos. Este esfuerzo articuló a más de 200 especialistas de 60 instituciones en 15 países, quienes curaron rigurosamente la información para eliminar sesgos y asegurar la anonimización de los datos.
A diferencia de las soluciones comerciales cerradas, este desarrollo se concibe como un bien público orientado a democratizar el acceso a la tecnología en sectores estratégicos como la educación, la gestión gubernamental y la innovación productiva. Las proyecciones indican que su implementación podría mejorar el rendimiento de hasta el 50,0 % de la fuerza laboral latinoamericana, al ofrecer una base trazable y transparente para la creación de nuevas aplicaciones. De este modo, la región deja de ser un simple usuario pasivo para convertirse en un actor capaz de generar valor agregado, fortaleciendo sus capacidades técnicas y reduciendo la dependencia de algoritmos entrenados en Estados Unidos o China.
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