Un informado lector de AS comparte su inquietud: la IA ya está entre nosotros y transformará de raíz nuestras vidas. Advierte que mientras Brasil, Chile y Colombia avanzan con leyes y políticas nacionales, y México apuesta por modelos propios, el Perú aún tiene una estrategia sin plena ejecución. Reconoce oportunidades en educación, salud y servicios públicos, pero alerta sobre riesgos como la concentración de poder, la dependencia tecnológica y el uso de datos sin control. Su llamado: que autoridades y ciudadanos despierten antes de que la ola nos arrastre sin preparación.
La ola que ya nos alcanzó: IA en América Latina, entre la oportunidad y el rezago
La IA no es promesa, es presente. En América Latina ya está cambiando servicios públicos, finanzas, educación y salud, mientras los países corren —a ritmos distintos— por estrategias, marcos regulatorios y talento. Este reportaje sintetiza dónde estamos, qué riesgos debemos gobernar y qué ruta práctica debería seguir el Perú para no quedar atrapado entre monopolios digitales y dependencia tecnológica.
(americasistemas.com.pe. Lima, Perú – 20 de agosto 2025) Queremos saludar y apreciar el trabajo de recopilación de datos otorgado por nuestro lector que prefiere mantener su anonimato pero comparte este importante documento con los lectores de América Sistemas.
1) Por qué debe importarnos. La digitalización ya venía empujando el crecimiento de los servicios; la IA acelera ese cambio, sube la productividad y reconfigura cadenas de valor. Eso trae beneficios inmediatos (mejoras en atención al ciudadano, educación a escala, diagnósticos asistidos) pero también concentraciones de poder y nuevas desigualdades si el Estado no actúa con criterio y datos en mano. Esta doble cara es especialmente sensible en nuestra región: grandes plataformas capturan valor fuera del país y los efectos de red tienden al monopolio; sin políticas, se profundiza la brecha entre oligopolios formales y el tejido de micro y pequeñas empresas.
2) Por dónde avanza la región (mapa al vuelo y con nombres propios)
Brasil: Empuja un marco legal de IA (PL 2338/2023) que el Senado aprobó en diciembre de 2024 y remitió a Diputados en marzo de 2025; aún no es ley, pero está en “etapa tardía” de tramitación. Si se aprueba, ordenará principios, deberes y evaluaciones de riesgo para desarrolladores y desplegadores. (The Library of Congress, whitecase.com, unesco.org, lexlink.org)
Chile: Tiene Política Nacional de IA 2021–2030, proceso de actualización con consulta pública en 2024 y anunció proyecto de ley de IA siguiendo recomendaciones de UNESCO; destaca por su enfoque en habilitadores, adopción y ética. (stip.oecd.org, digitalpolicyalert.org, unesco.org)
Colombia: En febrero de 2025 aprobó la Política Nacional de IA (CONPES 4144), con 106 acciones y financiamiento estimado en ~COP 479 mil millones hasta 2030; busca gobernanza, talento, infraestructura y adopción responsable. Aún sin ley específica, pero con hoja de ruta clara. (Access Partnership, Cuantico, oecd.ai, whitecase.com)
Perú: Cuenta con una Estrategia Nacional de IA 2021–2026 y, según la medición 2024 de Oxford Insights, se ubica quinto en ALC y 60 global (57.11/100) en preparación gubernamental para IA; PCM reporta mejora vs. 2023. En 2025 figura también la “Estrategia/Política” en el compendio STIP de la OCDE. Falta aterrizar ejecución con presupuesto y regulación sectorial. (OECD AI, Gobierno del Perú, stip.oecd.org)
México: No tiene aún estrategia nacional integral vigente, aunque se han presentado decenas de iniciativas legislativas y existe una propuesta de Agenda Nacional de IA 2024–2030; recientemente el gobierno anunció la construcción de un modelo de lenguaje (LLM) propio con apoyo de la industria. (Global Policy Watch, oecd.ai, Legal 500, Mexico News Daily)
Ranking regional: En AI Readiness 2024 lideran Brasil, Chile y Uruguay, con la mayoría de países mostrando avances, aunque desiguales. (Oxford Insights)
Lectura política: La ventana se está cerrando. Chile y Colombia ya amarraron políticas; Brasil podría estrenar ley; México mueve piezas industriales; Perú tiene estrategia, pero la ejecución determinará si escalamos o nos volvemos importadores de soluciones cerradas.
3) Sectores donde la IA ya está moviendo la aguja
Gobierno y servicios al ciudadano: Automatización de trámites, analítica de fraude, priorización de casos, chatbots de alto impacto y evaluación de políticas con evidencia. Organismos regionales (BID y BID Lab) impulsan pilotos y convocatorias para escalar casos con evaluación rigurosa, buscando pasar del “potencial” a la prueba y a “sandboxes” regulatorios. (Inter-American Development Bank, EFE Comunica, IDB Lab)
Educación: Tutores IA, personalización y generación de recursos didácticos en minutos; el reto es asegurar calidad, protección de datos de menores y equidad en acceso. (Los beneficios de escala en educación superior ya son medibles: transmisión abierta, repositorios, cursos virtuales masivos.)
Salud: Triage, apoyo al diagnóstico, gestión de historias clínicas interoperables e interconsultas; la ganancia de cobertura exige gobernanza de datos y evaluación clínica.
Finanzas y pagos: Los efectos de red consolidan plataformas dominantes; sin interoperabilidad y reglas de competencia, crece el poder de pocos actores y se amplía la brecha con MYPEs.
4) Riesgos que debemos gobernar (no frenar)
Concentración y monopolios naturales: Plataformas con poder de red y captura de datos terminan fijando condiciones (precios, acceso, APIs). Respuesta: interoperabilidad obligatoria, portabilidad de datos y evaluaciones de riesgo algorítmico para usos de alto impacto.
Soberanía y uso de datos: Nuestros datos se nutren modelos globales; sin contratos país-país y sectoriales, regalamos activos estratégicos. Se requiere acuerdos de compartición con cláusulas de beneficio local, auditoría y límites de reuso.
Dependencia tecnológica: La disputa EE. UU.–China por cómputo, chips y nubes condiciona acceso y precios; limitar exportaciones o vetos impacta directamente. Respuesta: multinube, compras públicas que fomenten competencia y consorcios regionales de cómputo.
5) Lo que enseñan los vecinos (y que Perú puede adaptar)
Normar por riesgo (Brasil): El borrador brasileño diferencia obligaciones según el nivel de riesgo de la aplicación (alto, limitado, mínimo), inspirándose en prácticas globales; útil para no estrangular innovación y sí exigir controles donde corresponde. (The Library of Congress, whitecase.com)
Política viva y consulta pública (Chile): Mantener una política de Estado con ciclos de actualización y consulta abierta favorece legitimidad y ajuste fino. (digitalpolicyalert.org)
Hoja de ruta financiada (Colombia): El CONPES 4144 liga objetivos con presupuesto multianual y 106 acciones, lo que facilita supervisión y rendición de cuentas. (Access Partnership, Cuantico)
Apuesta industrial (México): Impulsar capacidad local de modelado (LLMs en español) y vincular industria con academia sube la vara, aunque requiere gobernanza y datos de calidad. (Mexico News Daily)
6) Ruta práctica para el Perú (12–18 meses)
Vincular la Estrategia de IA a metas y presupuesto
Convertir la ENIA 2021–2026 en plan operativo anual con indicadores (p. ej., % de entidades con inventario de algoritmos, nº de evaluaciones de impacto algorítmico, nº de datasets abiertos de alta calidad). Publicar tablero trimestral. (OECD AI)
Regulación inteligente (por riesgo) + Guías sectoriales
Emitir Lineamientos de IA en el Estado con: clasificación de riesgos, evaluación de impacto, documentación técnica, trazabilidad de datos, pruebas de sesgo y explicabilidad, inspirados en vecinos y estándares (Chile/Brasil, OCDE). (stip.oecd.org, The Library of Congress)
Gobernanza y datos de alto valor
Declarar Conjuntos de Datos Críticos (salud, educación, transporte, seguridad) con reglas de calidad, anonimización, licencias y acceso para innovación pública/privada bajo confianza digital. (Evita que el valor de los datos termine fuera del país sin retorno.)
Interoperabilidad y competencia en pagos y servicios digitales
Exigir APIs abiertas y estandarizadas, portabilidad y acceso no discriminatorio para evitar “walled gardens”. Supervisión procompetencia sobre plataformas dominantes.
Talento y adopción responsable
Programa masivo de alfabetización en IA para servidores públicos y MYPEs; becas de formación técnica en IA aplicada (cómputo, datos, MLOps). Priorizar pilotos en salud primaria y educación con evaluación de impacto. (Inter-American Development Bank)
Cómputo y energía
Consorcio público-privado de cómputo soberano (GPU/TPU por demanda) con acuerdos regionales; plan de eficiencia energética (IA es intensiva en electricidad). Mirar experiencias sectoriales de provisión energética para IA en la región. (El País)
Cooperación regional y multilaterales
Sumarse activamente a programas del BID/BID Lab (sandbox, buenas prácticas), y a iniciativas OCDE/UNESCO en evaluación y gobernanza. (IDB Lab, global-solutions-initiative.org)
7) Métricas que sí importan (y que deben publicarse)
Preparación institucional (AI Readiness) y evolución anual del Perú vs. pares (Brasil/Chile/Uruguay). (Oxford Insights)
Uso público de IA: nº de proyectos en producción, % con evaluación de riesgo, tiempo de respuesta y ahorro presupuestal medido.
Datos abiertos de alta calidad: nº de datasets críticos publicados con metadatos y calidad auditada.
Competencia digital: participación de MYPEs en plataformas de pago interoperables y en compras públicas de innovación.
Talento: graduados/certificados en áreas de IA, retención y salario medio.
8) Alerta sobre riesgos estructurales
Sin un Estado árbitro y comprador inteligente, la región seguirá consumiendo IA sin capturar valor: plataformas internacionales se adueñan de datos locales, segmentan mercados a su favor y profundizan brechas. La respuesta no es prohibir, sino gobernar: reglas pro-competencia, contratos de datos, transparencia algorítmica y estándares compartidos regionalmente.
9) Recomendaciones a autoridades y ciudadanos
Autoridades: legislen por riesgo, financien la estrategia, abran datos críticos con seguridad, estandaricen APIs e instalen una función de auditoría algorítmica. No partan de cero: miren Colombia (CONPES con presupuesto), Chile (política viva) y Brasil (marco legal en tránsito). (Access Partnership, digitalpolicyalert.org, The Library of Congress)
Ciudadanía y empresas: exijan explicaciones cuando una decisión automatizada les afecte; practiquen higiene de datos (consentimiento, portabilidad) y adopten IA con evaluaciones de impacto y trazabilidad.
Epílogo: la “ventana latinoamericana”
Seamos realistas y responsables, la región no liderará la frontera científica de la IA a corto plazo, pero sí puede liderar adopción responsable a escala, con impacto medible en servicios públicos y productividad de MYPEs. Si convertimos datos públicos en infraestructura habilitante, fijamos reglas pro-competencia y formamos talento, la IA será palanca de bienestar y no un nuevo círculo de dependencia. La ola ya llegó; toca decidir si la surfeamos o nos revuelca.
Fuentes destacadas (selección):
Brasil PL 2338/2023 (trámite y estado). (The Library of Congress, whitecase.com, unesco.org)
Chile: Política de IA y actualización/AI bill. (stip.oecd.org, digitalpolicyalert.org, unesco.org)
Colombia: CONPES 4144, acciones y presupuesto. (Cuantico, Access Partnership, oecd.ai)
Perú: ENIA 2021–2026 y AI Readiness 2024 (posición y puntaje). (OECD AI, Gobierno del Perú)
México: panorama regulatorio, propuesta de agenda 2024–2030 y anuncio LLM. (Global Policy Watch, oecd.ai, Mexico News Daily)
Ranking regional AI Readiness 2024. (Oxford Insights)
