Desafíos Frente al Colonialismo Digital

¿La brecha digital es de WiFi o de poder?

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Resumen

El tema central del pódcast es la Paradoja del Estancamiento Digital que enfrenta América Latina con la Inteligencia Artificial Generativa. La región es un "hiper-usuario" al generar el 14% del tráfico global de IA, pero solo capta el 1.12% de la inversión privada mundial en su desarrollo. Esto importa porque consolida una dependencia neocolonial.

Esta dependencia se manifiesta en (exportar datos brutos e importar servicios cognitivos), el deterioro de la calidad del empleo por estandarización de funciones, y el sedentarismo cognitivo en la educación que debilita el pensamiento crítico. El oyente aprenderá que la brecha digital es ahora un tema de poder. Para revertir esta subordinación, es crucial impulsar la inversión en Deep Tech regional y actualizar a los docentes con programas de alfabetización crítica en IA.

Contenido

[00:02] Resumen
[01:12] La Paradoja del Estancamiento Digital
[03:12] Manifestaciones de la Dependencia Neocolonial
[04:50] Deterioro de la calidad del empleo
[09:00] Sedentarismo Cognitivo / Educativo
[11:02] Colonialismo de Datos / Cultural
[13:52] Gobernanza y Regulación
[17:23] Recomendaciones para Revertir la Subordinación

Transcripción del Pódcast

Jimena Sánchez: América Latina enfrenta la Paradoja del Estancamiento Digital (2020-2026), actuando como un "hiper-usuario" que genera el 14% del tráfico global de IA, pero capta solo el 1.12% de la inversión privada. Esta dinámica fomenta una "re-primarización digital" donde se exportan datos brutos y se importan servicios procesados.

Abraham Salazar: El estudio advierte sobre el sedentarismo cognitivo en la educación y la pérdida de autonomía laboral. Para revertir esta dependencia neocolonial, se recomienda invertir en Deep Tech regional y promover la soberanía de datos.

CORTINILLA DE ENTRADA

Jimena Sánchez: ¡Hola a todos y bienvenidos a un nuevo episodio de nuestro pódcast! Soy Jimena Sánchez.
Abraham Salazar: Y yo soy Abraham Salazar. ¡Qué gusto estar de nuevo con ustedes! Oigan, hoy tenemos un tema que, se los juro, nos toca a todos. Si alguna vez le han pedido a ChatGPT que les redacte un correo, les resuma un PDF o les dé una receta con lo que hay en el refri… este episodio es para ustedes.
Jimena Sánchez: Exactamente, Abraham. Hoy vamos a sumergirnos en un análisis profundo y, la verdad, bastante revelador, sobre lo que está pasando con la Inteligencia Artificial Generativa aquí, en América Latina. Pero no vamos a hablar de lo maravillosa que es la tecnología, sino de algo que una investigación reciente ha bautizado como la "Paradoja del Estancamiento Digital" para el periodo 2020 a 2026.
Abraham Salazar: A ver, frena un segundo ahí. "Paradoja del Estancamiento Digital". Suena a que estamos atrapados en el tráfico, pero con el celular en la mano. ¿A qué nos referimos exactamente con esto, Jimena? Porque yo veo a todo el mundo usando IA. ¡Hasta mi tía manda imágenes generadas por IA en el grupo de la familia! ¿Dónde está el estancamiento?
Jimena Sánchez: ¡Esa es precisamente la paradoja! El problema actual, a diferencia de las brechas tecnológicas del pasado donde el problema era que no teníamos internet o computadoras, no es la falta de acceso. El estancamiento radica en la falta de independencia tecnológica. Somos campeones mundiales en usar la tecnología, pero estamos reprobados en crearla. Para que te des una idea, los datos del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial muestran una asimetría estructural alarmante: América Latina y el Caribe generan aproximadamente el 14% de las visitas globales a aplicaciones de Inteligencia Artificial mencionan Soto y su equipo.
Abraham Salazar: ¡Wow! El 14% es un montón, considerando nuestra población mundial. O sea, somos unos usuarios súper intensivos.
Jimena Sánchez: Sí, superamos nuestra representación demográfica en la internet global. Pero aquí viene el balde de agua fría: según Soto y su equipo a pesar de generar ese 14% del tráfico, la región apenas logra capturar el 1.12% de la inversión privada mundial destinada al desarrollo de estas tecnologías. Pasamos de ser desconectados a ser lo que el estudio llama "hiper-usuarios".
Abraham Salazar: Espera, ¿quieres decir que somos como el mejor cliente de un restaurante de lujo? Es como cuando vas a comer todos los días al mismo lugar, pides los platos más caros, haces famoso al chef, pero tú no tienes ni idea de cómo encender la estufa, y mucho menos eres el dueño del local. Gastamos nuestro tiempo y dinero ahí, pero la riqueza y las recetas se las queda otro.
Jimena Sánchez: ¡Exacto, esa es la analogía perfecta! El reporte del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial menciona que esta dinámica consolida un rol de hiper-usuario dependiente. Y si lo vemos desde la perspectiva económica más amplia, esto se conecta con lo que la Comisión Económica para América Latina y el Caribe llama la heterogeneidad estructural. Según este organismo de la CEPAL, la región mantiene un estancamiento de la productividad laboral que persiste desde hace décadas.
Abraham Salazar: Y me imagino que la IA, en lugar de arreglar eso, lo está complicando de formas nuevas.
Jimena Sánchez: Totalmente. Lo que ocurre es una "re-primarización digital". Exportamos datos brutos, que son la nueva materia prima, e importamos los servicios cognitivos ya procesados, perdiendo toda la captura del valor agregado.
Abraham Salazar: ¡Qué locura! O sea, es como si volviéramos a la época colonial donde exportábamos plata u oro en bruto y luego comprábamos joyas carísimas hechas en Europa. Pero hoy nuestro "oro" son nuestros clics, nuestras conversaciones, nuestros datos... y lo que les compramos de vuelta es la suscripción mensual a la Inteligencia Artificial.
Jimena Sánchez: Has dado en el clavo, Abraham. Es una nueva forma de integración subordinada. Pero, para no quedarnos solo en la teoría macroeconómica, vamos a aterrizar esto en algo que nos afecta a todos de lunes a viernes: el trabajo.
Abraham Salazar: ¡Eso! Hablemos de la chamba, del trabajo diario. Porque a ver, si yo uso IA para hacer mi trabajo más rápido, gano más tiempo, soy más eficiente. Eso tiene que ser bueno, ¿no?
Jimena Sánchez: Bueno, aquí es donde entra la tensión entre la eficiencia y la calidad laboral. En la esfera económica, la adopción de IA está volando. Un estudio reciente de Meta revela que el 38% de las organizaciones latinoamericanas ya utiliza inteligencia artificial de código abierto, con México liderando con un 65% y Brasil con un 46%. Y no es un uso superficial. El 83% de los negocios en México que han adoptado IA reportan un aumento promedio de sus ingresos del 16%.
Abraham Salazar: A ver, a ver... ¡esos son números increíbles! Un 16% más de ingresos es un montón para cualquier negocio. Si yo tuviera una tienda y de repente ganara un 16% más solo por usar un modelo de código abierto, yo estaría celebrando. Pareciera que sí estamos siendo co-creadores de valor.
Jimena Sánchez: Lo estamos siendo en términos de eficiencia operativa, sí. La IA de código abierto cuesta hasta siete veces menos que las propietarias, lo que acelera el retorno de inversión, de hecho, el 85% de los profesionales se declara preparado para integrarla en su trabajo de acuerdo con la información de Meta. Pero aquí viene la contraparte, y es algo que advierte la Organización Internacional del Trabajo. Las estimaciones recientes, descartan que vaya a haber un desempleo masivo o una "amenaza existencial inminente" para los servicios empresariales. Según Gmyrek y colaboradores solo el 3,3% del empleo mundial se enfrenta a una exposición máxima de automatización total.
Abraham Salazar: Uf, respiro un poco más tranquilo. Entonces los robots no van a venir mañana a quitarme mi asiento en la oficina y a poner mis cosas en una caja de cartón.
Jimena Sánchez: No, no van a robar tu trabajo por completo. Pero van a reconfigurar tus tareas. La OIT concluye que la intervención humana sigue siendo indispensable. Sin embargo, el verdadero riesgo no es la obsolescencia, sino el deterioro de la calidad del empleo de acuerdo a los datos de Gmyrek y colaboradores. Si la tecnología se usa solo para estandarizar funciones, reduce la autonomía de los trabajadores en lugar de potenciar sus capacidades. La IA no sustituye empleos completos, sino tareas rutinarias y racionales.
Abraham Salazar: Creo que entiendo. Es como cuando contratas a un artesano increíble que hace muebles de madera a medida, preciosos, y un día el jefe le trae una máquina que solo sabe ensamblar sillas de plástico idénticas. El artesano no es despedido, sigue teniendo su sueldo, pero le quitas toda la creatividad. Le dices: "Ya no pienses el diseño, solo aprieta este botón para que la máquina saque 500 sillas por hora". Se vuelve un trabajo monótono, ¿cierto?
Jimena Sánchez: Exactamente. Y en una región como la nuestra, donde la informalidad laboral alcanza el 48% y hay muchos sectores de baja productividad menciona la CEPAL, esto se traduce en un empobrecimiento más sutil. No te quedas sin trabajo, pero pierdes el control sobre tu labor. Se vuelve un trabajo estandarizado. A través de las investigaciones de Gerlich, Gmyrek y colegas hay una tensión crítica: mientras las corporaciones celebran la reducción de costos, se advierte sobre los costos ocultos de esta estandarización.
Abraham Salazar: O sea, ganamos eficiencia hoy, pero perdemos creatividad a largo plazo. Eso suena peligroso para el desarrollo de talento. Y me lleva a pensar... si esto pasa en las oficinas, ¿qué demonios está pasando en las escuelas y universidades? Porque si los adultos estamos automatizando todo, no me quiero imaginar a los chavos con las tareas.
Jimena Sánchez: Ay, Abraham, te adelantaste justo al tercer eje de esta investigación: el ámbito educativo y cognitivo. Aquí nos enfrentamos a lo que el texto denomina un "sedentarismo cognitivo".
Abraham Salazar: ¿Sedentarismo cognitivo? ¡Ese término está buenísimo, pero da terror! ¿Qué es eso?
Jimena Sánchez: Es la consecuencia directa de lo que llaman la "descarga cognitiva". La integración de la IA en las aulas actualmente oscila entre prohibirla por completo o usarla de manera acrítica. El investigador Gerlich y StratX Simulations señala que delegar tareas de pensamiento en la tecnología debilita habilidades fundamentales como el pensamiento crítico y la escritura original.
Abraham Salazar: A ver, déjame ponerlo en términos del día a día. El sedentarismo cognitivo es como lo que nos pasó con el GPS en el celular, ¿no? Hace diez años te sabías las calles de tu ciudad, las rutas, cómo llegar a casa de tu abuela. Hoy prendes el GPS hasta para ir a la farmacia de la esquina. De repente, un día te quedas sin pila en el teléfono, y te sientes completamente perdido en tu propio barrio porque tu cerebro dejó de hacer el esfuerzo de ubicarse. ¡Se atrofió el músculo de la orientación! ¿Me estás diciendo que ahora se nos está atrofiando el músculo de pensar?
Jimena Sánchez: Qué gran ejemplo, Abraham. Sí, es tal cual. Si los estudiantes aprenden a operar la herramienta para que les haga el ensayo, pero no aprenden a cuestionar la lógica detrás o los sesgos de esa IA, caemos en una "pereza de pensar" menciona Gerlich. Por eso es que organismos como la UNESCO insisten en que falta una "alfabetización en IA" crítica por parte de los docentes. Necesitamos saber evaluar si una fuente es confiable, usar el razonamiento lógico... habilidades vitales para el talento de alto nivel.
Abraham Salazar: Claro, porque si le pido a la IA que me resuelva un problema complejo y me da una respuesta equivocada, pero como tengo "pereza de pensar" me la creo, término tomando decisiones terribles. Y hablando de decisiones y de información... siempre he tenido una duda. Estos cerebros artificiales, ChatGPT, Gemini y todos esos, aprenden leyendo el internet, ¿no? Pero la mayor parte del internet que importa, o al menos el que manda, está en inglés y hecho en otros países. ¿Eso no nos afecta?
Jimena Sánchez: Estás tocando uno de los puntos más críticos y fascinantes de esta investigación: el colonialismo de datos.
Abraham Salazar: ¡Uy! Colonialismo de datos. Suena a película distópica.
Jimena Sánchez: Pues es nuestra realidad sociotécnica. Los modelos hegemónicos, llámense GPT-5, Claude o Gemini, están entrenados con visiones de mundo que son, en su mayoría, ajenas a América Latina. Para que te des una idea de esta asimetría: el 92% del contenido de la biblioteca mundial OER Commons está en inglés. Estos modelos imponen un paisaje uniforme, una "monocultura cognitiva" que invisibiliza las lenguas y saberes locales.
Abraham Salazar: Es como si tuvieras un consejero de vida súper inteligente, el tipo más listo del mundo, pero resulta que toda su vida ha vivido encerrado en un penthouse en Nueva York. Si yo le pregunto cómo cultivar maíz en Oaxaca, o cómo lidiar con la burocracia en Buenos Aires, o cómo preparar una receta andina, me va a dar una respuesta rarísima, súper estereotipada, y encima me lo va a querer explicar en inglés.
Jimena Sánchez: ¡Exacto! Y el riesgo de esa "monocultura" es que las lenguas originarias son directamente excluidas. Son invisibles para los traductores y asistentes digitales, lo que pone a estas lenguas "en riesgo de desaparecer en la era digital" señala CENIA. Por suerte, no todo está perdido. Existen iniciativas gestionadas por instituciones como el Centro Nacional de Inteligencia Artificial que están impulsando la creación de datos con y para las comunidades locales, buscando revitalizar estas lenguas y defender la soberanía cultural comenta CENIA. Construir modelos basados en datos locales nos permite "captar aspectos de nuestra idiosincrasia que otros modelos no ven".
Abraham Salazar: Menos mal. Me alegra escuchar que hay gente como los de CENIA peleando esa batalla. Porque si le dejamos toda la memoria de la humanidad a servidores en Silicon Valley, vamos a terminar creyendo que los tacos llevan tortilla dura y queso amarillo, ¡y eso sí es una tragedia regional!
Jimena Sánchez: (Ríe) Una tragedia culinaria y cultural, sin duda. Pero fíjate cómo todo esto que hemos hablado —la dependencia económica, el trabajo estandarizado, el sedentarismo cognitivo y el colonialismo de datos— aterriza en un problema central que es la gobernanza. ¿Quién regula esto? ¿Quién toma las decisiones?
Abraham Salazar: Esa es la pregunta del millón. Porque si todo esto avanza tan rápido, ¿nuestros gobiernos qué están haciendo? ¿Están poniendo reglas, se están cruzando de brazos, o qué pasa?
Jimena Sánchez: Lo que la literatura muestra es un gran vacío y una polarización regulatoria en América Latina. Por un lado, tenemos propuestas como LatamGPT que buscan una regulación basada en derechos y soberanía tecnológica. Pero por otro lado, tenemos ejemplos muy recientes de desregulación acelerada, y el caso paradigmático que menciona la investigación es Argentina en el año 2025.
Abraham Salazar: A ver, cuéntame de Argentina. ¿Qué hicieron en 2025?
Jimena Sánchez: Bueno, frente a esta falta de autonomía técnica que platicábamos, el gobierno argentino emitió el Decreto 866/2025. Con este decreto, el Poder Ejecutivo Nacional reorganizó el Estado y le dio a la Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología la competencia exclusiva para diseñar las políticas sobre inteligencia artificial y gobernanza de datos.
Abraham Salazar: Okay, centralizaron el poder de decisión. ¿Pero eso es bueno o malo?
Jimena Sánchez: La investigación lo interpreta como una postura defensiva. Al no producir tecnología propia, el Estado actúa como un "hiper-usuario" intentando recuperar algo de soberanía simplemente gestionando cómo se consumen los algoritmos mediante decretos jerárquicos declara el Poder Ejecutivo Nacional.
Abraham Salazar: Ah, ya entiendo. Es como si, en vez de construir los autos o diseñar las autopistas, el gobierno dijera: "Como no sabemos hacer coches, al menos voy a poner una caseta de peaje y yo decido de qué color pueden ser los autos extranjeros que pasan por aquí". O sea, tratas de controlar el consumo porque no tienes el poder de la producción. Es una ilusión de control.
Jimena Sánchez: Esa es una gran forma de verlo. Es centralización administrativa defensiva. Y la gran duda que queda abierta en el debate de la gobernanza es: ¿qué modelo impulsa realmente el desarrollo propio? La desregulación que ensaya Argentina puede atraer inversiones, sí, pero también corre el riesgo de ser un modelo extractivo que no deja capacidades duraderas en el país. Por otro lado, las opciones de soberanía dependen de algo que hoy no existe: una política industrial regional coordinada.
Abraham Salazar: O sea, que estamos un poco a la deriva, viendo qué modelo funciona mientras la tecnología nos pasa por encima. Es un panorama bastante complejo, Jimena. Me dejas pensando muchísimo. Empezamos hablando de que todos usamos IA para divertirnos o trabajar más rápido, y terminamos hablando de neocolonialismo y soberanía nacional.
Jimena Sánchez: Es que, como concluye el documento, la brecha digital ya no es un tema de tener o no tener WiFi. Es un tema de poder. La pregunta central de todo este estudio es de qué manera esta paradoja nos transforma en hiper-usuarios desprovistos de autonomía técnica. Si no pasamos del uso instrumental a la verdadera apropiación y resignificación de la IA, corremos el riesgo de consolidar una dependencia neocolonial en este siglo XXI, donde nuestro único rol sea darle a las grandes tecnológicas nuestros datos brutos y comprarles la inteligencia ya procesada.
Abraham Salazar: Gastar sin ganar, como decíamos al principio. Oye, pero no nos dejes con este sabor amargo. ¿Hay alguna luz al final del túnel? ¿El estudio da alguna recomendación o ya nos resignamos a ser los peones del tablero digital?
Jimena Sánchez: Sí hay esperanza, pero requiere acción inmediata. Los autores plantean varias recomendaciones clave. Primero, hay que impulsar con urgencia las inversiones en lo que llaman Deep Tech regional, usando incentivos fiscales y fondos mixtos, refiere Cifuentes y equipo. Necesitamos desarrollar tecnologías de frontera aquí, en casa.
Abraham Salazar: O sea, empezar a construir nuestra propia cocina y escribir nuestras propias recetas, para seguir con la analogía del restaurante. Me gusta.
Jimena Sánchez: Exacto. Segundo, desarrollar políticas de soberanía de datos apoyando proyectos que preserven nuestras lenguas y contextos locales, como lo hace CENIA. Tercero, y esto te va a encantar por lo del sedentarismo cognitivo: actualizar a nuestros maestros con programas de alfabetización crítica en IA para salvar el pensamiento crítico. Y finalmente, promover marcos regulatorios armonizados que no solo abran las puertas a las empresas, sino que protejan y desarrollen nuestras capacidades locales.
Abraham Salazar: Pues me parecen tareas titánicas, pero absolutamente necesarias. Si algo me queda claro de esta charla, Jimena, es que la comodidad es el enemigo del desarrollo. Nos encanta la eficiencia de que una máquina nos resuelva la vida en tres segundos, pero esa comodidad nos está costando nuestra independencia intelectual y económica.
Jimena Sánchez: Totalmente de acuerdo, Abraham. Hemos visto que la integración subordinada nos da una modernidad aparente, pero hipoteca nuestra capacidad de imaginar el futuro.
Abraham Salazar: Así es. Para todos los que nos están escuchando mientras van en el auto o en el transporte público, la próxima vez que abran su aplicación de Inteligencia Artificial favorita, pregúntense: ¿estoy usando esta herramienta para potenciar mi creatividad, o estoy dejando que piense por mí?
Jimena Sánchez: Una excelente reflexión para cerrar. La tecnología debe ser nuestro copiloto, no nuestro reemplazo. ¿Estamos listos en América Latina para dejar de ser solo usuarios pasivos y empezar a ser los creadores de nuestro propio futuro digital? Ahí les dejamos la pregunta. ¡Muchas gracias por acompañarnos en este episodio!
Abraham Salazar: ¡Gracias a todos! No olviden suscribirse y compartir este episodio con ese amigo o amiga que cree que la IA le va a solucionar toda la vida sin esfuerzo. ¡Nos escucharemos en la próxima!

CORTINILLA DE SALIDA

Referencias

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2. CEPAL. (2023). Estudio Económico de América Latina y el Caribe 2023. Naciones Unidas. https://repositorio.cepal.org/server/api/core/bitstreams/36e56755-a206-449f-80b5-d61f66d3e4d9/content
3. Cifuentes, C., Alburez, M., Quattrucci, L., Jijón, V., Saillant, S., Cohen, C., & Carbajal, F. (2025, septiembre). Accelerating Deep Tech in Latin America: Opportunities, Challenges & Recommendations. Latin American Dynamism Project. https://docsend.com/view/wysinhtgc6gxckus
4. Gerlich, M. (2025, enero 2). AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Consultado el 1 de febrero de 2026 en Societies 2025, 15(9), 6. https://doi.org/10.3390/soc15010006
5. Gmyrek, P., Berg, J., Kamiński, K., Konopczyński, F., Ładna, A., Nafradi, B., Rosłaniec, K. y Troszyński, M. (2025, 20 de mayo). Inteligencia artificial generativa y empleo: Edición actualizada de 2025. https://www.ilo.org/es/publications/inteligencia-artificial-generativa-y-empleo-edicion-actualizada-de-2025
6. Meta. (2025, 18 de diciembre). Nuevo estudio revela el impacto potencial de la Inteligencia Artificial en Latinoamérica. https://about.fb.com/ltam/news/2025/12/nuevo-estudio-revela-el-impacto-potencial-de-la-inteligencia-artificial-en-latinoamerica/
7. OIT. (2023). Panorama Laboral 2023 de América Latina y el Caribe. https://www.ilo.org/sites/default/files/wcmsp5/groups/public/%40americas/%40ro-lima/documents/publication/wcms_906617.pdf
8. Poder Ejecutivo Nacional. (2025). Decreto 866/2025: Administración Pública Nacional - Modificación Decreto N° 50/2019. Boletín Oficial de la República Argentina. https://www.argentina.gob.ar/normativa/nacional/decreto-866-2025-421033/texto
9. Soto, Á., Durán, R., Moreno, A., Adasme, S., Rovira, S., Jordán, V. y Poveda, L. (Coords.) (2025). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025. Documentos de Proyectos (LC/TS.2025/68). Comisión Económica para América Latina y el Caribe y Centro Nacional de Inteligencia Artificial. https://indicelatam.cl/wp-content/uploads/2025/10/Documento_ILIA_2025.pdf
10. StratX Simulations. (2025). Los efectos negativos de la inteligencia artificial en la educación. https://stratxsim.com/es/recent-posts/efectos-negativos-inteligencia-artificial-educacion
11. UNESCO. (2025, 28 de mayo). Marco de competencias para docentes en materia de IA. https://doi.org/10.54675/AQKZ9414

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