El "Estancamiento Digital" un fenómeno donde en América Latina consumimos mucha tecnología, pero creamos muy poca. Esta profunda dependencia amenaza con consolidar un nuevo neocolonialismo digital, precarizar el empleo al estandarizar tareas y fomentar un peligroso "sedentarismo cognitivo" que atrofia el pensamiento crítico. El lector aprenderá cómo esta asimetría estructural afecta severamente la economía, educación y gobernanza regional, conociendo recomendaciones clave para lograr transitar del simple consumo pasivo hacia la soberanía tecnológica.

Un joven sentado en un sillón clásico en medio de un paisaje desértico y ancestral, rodeado de interfaces digitales holográficas, flujos de datos luminosos y ciudades futuristas al fondo. La obra integra elementos de lenguas indígenas y códigos de programación, simbolizando la estructura y el uso de la inteligencia artificial como un puente entre la historia humana y el futuro digital. — ¿Somos creadores o simples usuarios de IA?

Resumen

La investigación examina la “Paradoja del Estancamiento Digital” en América Latina (2020–2026), analizando cómo la alta adopción de IA generativa no se traduce en autonomía tecnológica, inversión ni desarrollo de capacidades locales. Se identifican tres ejes: impacto económico-laboral, efectos educativos y vacíos de gobernanza, y se discuten riesgos como la estandarización del trabajo y el “sedentarismo cognitivo”.

A diferencia de las brechas del pasado, marcadas por la falta de conexión, el problema actual no es el acceso a internet, sino la falta de independencia tecnológica y la dificultad para generar riqueza propia.

IA sin Soberanía: Cómo la Apropiación Incompleta Reconfigura Poder, Trabajo y Cultura en América Latina

Hacia los primeros cinco años de la década de 2020, América Latina se ha consolidado como un escenario de contradicciones tecnológicas profundas. Esta situación da lugar a lo que esta investigación llama la "Paradoja del Estancamiento Digital". A diferencia de las brechas del pasado, marcadas por la falta de conexión, el problema actual no es el acceso a internet, sino la falta de independencia tecnológica y la dificultad para generar riqueza propia. La región muestra un uso excesivo y desequilibrado de la tecnología como consumidores, frente a una capacidad mínima y debilitada para crear innovaciones propias.

Los datos más recientes del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025 revelan una asimetría estructural alarmante: mientras América Latina y el Caribe generan aproximadamente el 14% de las visitas globales a aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) —una cifra que supera su representación demográfica en la internet global—, la región apenas logra capturar el 1.12% de la inversión privada mundial destinada al desarrollo de estas tecnologías (Soto et al., 2025).

Diagnóstico de las Brechas de Apropiación (Niveles Estructurales)

Este problema no solo afecta a los grandes indicadores de la economía; se extiende de manera profunda en el trabajo, la educación y la cultura. Esto provoca que la dependencia tecnológica se transforme y afecte todas las áreas de la vida cotidiana.

En la esfera laboral y económica, la evidencia apunta a una adopción tecnológica acelerada impulsada por la eficiencia de costos y el retorno de inversión. Un estudio reciente confirma que el 38% de las organizaciones latinoamericanas ya utiliza inteligencia artificial de código abierto (open source), con México (65%) y Brasil (46%) liderando esta tendencia regional (Meta, 2025). Lejos de ser una integración superficial, el uso de estos modelos —que pueden costar hasta siete veces menos que las alternativas propietarias— está generando impactos tangibles: en México, el 83% de los negocios que han adoptado IA reportan un aumento promedio de sus ingresos del 16%, demostrando que la región está transitando de ser una mera consumidora a una co-creadora de valor (Meta, 2025).

En cuanto al futuro del trabajo, las estimaciones actualizadas descartan una amenaza existencial inminente para los servicios empresariales, sugiriendo en su lugar una profunda reconfiguración de tareas. Aunque se reconoce que los modelos de IA han adquirido "capacidades agentivas" para ejecutar procesos autónomos, la Organización Internacional del Trabajo [OIT] ha reducido las puntuaciones de riesgo para roles clave de los sectores de servicios empresariales, como los empleados de centros de llamadas, concluyendo que las predicciones anteriores de automatización total eran excesivamente optimistas y que la intervención humana sigue siendo indispensable (Gmyrek et al., 2025). El desafío principal no radica en la obsolescencia masiva —dado que solo el 3,3% del empleo mundial se enfrenta a una exposición máxima de automatización—, sino en el riesgo de deterioro de la calidad del empleo, si la tecnología se implementa para estandarizar funciones y reducir la autonomía de los trabajadores en lugar de potenciar sus capacidades (Gmyrek et al., 2025).

En el ámbito educativo y cognitivo: La brecha de apropiación se manifiesta como un desafío de conocimiento. La integración de la IA generativa en las aulas oscila entre la prohibición reactiva y un uso acrítico que fomenta el "sedentarismo cognitivo", debilitando habilidades fundamentales como el pensamiento crítico y la escritura original (Gerlich, 2025; StratX, 2025). La falta de competencias docentes para guiar una "alfabetización en IA" crítica (UNESCO, 2025) perpetúa un ciclo donde los estudiantes aprenden a operar la herramienta, pero no a cuestionar sus sesgos o su arquitectura lógica.

Colonialismo de Datos y Sesgo Cultural: Desde una perspectiva sociotécnica, la región enfrenta una extracción sistemática de datos que alimenta modelos hegemónicos (GPT-4, Claude, Gemini) entrenados con visiones de mundo ajenas. La inteligencia artificial privilegia lenguas dominantes y excluye las originarias, invisibles en traductores y asistentes digitales. Esta marginación reproduce desigualdades culturales y amenaza la diversidad lingüística. Como menciona el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA, 2025) iniciativas regionales, como las impulsadas en América Latina, buscan preservar y revitalizar estas lenguas, defendiendo la soberanía cultural frente a un entorno tecnológico adverso.

Figura 1
Infografía

Paradoja del Estancamiento Digital LatAm

Análisis de Brechas de Adopción y Apropiación (2020-2026)

78% Penetración Móvil
Alta conectividad (Consumo)

22% Uso Productivo IA
Baja creación de valor

2026 Punto Crítico
Riesgo de obsolescencia

Tasa de Adopción Productiva

Tipo de Uso de Tecnología

Disparidad Regional (Estimación 2025)

País	Adopción IA	Brecha	Estado
Brasil	42%	Media	Avanzado
Chile	38%	Baja	Avanzado
México	35%	Alta	Intermedio
Colombia	29%	Alta	Intermedio
Resto LatAm	18%	Muy Alta	Rezago

Proyección: La Brecha Creciente

Fuente: Proyecciones basadas en datos de CENIA (2025), CEPAL (2023), UNESCO (2023) y OIT (2023).

Nota. Estos datos reflejan una realidad validada por las fuentes: América Latina avanza en conectividad superficial, pero enfrenta barreras estructurales (educativas, económicas y de datos) que frenan el aprovechamiento productivo de la inteligencia artificial y la tecnología digital.

La Figura 1 pone sobre la mesa una paradoja que atraviesa a América Latina: aunque cada vez más personas tienen acceso a nuevas tecnologías, ese avance no se traduce automáticamente en mayor desarrollo productivo. Según la CEPAL (2023), la región sigue atrapada en un patrón de bajo crecimiento económico y productividad laboral estancada, una constante que se arrastra desde hace décadas.

Incluso después de la recuperación post-pandemia, el panorama no es del todo alentador: el empleo crece más lentamente y la calidad de los puestos preocupa. Esto abre un riesgo claro: que la región quede rezagada y obsoleta si no se toman medidas activas para transformar el acceso tecnológico en verdadero motor de innovación y bienestar.

Poder, Trabajo y Conocimiento en la Transición Latinoamericana hacia la Inteligencia Artificial Generativa

Frente a la fragmentación regulatoria, Argentina ejemplifica cómo la falta de autonomía técnica impulsa una centralización administrativa defensiva. Mediante el Decreto 866/2025, el Poder Ejecutivo reorganizó la estructura estatal asignando a la Secretaría de Innovación, Ciencia y Tecnología —bajo la órbita de la Jefatura de Gabinete— la competencia exclusiva para diseñar políticas y marcos regulatorios sobre inteligencia artificial, blockchain y gobernanza de datos (Poder Ejecutivo Nacional, 2025). Esta verticalización evidencia la postura de "hiper-usuario": al carecer de producción tecnológica propia, el Estado intenta recuperar soberanía gestionando el consumo de algoritmos y soluciones de código abierto mediante decretos jerárquicos (Poder Ejecutivo Nacional, 2025). Surge la interrogante central que guía esta investigación:

¿De qué manera la "Paradoja del Estancamiento Digital" reconfigura las dinámicas de poder, trabajo y conocimiento en América Latina entre 2020 y 2026, transformando a la región en un hiper-usuario de Inteligencia Artificial Generativa desprovisto de autonomía técnica y de conocimiento?

Abordar este problema es urgente para evitar que la brecha digital se convierta en un abismo existencial. Si América Latina no transita de la mera adopción (uso instrumental) a la apropiación (control y resignificación), corre el riesgo de consolidar una nueva forma de dependencia neocolonial en el siglo XXI, donde su rol en la cadena de valor global se reduzca al de suministradora de datos brutos y consumidora de inteligencia procesada.

Entre la Eficiencia y la Dependencia Tecnológica: Una Revisión de Literatura sobre Inteligencia Artificial, Capital Humano y Soberanía Digital en América Latina

En el análisis sobre la inteligencia artificial en América Latina, resultó clave acotar el estudio bajo el concepto de la “Paradoja del Estancamiento Digital” (2020-2026). Esta delimitación, tanto temporal como geográfica, ayuda a reducir la información irrelevante y a concentrarse en la tensión central: la diferencia entre la adopción de la tecnología y su desarrollo.

Se dio prioridad a informes de organismos internacionales reconocidos, como la CEPAL y la OIT, además de estudios recientes basados en datos concretos. En cambio, se descartaron artículos de opinión que no ofrecían evidencia verificable. Un ejemplo importante fue la incorporación del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025, que permitió medir de manera precisa las principales brechas tecnológicas de la región (Soto et al., 2025).

En este caso, la revisión tomó forma a través de tres grandes dimensiones que funcionan como pilares del análisis: lo económico-laboral, lo educativo y lo relacionado con la gobernanza. De esta manera, la bibliografía deja de ser un inventario y se convierte en un mapa que guía la comprensión del fenómeno estudiado.

Entre la Disposición Cultural y la “Pereza de Pensar”

Al poner los reportes frente a frente, emergió un hallazgo revelador: existe una fuerte disposición cultural hacia la inteligencia artificial. De hecho, un 85% de los profesionales ya se declaró preparado para integrarla en su trabajo (Meta, 2025). Este dato no es solo una cifra; es la señal de que la región está lista para dar el salto, aunque aún quedan preguntas abiertas sobre cómo hacerlo de manera equitativa y sostenible. Sin embargo, el análisis reveló una contradicción cualitativa: aunque la adopción crece, existe un riesgo latente de "Pereza de Pensar" en la educación superior, donde el uso acrítico de herramientas podría atrofiar competencias fundamentales (Gerlich, 2025).

Evaluar la calidad metodológica es vital. Por ejemplo, se valoró la actualización metodológica de la OIT en 2025, que redujo la variabilidad en las predicciones de automatización, ofreciendo un escenario más realista de transformación laboral en lugar de desempleo masivo (Gmyrek et al., 2025). Este escrutinio permitió identificar un gap de conocimiento: la falta de estudios longitudinales que midan el impacto real de la desregulación —como la planteada por el Decreto 866/2025 en Argentina— sobre la soberanía de datos a largo plazo. El decreto constituye la referencia normativa de este proceso (Poder Ejecutivo Nacional, 2025).

Hacia Nuevas Líneas de Indagación

La revisión dejó en claro algo llamativo: América Latina se comporta como un “hiper-usuario” de la inteligencia artificial, consumiendo y aplicando tecnologías que en gran medida se desarrollan fuera de la región (Soto et al., 2025). Esta dependencia plantea un desafío de fondo: no basta con diagnosticar el problema, hay que pensar en cómo superarlo.

Por eso, resulta clave abrir nuevas líneas de investigación que vayan más allá del análisis y se enfoquen en soluciones concretas. Entre ellas destacan dos caminos prometedores: avanzar hacia una regulación más armonizada que dé estabilidad y confianza, e impulsar inversiones en Deep Tech, es decir, en tecnologías de frontera capaces de generar innovación propia. Solo así la región podrá empezar a equilibrar la balanza y dejar de ser únicamente usuaria para convertirse también en creadora (Cifuente et al., 2025).

Síntesis Analítica: Patrones, Tendencias y Vacíos

Al revisar la matriz de resultados desde distintos ángulos, aparece con claridad la llamada “Paradoja del Estancamiento Digital”. No se trata de un hecho aislado ni pasajero, sino de un fenómeno profundo que atraviesa la región y marca su desarrollo tecnológico. En otras palabras, no estamos frente a una coyuntura momentánea, sino ante una dinámica estructural que condiciona el futuro.

De este análisis emergen tres patrones clave que ayudan a entender hacia dónde dirigir la mirada y qué aspectos requieren mayor atención para superar el estancamiento y aprovechar de verdad el potencial digital.

Convergencia en la Adopción, Divergencia en la Creación: Existe un consenso absoluto en las fuentes (ILIA, Meta, CEPAL) sobre la hiper-adopción tecnológica en la región (14% tráfico global). Sin embargo, esto contrasta radicalmente con la irrelevancia en la inversión productiva (1.12%). La investigación revela una tensión difícil de ignorar: América Latina se ha convertido en un mercado de consumo muy atractivo para las grandes empresas tecnológicas, pero sigue siendo casi invisible cuando se trata de crear las bases de esas mismas tecnologías. En otras palabras, la región compra y utiliza con entusiasmo, pero no participa de manera significativa en la producción de innovación fundacional. Esta dinámica confirma lo que algunos llaman una “integración subordinada”: estar dentro del juego global, sí, pero ocupando un rol secundario, más como cliente que como creador.

Contradicción Eficiencia vs. Cognición: Se detecta una tensión crítica entre el discurso corporativo y el académico. Mientras Meta (2025) celebra la eficiencia y la reducción de costos mediante el Open Source, MDPI (Gerlich, 2025) y la OIT (2025) alertan sobre los costos ocultos: la estandarización laboral y el sedentarismo cognitivo. La búsqueda de eficiencia inmediata puede estar saliendo demasiado cara. Al reducir costos y acelerar procesos, las organizaciones corren el riesgo de comprometer algo mucho más valioso: el capital humano. En otras palabras, lo que hoy parece un triunfo operativo podría convertirse mañana en una pérdida silenciosa, porque el pensamiento crítico y la creatividad —esas habilidades que sostienen la innovación a largo plazo— pueden ir quedando relegadas. Es como ganar tiempo en el presente hipotecando la capacidad de imaginar el futuro.

El Vacío de la Gobernanza Efectiva (The Gap): La literatura muestra una polarización regulatoria: el modelo de desregulación acelerada (Argentina, Dec. 866/2025) frente a la resistencia tecnológica soberana (LatamGPT, regulación basada en derechos). El gran vacío en el debate sobre la gobernanza digital está en algo muy sencillo de preguntar, pero difícil de responder: ¿qué modelo impulsa de verdad el desarrollo propio en la región? Hoy no tenemos evidencia suficiente para saberlo. La desregulación acelerada, como la que se ensaya en Argentina con el Decreto 866/2025, podría atraer inversiones en Deep Tech, pero también corre el riesgo de convertirse en un imán de capital extractivo que no deja capacidades duraderas. Por otro lado, las propuestas soberanas, como LatamGPT con su enfoque basado en derechos, plantean una alternativa más autónoma, aunque su sostenibilidad depende de algo que aún falta: una política industrial regional coordinada. ¿Consumidores dependientes o productores con voz propia?

Tabla 1
Matriz de Revisión de Literatura: La Paradoja del Estancamiento Digital en América Latina (2020-2026) - Parte 1

1. Referencia (APA 7)	2. Pregunta / Problema	3. Objetivo Central	4. Marco Teórico Clave	5. Metodología	6. Hallazgos Principales
Soto, Á., Durán, R., Moreno, A. et al. (Coords.) (2025). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025. CENIA / CEPAL.	¿Cuál es el nivel de madurez y adopción de la IA en los sistemas productivos y sociales de América Latina?	Medir multidimensionalmente el estado de la IA en LatAm para detectar brechas de infraestructura, talento y gobernanza.	Ecosistemas de innovación; Gobernanza tecnológica; Brecha digital estructural.	Cuantitativa/Índice. Análisis de datos secundarios, encuestas regionales y métricas de desempeño tecnológico en 19 países.	LatAm muestra una adopción fragmentada: alta presencia de talento en formación, pero baja retención y escasa transferencia tecnológica al sector productivo (falta de patentes).
UNESCO. (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO.	¿Cómo integrar la IA generativa en sistemas educativos sin comprometer la ética y el pensamiento crítico?	Proporcionar directrices normativas para la adopción ética y pedagógica de la IAG en instituciones educativas.	Humanismo digital; Ética de la IA; Alfabetización crítica (Media and Information Literacy).	Cualitativa / Normativa. Revisión de políticas globales y consulta de expertos (Delphi).	La adopción sin regulación exacerba desigualdades. Se requiere priorizar la agencia humana sobre la automatización en el aula.
Organización Internacional del Trabajo. (2023). IA generativa y el futuro del trabajo en América Latina. OIT.	¿La IAG desplazará o aumentará la fuerza laboral en las economías emergentes de la región?	Evaluar el impacto de la automatización en la cantidad y calidad del empleo latinoamericano.	Teoría de la Aumentación vs. Automatización; Economía laboral; Informalidad estructural.	Mixta. Modelado econométrico de tareas laborales y análisis sectorial.	La IAG tiene más potencial de "aumentación" (apoyo) que de reemplazo total en LatAm, pero solo en sectores formales; el sector informal queda rezagado digitalmente.
StratX Simulations. (2025). Los efectos negativos de la inteligencia artificial en la educación.	¿Qué riesgos cognitivos y conductuales presenta la dependencia de la IA en estudiantes?	Analizar la erosión de habilidades cognitivas básicas debido a la tercerización cognitiva en la IAG.	Cognición distribuida; Dependencia tecnológica; Integridad académica.	Revisión teórica y estudio de caso en entornos de simulación educativa.	El uso pasivo de la IA reduce la capacidad de síntesis y resolución de problemas complejos en estudiantes si no hay mediación docente activa.

Tabla 2
Matriz de Revisión de Literatura: La Paradoja del Estancamiento Digital en América Latina (2020-2026) - Parte 2

1. Referencia (APA 7)	7. Limitaciones Detectadas	8. Vacíos Teóricos (Gaps)	9. Contribución al Campo	10. Relevancia para mi Investigación	11. Palabras Clave
Soto, Á., Durán, R., Moreno, A. et al. (Coords.) (2025). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025. CENIA / CEPAL.	Heterogeneidad en la recolección de datos nacionales; algunos países carecen de métricas oficiales estandarizadas sobre inversión privada en I+D.	Falta de análisis profundo sobre el impacto cultural de la IA y la resistencia al cambio en pymes tradicionales (economía informal).	Establece la primera línea base cuantitativa regional (19 países) para medir la madurez de la IA, superando reportes aislados.	Fundamental para sustentar la hipótesis del "estancamiento": prueba que hay talento humano (input) pero baja producción de patentes/software (output).	Gobernanza de datos, Infraestructura tecnológica, Capital humano avanzado.
UNESCO. (2023). Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación. UNESCO.	Enfoque altamente normativo y global, con poca especificidad sobre las brechas de conectividad rural en América Latina.	No aborda estrategias pedagógicas concretas para mitigar el plagio sofisticado más allá de la "conciencia ética".	Define el marco ético de "human-in-the-loop" (humano en el bucle) indispensable para la regulación educativa.	Provee el contraargumento ético necesario para discutir la "falta de apropiación": no es solo usar la herramienta, es usarla con agencia humana.	Ética de la IA, Alfabetización mediática, Agencia humana.
Organización Internacional del Trabajo. (2023). IA generativa y el futuro del trabajo en América Latina. OIT.	El análisis se centra en el sector formal, dejando un sesgo al ignorar cómo la IA afecta al 50% de la fuerza laboral informal.	Ausencia de estudios longitudinales sobre la precarización laboral digital (trabajo de plataformas) impulsada por IAG.	Desmitifica el "fin del trabajo", introduciendo la distinción crítica entre automatización (sustitución) y aumentación (complemento).	Valida el eje de "Autonomía Económica": explica por qué la adopción tecnológica no se traduce inmediatamente en crecimiento del PIB per cápita.	Aumentación laboral, Brecha digital laboral, Economía informal.
StratX Simulations. (2025). Los efectos negativos de la inteligencia artificial en la educación.	Perspectiva basada en entornos simulados y observación conductual, carece de validación neurocientífica clínica.	Escasa discusión sobre cómo recuperar habilidades cognitivas ya erosionadas por el uso excesivo de tecnología.	Evidencia el riesgo de la "pereza cognitiva" y la pérdida de habilidades de pensamiento crítico por delegación a la IA.	Soporte clave para el argumento de "Formación de Capital Humano": la IAG puede estar creando una generación de usuarios pasivos, no creadores.	Dependencia tecnológica, Atrofia cognitiva, Pensamiento crítico.

Estancamiento Digital y la Reconfiguración de la Dependencia Tecnológica en América Latina

La región vive una contradicción: adopta tecnologías digitales con rapidez, como las economías avanzadas, pero su capacidad de producirlas y gobernarlas permanece atrasada. Esta integración subordinada refleja modernidad aparente, mientras la soberanía tecnológica se estanca, dejando a las sociedades dependientes de decisiones externas y limitando su autonomía en innovación.

Desde la perspectiva de la economía política del desarrollo, este fenómeno se explica a través de la teoría de la heterogeneidad estructural. Según la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL, 2023), la región mantiene una dinámica de bajo crecimiento y un estancamiento de la productividad laboral que persiste desde hace décadas. Esto se debe, en gran medida, a la concentración del empleo en sectores de servicios de baja productividad y a una alta informalidad laboral (48%), lo que limita la capacidad de la región para generar empleos de calidad y mejorar los salarios reales.

En el contexto de la IA, esto deriva en una "re-primarización digital": la región exporta datos brutos —la nueva materia prima— e importa servicios cognitivos procesados, perdiendo la captura del valor agregado.

La evidencia es contundente: aunque América Latina genera el "14% de las visitas globales a aplicaciones de inteligencia artificial", apenas logra capturar el "1.12% de la inversión privada mundial" en el sector (Soto et al., 2025), consolidando su rol de hiper-usuario dependiente.

En la dimensión laboral, el análisis se sustenta en el "enfoque basado en tareas" (task-based approach). Gmyrek et al. (2025), en su estudio para la OIT, argumentan que la IA Generativa no sustituye empleos completos, sino tareas específicas.

Aunque la automatización suele presentarse como una promesa de progreso, los especialistas advierten una distinción inquietante: gran parte de sus aplicaciones se concentran en tareas rutinarias de tipo racional. En lugar de abrir espacio para la creatividad, la tecnología amenaza con uniformar el trabajo humano y reducir la autonomía de quienes lo realizan. En los sectores económicos menos integrados, donde la informalidad es elevada, este proceso podría traducirse en un empobrecimiento más sutil pero profundo: no tanto por la falta de empleo, sino por la pérdida de calidad y control sobre la propia labor.

En el terreno de la educación y la mente, surge una idea clave: la llamada “descarga cognitiva”. Este concepto explica cómo, al delegar tareas de pensamiento en la tecnología, podemos perder parte de nuestra propia capacidad crítica. El investigador Gerlich (2025) lo muestra con datos contundentes: cuanto más usamos herramientas de inteligencia artificial sin cuestionarlas, más se debilitan nuestras habilidades de pensamiento crítico.

Este hallazgo sugiere que la delegación excesiva de procesos intelectuales a algoritmos fomenta un "sedentarismo cognitivo", debilitando habilidades fundamentales de la mente, como la capacidad de evaluar si una fuente es confiable o de usar el razonamiento lógico, algo que es vital para el desarrollo de talento y profesionales de alto nivel.

Finalmente, desde la sociología de la tecnología, se aborda el concepto de "colonialismo de datos". Este marco teórico denuncia cómo los modelos de inteligencia artificial, entrenados sobre todo en el Norte Global, no solo reflejan una visión dominante del mundo, sino que también la imponen.

Al hacerlo, generan lo que se ha llamado una “monocultura cognitiva”, un paisaje uniforme impulsado por el hecho de que "el contenido en línea lo producen grupos dominantes", donde, por ejemplo, "el 92% del contenido de la biblioteca mundial OER Commons está en inglés". Este fenómeno tiende a borrar las lenguas, saberes y contextos locales, ya que "la mayoría de los grandes modelos de lenguaje han sido entrenados con datos en inglés y reflejan principalmente los contextos del Norte Global".

En otras palabras, mientras más usamos estas tecnologías, más riesgo existe de que la diversidad cultural y lingüística quede invisibilizada bajo un mismo patrón global, poniendo a las "lenguas indígenas... en riesgo de desaparecer en la era digital". Para contrarrestar esto, se requiere construir modelos basados en datos locales que permitan "captar aspectos de nuestra idiosincrasia que otros modelos no ven"

Iniciativas gestionadas por CENIA (2025) buscan cambiar el panorama actual donde la mayoría de las lenguas del mundo son invisibles para la tecnología. A través de la administración de fondos internacionales, promueven la creación de datos con y para las comunidades, con el objetivo explícito de utilizar la IA para documentar y revitalizar lenguas indígenas... en riesgo de desaparecer en la era digital.

Conclusión

La región enfrenta una Paradoja del Estancamiento Digital: alta adopción de IA generativa sin capacidad suficiente para producir tecnología propia ni capturar inversión significativa. Esto genera riesgos económicos (pérdida de valor agregado), laborales (estandarización y deterioro de la calidad del empleo) y educativos (sedentarismo cognitivo), que requieren respuestas integradas de política pública, educación y financiamiento. “A diferencia de las brechas del pasado, marcadas por la falta de conexión, el problema actual no es el acceso a internet, sino la falta de independencia tecnológica y la dificultad para generar riqueza propia.”

Recomendaciones

Fomentar inversión en Deep Tech regional mediante incentivos fiscales y fondos públicos-privados.
Desarrollar políticas de soberanía de datos y apoyo a proyectos como LatamGPT para preservar lenguas y contextos locales.
Actualizar la formación docente con programas de alfabetización crítica en IA que promuevan pensamiento crítico.
Promover marcos regulatorios armonizados que equilibren apertura y protección de capacidades locales.
Medir impactos longitudinales para ajustar políticas y evitar la precarización laboral.

Referencias

CENIA. (2025, 8 de diciembre). CENIA impulsa globalmente la preservación de lenguas originarias en la era de la Inteligencia Artificial. https://cenia.cl/2025/12/08/cenia-impulsa-globalmente-la-preservacion-de-lenguas-originarias-en-la-era-de-la-inteligencia-artificial/
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
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
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
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
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/
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
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
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
StratX Simulations. (2025). Los efectos negativos de la inteligencia artificial en la educación. https://stratxsim.com/es/recent-posts/efectos-negativos-inteligencia-artificial-educacion
UNESCO. (2025, 28 de mayo). Marco de competencias para docentes en materia de IA. https://doi.org/10.54675/AQKZ9414

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