Políticas públicas sobre inteligencia artificial y su impacto en la Gestión de la Información en América Latina: Argentina, Brasil, Colombia, Chile y México

Lina Marcela Becerra Daza Ana María Tapiero Patiño

Maestría en Gestión de Información Documental, Escuela de Humanidades y Estudios Sociales

Universidad de la Salle

Trabajo de grado

Tutor: Johann Enrique Pirela Morillo

20 de septiembre de 2025

HOJA DE EVALUACIÓN

Nota de Aceptación ____________________________________ ____________________________________ ____________________________________

Firma del Director ____________________________________

Firma del Jurado ____________________________________

Firma del Jurado ____________________________________

RESUMEN

El presente trabajo analiza las políticas públicas sobre Inteligencia Artificial (IA) y su impacto en la gestión de la información en el sector público de Argentina, Brasil, Colombia, Chile y México. La investigación se basa en un marco conceptual que integra estudios previos sobre la IA en contextos como las ciudades inteligentes, la modernización del Estado y el sector privado, sentando las bases para una comprensión integral del fenómeno en América Latina. La metodología utilizada es de enfoque cualitativo y de tipo descriptivo, fundamentada en la investigación documental. Este método permite analizar las estrategias nacionales de IA a través de categorías de estudio como sus objetivos, principios y acciones, prestando especial atención a las dimensiones éticas y de derechos humanos. Se busca, de este modo, examinar la complejidad de los contextos sociales y políticos que influyen en la formulación e implementación de estas políticas.

Los hallazgos del estudio indican que los esfuerzos de los países de la región por incorporar la IA en el sector público se encuentran en una fase emergente y en constante avance. Si bien se identifican similitudes en los enfoques éticos y de derechos humanos, las diferencias se encuentran condicionadas por los modelos político-administrativos y tecnológicos de cada nación. Como conclusión, se establece que la colaboración multisectorial entre el gobierno, la academia y la sociedad civil es crucial para el desarrollo de políticas efectivas. El estudio sugiere que una implementación exitosa requiere una inversión en educación y una regulación que garantice un uso ético y sostenible de la tecnología.

Palabras clave: Inteligencia artificial, políticas públicas, tecnología disruptiva

ABSTRACT

This paper analyzes public policies on Artificial Intelligence (AI) and their impact on information management in the public sector of Argentina, Brazil, Colombia, Chile, and Mexico. The research is based on a conceptual framework that integrates previous studies on AI in contexts such as smart cities, state modernization, and the private sector, laying the groundwork for a comprehensive understanding of the phenomenon in Latin America. The methodology employed is a qualitative and descriptive approach, based on documentary research. This method allows for the analysis of national AI strategies through study categories like their objectives, principles, and actions, with a special focus on ethical and human rights dimensions. In this way, the study seeks to examine the complexity of the social and political contexts that influence the formulation and implementation of these policies. The findings of the study indicate that the efforts of countries in the region to incorporate AI into the public sector are in an emerging and constantly advancing phase. While similarities in ethical and human rights approaches are identified, the differences are conditioned by the political-administrative and technological models of each nation. As a conclusion, it is established that multisectoral collaboration among the government, academia, and civil society is crucial for the development of effective policies. The study suggests that a successful implementation requires investment in education and regulation that ensures the ethical and sustainable use of technology.

Keywords: Artificial intelligence, public policies, disruptive technology

CONTENIDO

CAPÍTULO I. EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ............................................................. 12 1.1 Planteamiento del Problema ............................................................................................... 12 1.2 Objetivos de investigación .................................................................................................. 19 1.2.1 Objetivo general ........................................................................................................... 19 1.2.2 Objetivos específicos .................................................................................................... 19 1.3 Justificación ........................................................................................................................ 20 CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO ............................................................................................ 22 2.1 Antecedentes de la Investigación ........................................................................................ 22 2.2 Estado del Arte .................................................................................................................... 27 2.3 Categorías Conceptuales ..................................................................................................... 38 2.3.1 Tecnologías Disruptivas. .............................................................................................. 38 2.3.2 Inteligencia Artificial .................................................................................................... 39 2.3.3 Políticas Públicas sobre IA ........................................................................................... 40 2.3.4 Buenas Prácticas de IA ................................................................................................. 42 CAPÍTULO III. MARCO METODOLÓGICO ............................................................................ 45 3.1 Enfoque ............................................................................................................................... 45 3.2 Tipo de investigación .......................................................................................................... 46 3.3 Método ................................................................................................................................ 47 3.4 Técnica ................................................................................................................................ 47 3.5 Instrumento ......................................................................................................................... 48 3.6 Fases de la investigación ..................................................................................................... 48 3.6.1 Precisión de elementos conceptuales, metodológicos y prácticos. ............................... 48 3.6.2 Comparación de políticas públicas y buenas prácticas. ................................................ 49 3.6.3 Balance de políticas públicas y buenas prácticas. ........................................................ 49 CAPÍTULO IV. ANÁLISIS DE RESULTADOS ......................................................................... 50 4.1| Precisión de elementos conceptuales, metodológicos y prácticos. .................................... 51 4.2 Análisis de la Operacionalización de Políticas Públicas de Inteligencia Artificial y su Impacto en la Gestión de la Información en América Latina ................................................... 54 4.3 Balance de políticas públicas y buenas prácticas. ................................................ 59

CAPITULO V: MODELO DE MADUREZ PARA LA EVALUACIÓN DE POLÍTICAS DE

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN AMÉRICA LATINAA ........................................................ 63 5.1 Niveles de Madurez y Rúbrica ............................................................................................ 63 5.2 Aplicación del Modelo a los Países de la Región ............................................................... 65 5.3 Balance y Conclusiones del Modelo de Madurez ............................................................... 66

6. CONCLUSIONES .................................................................................................................... 68

6. REFERENCIAS ........................................................................................................................ 71

TABLA DE ANEXOS

Tabla 1: Anexo 1: Matriz elementos conceptuales, metodológicos y prácticos de la IA ........... 78 Tabla 2: Anexo 2: Matriz comparativa de políticas públicas de inteligencia artificial. ............. 84

INDICE DE FIGURA

Figura 1. Conceptos, metodología y prácticos del proceso tecnológico ...................................... 57 Figura 2: Matriz de comparación de la Operacionalización de Políticas de IA en América Latina

....................................................................................................................................................... 59

INDICE TABLA DE ILUSTRACIÓN

Ilustración 1. Matriz de comparación de la Operacionalización de Políticas de IA en América Latina. ........................................................................................................................................... 54

INTRODUCCIÓN

La irrupción de las tecnologías disruptivas ha transformado la sociedad contemporánea, redefiniendo las prácticas cotidianas y los modelos de gestión en diversos sectores. Dentro de este panorama, la inteligencia artificial (IA) ha emergido como una tecnología de gran impacto, con la capacidad de combinar capacidades cognitivas y de procesamiento de datos avanzados para llevar a cabo tareas que, tradicionalmente, requerían inteligencia humana. Esta tecnología se ha integrado en múltiples ámbitos, desde la ciencia hasta la medicina y, de manera creciente, ha captado el interés del sector público a nivel global. Un creciente número de países ha comenzado a formular políticas para su regulación y aprovechamiento, reconociendo el potencial de la IA para ofrecer soluciones que mitiguen problemas sociales y modernicen la administración. Pese a este auge, la adopción de la IA en el sector público enfrenta desafíos significativos. Persisten barreras como la brecha digital, que limita el acceso equitativo a las tecnologías, y la falta de capacidades y conocimientos en el uso de herramientas digitales entre la ciudadanía y los funcionarios. Este desconocimiento, sumado a la resistencia al cambio, constituye un obstáculo para la plena integración de la IA en la gestión gubernamental. Además, la implementación de esta tecnología genera dilemas éticos y sociales que demandan un análisis riguroso, especialmente en lo que respecta a la protección de los derechos humanos, la privacidad y la seguridad de los individuos.

En este contexto, se vuelve imperativo examinar cómo las naciones latinoamericanas están abordando la integración de la IA en sus marcos de políticas públicas. A lo largo del presente trabajo, se buscará dar respuesta a la pregunta de investigación: ¿Cuáles políticas públicas sobre inteligencia artificial se han formulado en América Latina y cuál ha sido el impacto de estas en la gestión de la información? Con el objetivo de analizar las características y

elementos que se diferencian y se asemejan en las estrategias de los países referentes de la región: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Uruguay, se establecerá un marco comparativo.

El alcance de la investigación se delimita al estudio de las políticas públicas de estos países, y su principal limitación reside en que las estrategias aún se encuentran en una fase emergente. Para los fines de este estudio, la Gestión de la Información (GI) se entenderá como el conjunto de procesos sistemáticos para la recopilación, organización, almacenamiento y diseminación de datos e información, con el fin de apoyar la toma de decisiones y la prestación de servicios en el ámbito público.

CAPÍTULO I. EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

La inteligencia artificial (IA) como una tecnología disruptiva que transforma diversos sectores, exige a los gobiernos desarrollar políticas públicas adecuadas para su implementación, a pesar de los avances, la región enfrenta desafíos éticos, de gobernanza y de infraestructura digital. Es crucial que las políticas públicas fomenten el uso responsable de la IA, mitiguen sus riesgos y aprovechen su potencial para mejorar la eficiencia, transparencia y el bienestar ciudadano.

1.1 Planteamiento del Problema

La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje y el razonamiento. Esta tecnología ha evolucionado y se ha convertido en una herramienta revolucionaria con aplicaciones en diversos sectores, transformando nuestra interacción con la tecnología y el entorno. Según Cortés Abad (2023), en su obra "La inteligencia artificial en la gestión pública", la IA marcará la agenda de transformación en el ámbito público en los próximos años y destaca la necesidad de que los responsables de políticas públicas cuenten con herramientas adecuadas para enfrentar los retos de la IA, promoviendo políticas que incentiven su uso y mitiguen riesgos, garantizando así el bienestar ciudadano. La inteligencia artificial (IA) está transformando radicalmente nuestra sociedad y plantea tanto oportunidades como desafíos. Según Paul Daugherty, autor de Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI, “nunca hemos visto una tecnología que se mueva tan rápido como la IA tiene un impacto en la sociedad”, esta afirmación resalta la urgencia de comprender y gestionar los efectos de la IA en el trabajo y la vida cotidiana. La colaboración entre expertos,

gobiernos y empresas es crucial para garantizar que esta poderosa herramienta se utilice de manera ética y responsable, maximizando sus beneficios mientras se mitigan sus riesgos potenciales.

En el contexto mundial, la Unión Europea se ha posicionado como un actor clave en el desarrollo de un marco regulatorio y ético para el uso de la IA; es por ello que, diversos países y regiones están trabajando en el desarrollo de marcos regulatorios para garantizar un uso ético y responsable de la IA, considerando su impacto en la sociedad, la economía y la política a nivel global. La regulación de la IA a nivel internacional busca encontrar un equilibrio entre promover la innovación tecnológica y garantizar la protección de los derechos fundamentales de los ciudadanos. Teniendo en cuenta lo anterior, podemos decir que la cooperación internacional es clave para abordar los desafíos globales planteados por la IA.

La cooperación internacional es esencial para enfrentar los desafíos globales que plantea la inteligencia artificial, a medida que esta tecnología avanza, surgen cuestiones éticas, de seguridad y de empleo que trascienden fronteras. La colaboración entre naciones permite establecer normas y regulaciones que aseguran un desarrollo responsable y equitativo de la IA. Además, el intercambio de conocimientos y recursos fortalece la capacidad de los países para innovar y adaptarse a los cambios, solo a través de un esfuerzo conjunto se pueden mitigar los riesgos asociados, promoviendo un futuro donde la IA beneficie a toda la humanidad y no solo a unos pocos.

Pasando al contexto latinoamericano, varios países de la región han construido una base sólida desde una perspectiva gubernamental a medida que desarrollan sus sistemas de inteligencia artificial en línea con los esfuerzos gubernamentales para aumentar la conectividad, el desarrollo de infraestructura, las estrategias nacionales de digitalización, los

datos abiertos y los planes nacionales de IA. La falta de infraestructura digital en la región es un desafío clave para democratizar los beneficios de la IA. Según la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), el acceso a la tecnología puede ser hasta diez veces mayor en las zonas urbanas que en las rurales, la falta de conectividad domina en la región, y en promedio, menos del 70% de la población tiene acceso a internet. La región presenta desafíos teniendo en cuenta que es una de las más desiguales del mundo, esto abre la posibilidad de explorar cómo la inteligencia artificial podría convertirse en una herramienta poderosa para cerrar esta brecha.

Para el desarrollo de esta investigación se hace el análisis de políticas de inteligencia artificial en Latinoamérica, algunos países tienen un buen porcentaje de avance de aplicación de IA; Brasil ocupa el primer lugar en inversión y aplicación de IA en la región; Chile ha mostrado un fuerte apoyo gubernamental y avances significativos en el uso de IA; Argentina, a pesar de tener una economía más pequeña, se destaca en la implementación de IA; Colombia ya formuló sus estrategias nacionales de IA; México y Argentina han emprendido un esfuerzo significativo al incluir el ecosistema en la formulación de una propuesta de estrategia nacional que aún requiere consolidación.

En América Latina, es probable que falten conceptos claros para formular políticas públicas de inteligencia artificial (IA), esta tecnología presenta oportunidades significativas para mejorar dichas políticas, pero también plantea desafíos éticos y de gobernanza que requieren marcos normativos adecuados. Por ello, las entidades públicas deben reconocer la importancia de asignar recursos para desarrollar infraestructura tecnológica y capacitarse en competencias necesarias para atender los requerimientos ciudadanos. La IA se ha convertido en una

herramienta esencial para que las instituciones sean más eficientes, transparentes y centradas en las necesidades de la población, lo que justifica su creciente adopción en el sector público. En América Latina, solo tres países cuentan con regulaciones específicas sobre inteligencia artificial (IA). Según el ILIA (Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial), que evalúa la situación regulatoria en doce países, es urgente avanzar en la legislación ante los desafíos de adopción y la creciente relevancia de la IA. Aunque algunos países tienen regulaciones en áreas como protección de datos y ciberseguridad, persisten diferencias y desafíos en la regulación específica de sistemas de IA. Además, las habilidades tecnológicas en IA en la región representan solo el 2.16%, frente al 3.59% global, lo que subraya la falta de regulación e institucionalidad como un gran obstáculo para su desarrollo.

En diversos sectores, se da la necesidad de establecer políticas adecuadas que se vuelvan más urgentes para aprovechar la IA y disminuir los riesgos asociados a su implementación. En muchos países de la región no se han podido establecer políticas claras sobre la IA debido a la poca participación e involucramiento de la sociedad y de las Instituciones que regulen el tema, y también la falta de interés por aprovechar las experiencias de países que si han desarrollado espacios para implementar y construir a políticas de IA.

Entre las principales fuentes del problema esta: la no participación e involucramiento de la sociedad en la elaboración de las políticas nacionales de IA, esta participación permite que se generen estrategias para el bien común e incorporación de múltiples visiones que conlleven a un desarrollo sostenible; el que el gobierno, las instituciones, academia, empresas, se involucren en la generación de estas políticas le brinda mayor legitimidad a las mismas y un posible éxito, otro gran dificultad que se puede presentar referente a los países que son renuentes a las políticas de

IA es el aumento de la brecha de género en habilidades asociadas a la IA y que por ende pueden afectar de una u otra forma las políticas de reconversión laboral. De acuerdo con el Informe del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA, 2023), solo tres países de América Latina tienen regulaciones específicas sobre inteligencia artificial (IA), Chile lidera con un puntaje de 72.67, destacándose en infraestructura y formación profesional, Brasil sigue en segundo lugar con 65.31, reconocido por su capital humano y disponibilidad de datos, Argentina ocupa el cuarto puesto con 54.76, resaltando su sólida infraestructura y potencial en desarrollo de talento, México, en quinto lugar, con 48.55, muestra un buen desempeño en investigación, pero necesita mejorar su infraestructura y gobernanza y finalmente, Colombia se sitúa en el sexto lugar con 47.62, destacando avances en regulación y formación profesional.

El Informe del ILIA 2023, concluye que los sistemas de gobierno y políticas públicas deben basarse en evidencias, lo que podría llevar a una ciudadanía más informada y a la automatización de decisiones. Sin embargo, esto genera preocupaciones sobre la injerencia humana y la manipulación de datos, lo que podría socavar la confianza en la transparencia. Es necesario avanzar en regulaciones sobre IA y protección de datos al formular políticas en Latinoamérica, con el objetivo de evitar el colonialismo tecnológico y fortalecer la colaboración regional, utilizando la IA para mejorar la transparencia y rendición de cuentas, así como desarrollar capacidades en el sector público.

La inteligencia artificial (IA) puede ser un motor de transparencia en los gobiernos de América Latina al facilitar la rendición de cuentas y la mejora en la gestión pública, al automatizar procesos y analizar grandes volúmenes de datos, la IA ayuda a identificar irregularidades y a optimizar la toma de decisiones, lo que reduce la corrupción. Por ejemplo,

sistemas como Prometeo en Argentina han demostrado ser eficaces al acortar tiempos en el servicio de justicia, promoviendo una administración más eficiente. Además, la implementación de transparencia algorítmica permite a los ciudadanos comprender mejor cómo se toman las decisiones que les afectan, fortaleciendo así la confianza en las instituciones públicas. La implementación de la inteligencia artificial en América Latina enfrenta múltiples desafíos que limitan su potencial, la región presenta un bajo gasto en investigación y desarrollo, con solo un 0.7% del PIB, además, la desigualdad y la pobreza afectan el acceso a tecnologías avanzadas, creando una brecha digital significativa. La falta de infraestructura adecuada y un marco regulatorio claro también obstaculizan la adopción efectiva de la IA. Por último, la escasa capacitación en habilidades digitales entre la fuerza laboral limita la capacidad de los países para aprovechar las oportunidades que ofrece esta tecnología emergente. En América Latina implementar políticas públicas de inteligencia artificial implica un enfoque integral que promueva la sostenibilidad y la inclusión social, es esencial desarrollar infraestructuras de datos robustas y seguras, así como fomentar la capacitación del talento local en IA, además, se deben establecer marcos éticos claros que protejan la privacidad y la transparencia. La colaboración internacional es crucial para compartir mejores prácticas, mientras que el apoyo a emprendimientos locales puede impulsar soluciones innovadoras. Todo esto debe alinearse con los objetivos de desarrollo sostenible para maximizar el impacto positivo de la IA en la región.

Lo que se espera realmente con el uso de la IA en la región, es que se dé un mayor crecimiento económico, ayude a mejorar la calidad de vida y sea un apoyo para enfrentar los desafíos sociales de cada uno de los países de la Región, sin embargo para que todo esto sea una realidad se deben tener en cuenta lo siguiente: Inversión en conectividad y capacidad

informática, fortalecer los sistemas educativos, promover la colaboración transfronteriza, fortalecer la cooperación regional en materia de gobernanza e investigación, avances urgentes en la regulación de la IA, promoción de empresas basadas en las características únicas de la región, y por último, promover el desarrollo del uso de la IA con un enfoque en los desafíos sociales. El desarrollo de políticas públicas de inteligencia artificial (IA) en América Latina garantiza la transparencia y el acceso a la información, así como la protección de datos, esto genera tranquilidad en la ciudadanía respecto al tratamiento de su información. Es crucial identificar ¿Cuáles políticas públicas sobre inteligencia artificial se han formulado en América Latina y cuál ha sido el impacto de estas en la gestión de la información?, considerando las discusiones internacionales sobre su regulación, implementar IA puede innovar el sector público y fomentar la confianza de la sociedad en esta tecnología.

1.2 Objetivos de investigación

1.2.1 Objetivo general

Analizar políticas públicas sobre Inteligencia Artificial y su impacto en la gestión de la información en América Latina: Argentina, Brasil, Colombia, Chile y México

1.2.2 Objetivos específicos

➢ Precisar elementos conceptuales, metodológicos y prácticos sobre la Inteligencia Artificial como tecnología disruptiva.

➢ Comparar políticas públicas y buenas prácticas sobre inteligencia artificial y su impacto en la gestión de la información en Colombia, Brasil, México, Chile y Argentina. ➢ Establecer el balance sobre las políticas públicas de Inteligencia Artificial y su impacto en la gestión de la información en América Latina.

1.3 Justificación

La irrupción de las tecnologías disruptivas, particularmente la inteligencia artificial (IA), ha generado una transformación global que exige a los gobiernos adaptar sus marcos de gestión para satisfacer las necesidades de una sociedad digitalizada. Esta investigación destaca la importancia de que los gobiernos formulen políticas públicas sólidas que, al mismo tiempo que maximizan el potencial de la IA, garanticen un uso ético y responsable. En un contexto de creciente digitalización, el desarrollo de estas políticas es un factor clave para impulsar el crecimiento económico, aumentar la productividad y fortalecer la competitividad de la región en el escenario mundial.

El impacto de la IA trasciende lo económico, abarcando importantes dimensiones sociales y culturales. En el ámbito social, su aplicación para optimizar procesos complejos, como la conducción autónoma o la traducción en tiempo real, presenta desafíos de gran envergadura que requieren la participación de todos los actores de la sociedad. Es crucial que el diseño de los modelos considere la optimización en el uso de datos para el entrenamiento de algoritmos, lo que podría acercar a la región al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Asimismo, la IA debe ser explicable y transparente, lo que les permitirá a los ciudadanos comprender las decisiones automatizadas que afectan sus vidas.

En el campo de la gestión de la información (GI), la IA se presenta como una herramienta fundamental para optimizar los procesos de la administración pública. Su capacidad para automatizar tareas como la clasificación y la extracción de datos en archivos físicos y digitales permite una administración más eficiente, precisa y segura de la información. No obstante, su adopción presenta desafíos significativos, como la necesidad de asegurar la calidad de los datos,

abordar la falta de presupuesto y habilidades técnicas, así como generar confianza en la tecnología. La protección de la privacidad y la seguridad de los datos es un aspecto crítico, ya que la IA es susceptible a ataques y filtraciones que podrían comprometer información confidencial y violar normativas legales. Por ello, la implementación en la GI debe regirse por criterios éticos y transparentes que prevengan sesgos y discriminaciones. A nivel cultural, la IA también ofrece oportunidades al potenciar la accesibilidad y la participación ciudadana en los espacios culturales. Las herramientas basadas en esta tecnología pueden enriquecer la experiencia en museos y facilitar la difusión de la producción cultural de una manera innovadora y responsable. Sin embargo, la adopción de la IA en la región se ve desafiada por la desigualdad y la falta de capacidad regulatoria. Estudiar el estado actual de las políticas de IA en América Latina es, por tanto, crucial para comprender estos retos y visualizar estratégicamente las oportunidades que se abren, mitigando así posibles amenazas. La colaboración entre gobiernos, academia y sociedad civil es esencial para construir marcos normativos sólidos que promuevan un uso responsable y ético, garantizando que sus beneficios lleguen a todos los ciudadanos de forma equitativa.

CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO

Este capítulo aborda estudios previos que exploran el impacto de la inteligencia artificial (IA) en ámbitos como las ciudades inteligentes y la modernización del Estado. A través del estado del arte, se examinan enfoques teóricos y prácticos sobre el uso de IA, destacando sus beneficios y desafíos en diversos sectores. Además, se introducen las categorías conceptuales claves, como las tecnologías disruptivas y la IA, definiendo su relevancia y potencial para transformar tanto las industrias como las políticas públicas en América Latina.

2.1 Antecedentes de la Investigación

El comienzo del apartado de antecedentes se relaciona con la investigación de Pérez Rodríguez, L. C. (2022) “Inteligencia artificial y Big data en ciudades inteligentes”, el objetivo general de esta investigación es analizar, presentar y discutir las ventajas, desafíos y limitaciones del uso de la inteligencia artificial y la Big Data en ciudades inteligentes, revisando lo que han hecho ciudades avanzadas en el tema y examinar las posibilidades y desafíos en Colombia. La investigación se basa en un análisis detallado de iniciativas de ciudades inteligentes en México, Canadá y Estados Unidos, entrevistas con funcionarios gubernamentales, y el desarrollo de un prototipo de sistema basado en la nube para visualizar el rendimiento de ciudades inteligentes en tiempo real.

La metodología de esta investigación se fundamentó en un análisis exhaustivo de diversas fuentes y estudios sobre inteligencia artificial y Big Data en ciudades inteligentes, se llevaron a cabo entrevistas con funcionarios gubernamentales para profundizar en las iniciativas de estas ciudades. Además, se revisaron publicaciones internacionales relevantes que subrayan la importancia de la tecnología en el desarrollo urbano y se analizaron casos exitosos en países

como Suiza, Jerusalén, Manizales, Tablón de Gómez y Medellín. Esta metodología integró análisis teóricos, entrevistas, desarrollo de prototipos tecnológicos y revisión de casos de estudio para abordar los desafíos y oportunidades en el ámbito de las ciudades inteligentes. La investigación sobre inteligencia artificial y Big Data en ciudades inteligentes se relaciona con el estudio de políticas públicas sobre inteligencia artificial en América Latina al abordar la implementación y los desafíos tecnológicos en el contexto de las ciudades inteligentes. Mientras que la primera se centra en el uso de tecnologías avanzadas para mejorar la calidad de vida urbana y la eficiencia de los servicios públicos, la segunda se enfoca en la formulación de políticas que regulen y promuevan el desarrollo de la inteligencia artificial en la región latinoamericana. Ambas investigaciones convergen en la importancia de comprender y abordar los aspectos tecnológicos y regulatorios necesarios para el avance de las ciudades inteligentes y el uso responsable de la inteligencia artificial en el ámbito público. Otro trabajo relevante es la investigación de Luna García, M. J. S. (2023), titulada “El estado peruano en la implementación de la inteligencia artificial en la modernización del estado, 2023”. Su objetivo fue analizar cómo se está implementando la inteligencia artificial en la modernización del Estado peruano, explorando las ventajas y desafíos en la administración pública. La investigación cualitativa incluye un análisis teórico y entrevistas con funcionarios estatales, abarcando aspectos como automatización de procesos, infraestructura tecnológica y marco legal. Se destaca la necesidad de capacitar a los trabajadores públicos y asegurar la infraestructura necesaria para una exitosa implementación de la IA en el Estado peruano. La metodología utilizada en esta investigación se basó en un enfoque cualitativo que buscó ampliar el conocimiento teórico sobre la implementación de la inteligencia artificial en la modernización del Estado peruano. Se llevó a cabo un análisis crítico de la realidad estudiada,

combinando elementos cognitivos para comprender en profundidad los desafíos y oportunidades que implica la adopción de la IA en la administración pública. El tipo de investigación fue básica, ya que se realizó una extensa revisión teórica para generar conocimiento en el campo. Además, se empleó un diseño exploratorio que permitió una búsqueda amplia para comprender el problema y destacar las cuestiones relevantes.

La investigación sobre la implementación de la inteligencia artificial en la modernización del Estado peruano aporta al estudio de políticas públicas de IA en América Latina, enfatizando la necesidad de desarrollar estrategias nacionales para su incorporación en el sector público, como propone el acuerdo global firmado por 193 países. Ambas investigaciones buscan evaluar el impacto de la IA, promover una gobernanza inclusiva y transparente, y fortalecer las capacidades institucionales para su implementación. Además, resaltan la importancia de investigar y reparar daños causados por la IA y crear instituciones nacionales que fomenten su uso en la administración pública, siguiendo recomendaciones de organismos internacionales como UNESCO y OCDE.

Por otro lado, Díaz et al. (2022), en su investigación “Impacto de la Adopción de Inteligencia Artificial como Estrategia de Negocio en las Empresas del Sector Servicios Durante la Época de Pandemia en el Perú”, analizan cómo la adopción de IA por organizaciones del sector servicios permitió su sostenimiento durante la pandemia. Identifican los procesos implementados a nivel nacional y las tecnologías más utilizadas para mejorar operaciones. La investigación se centra en sectores como banca, retáis, seguros y telecomunicaciones, destacando que muchas empresas mantuvieron sus operaciones gracias a la IA, lo que les permitió adaptarse a las restricciones impuestas por la cuarentena.

La metodología utilizada en esta investigación fue cuantitativa, con un enfoque no experimental. Se diseñó una encuesta virtual dirigida a profesionales de tecnología de información y directivos que habían interactuado con la implementación de proyectos de inteligencia artificial (IA) en los sectores de banca, retail, seguros y telecomunicaciones. La selección de la muestra se realizó mediante un muestreo no probabilístico, con un tamaño de muestra de 41 personas. La encuesta se realizó a través de Google Forms y constó de 10 preguntas que buscaban obtener información relevante sobre el uso de IA durante la pandemia del COVID-19 en el Perú.

Esta investigación enriquece el estudio de políticas públicas en América Latina al analizar el impacto y las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en diversos sectores, brindando una visión más amplia sobre su desarrollo en la región. Las políticas públicas buscan fomentar la adopción de IA, y este estudio ofrece evidencia empírica sobre su incorporación en empresas de servicios en Perú, sirviendo como insumo para el diseño de políticas. Ambas investigaciones identifican oportunidades y desafíos en la implementación de soluciones basadas en IA, destacando su importancia para la transformación digital y la competitividad organizacional.

Becerra Pérez (2020), en su trabajo titulado "Inteligencia artificial como generadora de competitividad a la Empresa de Servicios Públicos Domiciliarios del Distrito de Santa Marta.”, analiza cómo la inteligencia artificial (IA) puede servir como fuente de ventaja competitiva para la empresa prestadora de servicios públicos domiciliarios ESSMAR E.S.P. en Santa Marta, Colombia. Este análisis busca abordar la baja tasa de adopción tecnológica en el sector y su potencial para mejorar la eficiencia y efectividad en la prestación de servicios públicos.

La metodología empleada en esta investigación fue cualitativa, basada en un diseño descriptivo, se realizaron entrevistas semiestructuradas a 11 líderes de ESSMAR E.S.P., utilizando un muestreo no probabilístico. Los resultados revelaron un desconocimiento significativo sobre la IA y sus beneficios, así como varios retos para su adopción, incluyendo costos, curva de aprendizaje y resistencia al cambio organizacional. A pesar de estos obstáculos, se identificó que la IA podría optimizar procesos, como la detección temprana de problemas en el sistema de alcantarillado, mejorando así la calidad del servicio. La principal conclusión del estudio es que, aunque la implementación de la IA puede generar ventajas competitivas significativas para ESSMAR E.S.P., es crucial realizar mejoras estructurales y tecnológicas dentro de la organización. Esta investigación aporta valiosos enfoques para las políticas públicas sobre inteligencia artificial en América Latina, sugiriendo que una adopción efectiva podría transformar los servicios públicos, aumentando su eficiencia y calidad, lo que beneficiaría a los ciudadanos y contribuiría al desarrollo social. En la investigación de Pedraza Caro (2023), titulada " La inteligencia Artificial en la Sociedad: Explorando su Impacto Actual y los Desafíos Futuros ", pretende identificar los principales riesgos, desafíos y oportunidades que la Inteligencia Artificial (IA) presenta para la sociedad en los próximos años. Este estudio busca comprender cómo la evolución de la IA podría agravar las desigualdades sociales y analizar su impacto en diversos ámbitos, como el laboral y académico, contribuyendo así a un debate informado sobre su integración en la vida cotidiana y sus implicaciones futuras.

Esta investigación se basa en una metodología cualitativa, utilizando la investigación documental para analizar la evolución de la Inteligencia Artificial. A través de esta metodología, se identificaron los riesgos y oportunidades que la IA presenta en la sociedad, destacando su

potencial para transformar el ámbito laboral y académico. Los resultados revelan que, aunque la IA puede mejorar condiciones de vida, también plantea desafíos significativos, como el agravamiento de desigualdades sociales.

De acuerdo con esta investigación la Inteligencia Artificial, aunque ofrece oportunidades significativas para mejorar la productividad y la calidad de vida, también conlleva riesgos que pueden exacerbar las desigualdades. Esta investigación aporta un marco crítico para el desarrollo de políticas públicas en inteligencia artificial, sugiriendo la necesidad de una implementación gradual y regulada de la IA, que contemple tanto su potencial transformador como los desafíos éticos y sociales que plantea.

2.2 Estado del Arte

Alan Turing, reconocido como uno de los pioneros en el campo de la inteligencia artificial, planteó conceptos fundamentales que sentaron las bases para el desarrollo de esta disciplina. En sus reflexiones, Turing abordó la posibilidad de que las máquinas pudieran pensar de manera similar a los seres humanos, desafiando las concepciones tradicionales sobre la inteligencia y la capacidad de razonamiento. A través de su famoso "Test de Turing", propuso evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano, lo que marcó un hito en la discusión sobre la viabilidad de la inteligencia artificial. Además, Turing exploró la noción de que las computadoras podían ser concebidas como objetos pensantes, lo que implicaba considerar aspectos como el aprendizaje y el desarrollo cerebral en la construcción de sistemas inteligentes, contribuyendo así a la formulación de los fundamentos de la inteligencia artificial moderna.

En su visión revolucionaria, Turing planteó la posibilidad de que las máquinas pudieran simular el comportamiento humano de manera cercana, lo que implicaba la capacidad de competir con los seres humanos en campos intelectuales. Su enfoque se centró en la idea de que las computadoras podían ser programadas para llevar a cabo procesos mentales y resolver problemas de manera similar a como lo haría un ser humano, desafiando así las percepciones convencionales sobre la inteligencia y la cognición. Esta perspectiva innovadora de Turing sentó las bases para el desarrollo de la inteligencia artificial como un campo interdisciplinario que busca replicar y potenciar las capacidades mentales humanas a través de sistemas computacionales avanzados, abriendo un camino hacia la creación de máquinas inteligentes capaces de realizar tareas complejas y adaptarse a entornos cambiantes. McCarthy (1955), un influyente matemático y pionero en el campo de la inteligencia artificial (IA), desempeñó un papel crucial en la conceptualización y promoción de la IA desde sus primeros días. En su propuesta para el "Proyecto de investigación sobre inteligencia artificial" en 1955, McCarthy articuló una visión ambiciosa y fundamental para el desarrollo de la IA. En esencia, McCarthy postuló que cada aspecto del aprendizaje y cualquier otra característica de la inteligencia podrían ser descritos con tanta precisión que una máquina sería capaz de simularlos. Esta idea, expresada en su famosa cita "Cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina lo simule", sentó las bases para la investigación y el desarrollo de la inteligencia artificial en las décadas siguientes. McCarthy creía firmemente en la capacidad de las máquinas para replicar e incluso superar las capacidades cognitivas humanas mediante la aplicación de algoritmos y técnicas de procesamiento de datos, fue un defensor incansable del enfoque lógico y formal para abordar los

problemas de la inteligencia artificial. Contribuyó significativamente al desarrollo del lenguaje de programación LISP, que se convirtió en un lenguaje esencial para la investigación en inteligencia artificial, su enfoque riguroso y sus contribuciones técnicas sentaron las bases para muchas de las técnicas y algoritmos utilizados en la IA moderna, fue un visionario cuyos aportes fundamentales al concepto y la teoría de la inteligencia artificial han influido profundamente en el campo, su visión de una máquina capaz de replicar la inteligencia humana sigue siendo un objetivo fundamental en la investigación y el desarrollo de la IA. En las décadas de 1980 y 1990 se dio a conocer el desafío japonés de la quinta generación el cual no alcanzó los objetivos propuestos motivo por el cual, la IA presentó una caída en esta época. Entre los años de 2010 a 2016 podemos encontrar otros avances o premisas como: sostener que la IA es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina, cerebro o computador que lo ejecute.

En el año 2011 un ordenador de IBM ganó un concurso de preguntas y respuestas llamando “Jeopardy”, este ordenador gano contestando preguntas como si fuera una persona; en los años 2014 y 2016 otros ordenadores lograron vencer la inteligencia humana, siendo lo más interesante el logro alcanzado por el ordenador del programa Eugene desarrollado en San Petersburgo, Rusia el cual superó con éxito el Test de Turing.

En 2016 nuevamente la IA se impone ante la inteligencia humana, cuando el ordenador de Google venció al campeón mundial del juego milenario de origen oriental “GO”, esta prueba fue un reto enorme para la maquina debido a la complejidad de esta. Para que la IA pudiera evolucionar fue necesario el apoyo de la lógica matemática y los adelantos en la computación con la construcción de los primeros computadores en 1940. Por ejemplo, el aporte de las matemáticas radica, en que esta funciona como base para muchos algoritmos y sistemas de la IA,

estas proporcionan herramientas necesarias para analizar, procesar y tomar decisiones basadas en datos, lo cual es fundamental en la IA. Sin las matemáticas sería muy difícil desarrollar sistemas de IA eficientes y sólidos. Otras ciencias que han aportado al desarrollo de la IA son la filosofía, la neurociencia y la lingüística.

La inteligencia artificial (IA) se aplica actualmente en diversas áreas; en salud, se utiliza para diagnósticos, tratamientos de enfermedades, descubrimiento de medicamentos y seguimiento de pacientes; en transporte, impulsa el desarrollo de vehículos autónomos, facilitando la logística y optimizando rutas; en finanzas, ayuda en la detección de fraudes, análisis de riesgos y toma de decisiones de inversión; en comercio electrónico, se emplea en chatbots de atención al cliente y análisis de datos de consumo; en educación, mejora las plataformas de aprendizaje en línea; en agricultura, predice el clima y optimiza recursos; finalmente, en energía, gestiona redes eléctricas y mejora la eficiencia del consumo. En América Latina la IA está alcanzando terreno al querer convertirse en un motor estratégico para mejorar la eficiencia operativa, automatizar tareas repetitivas y proporcionar análisis avanzados. Organismos como la UNESCO han realizado sus recomendaciones respecto al impacto de la IA en la región, y en el año 2021 se aprobó la “Recomendación sobre la ética de la IA” a nivel mundial, este documento proporciona directrices para abordar la IA de manera responsable y con respecto a los derechos humanos. Para América Latina y el Caribe, la oficina regional de ciencias de la UNESCO convoco a una reunión técnica para socializar la anterior recomendación con algunos gobiernos de la región y organismos internacionales destacando la importancia de contar con un marco global para guiar las políticas y programas de IA en los países.

El índice latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) y el cual fue lanzado por la CEPAL es una herramienta para evaluar el desarrollo de la IA en la región, y el cual se enfoca en aprovechar las oportunidades y minimizar las amenazas de IA mediante la reflexión, visión estratégica, regulación y coordinación regional y multilateral. La IA puede contribuir enormemente a la transformación de modelos de desarrollo en AL haciéndolos más productivos, sostenibles e inclusivos, claro está si se sabe aprovechar sus beneficios, ya que la IA no es exclusiva de empresas tecnológicas, y es tan moldeable que se puede adaptar a cualquier sector. Autoras como Constanza Gómez Mont; Claudia May Del Pozo; Cristina Martínez Pinto; Ana Victoria Martín del Campo Alcocer (C Minds), (2020), La Inteligencia Artificial al Servicio del Bien Social en América Latina y el Caribe, abordaron en este informe, los avances de la IA para el bien común en la región y sobre los casos de usos relevantes. Teniendo en cuenta las necesidades de los países de América Latina, es importante que la IA juegue del lado de estos, y sea un apoyo en áreas tan indispensables como la salud, la educación e innovación, siendo un aliado del ser humano mas no su reemplazo.

Según este informe es importante promover el uso de la IA en las empresas del sector público y privado, no solo en compañías grandes, sino en aquellas que están surgiendo. Los problemas tienen consigo retos que implican dar soluciones innovadoras, lo que se convierte en un desafío para los países de ALC, es por esto por lo que se deben desarrollar herramientas basadas en IA y esto será posible si se desarrollan buenas prácticas, auditorías algorítmicas y guías específicas que promuevan su adopción responsable y permitan afrontar los retos de desarrollo de la región.

Hawking (2018), postuló que la creación de la IA podría ser el suceso más importante en la historia de la humanidad, algunas literaturas sostienen que la IA tiene el potencial de

transformar radicalmente las relaciones sociales, culturales, económicas, políticas y legales, Domingos (2015), sus avances podrían optimizar o aumentar la inteligencia humana, tanto en el ámbito individual como en el colectivo, para promover la creatividad, diversificar el pensamiento y robustecer la eficiencia en la realización de muchas tareas que ocupan nuestra cotidianidad personal y laboral Goldberg y Kumar (2018), Jordán (2019); sin embargo autores como Barrat (2013) y Bostrom (2014) sostienen que la IA podría ser el último invento sino se aprende a evitar y controlar los riesgos que se derivan de su rápido desarrollo e implementación. En el contexto colombiano, el Documento Conpes 3975 de 2019 establece una Política Nacional para la Transformación Digital e Inteligencia Artificial, que incluye 14 principios fundamentales para su implementación. Este documento destaca los beneficios potenciales de la IA, como la innovación y la mejora en servicios públicos, pero también advierte sobre los riesgos asociados, especialmente en la profundización de brechas sociales e inequidad. Por ello, Colombia debe desarrollar acciones y estrategias que faciliten la adaptación a estas tecnologías, promoviendo la confianza y el respeto por los derechos humanos, garantizando así una adopción equitativa y efectiva de la inteligencia artificial en el país.

Los principios para la implementación de inteligencia artificial en Colombia incluyen la creación de un mercado de IA, priorización de innovaciones generadoras de mercado y políticas basadas en evidencia. Además, destacan la necesidad de una infraestructura de datos accesible, un marco ético y regulaciones experimentales. Estos principios deben adaptarse a la evolución tecnológica y a cambios socioeconómicos, asegurando que el Estado actúe como facilitador y promueva la equidad e inclusión, mientras se fomenta el talento local y se atrae conocimiento internacional para un desarrollo sostenible en el país.

En 2023, la revista Semana publicó un artículo sobre el avance de la inteligencia artificial en Colombia, destacando las palabras de Juan Sebastián Estévez, líder de Tecnología para IBM Colombia. Estévez enfatizó que "la IA debe tener una base de ética, tanto en su entrenamiento como en su uso", subrayando que la confianza es crucial para que las organizaciones gestionen decisiones críticas basadas en IA. El uso de esta tecnología ha crecido en sectores como banca, seguros, retail y telecomunicaciones, mejorando procesos y la experiencia del cliente. Sin embargo, persiste una preocupación significativa por la escasez de profesionales capacitados en IA en la región.

En América Latina, hay mucho por hacer en el ámbito de la inteligencia artificial, ya que solo se posee el 1% de las patentes globales. La región no puede limitarse a ser proveedora de datos; debe adoptar un papel más activo. Es fundamental que la implementación de IA, como planea Argentina, comience con la formación de equipos multidisciplinarios y capacitaciones sobre su funcionamiento. También es necesario establecer instrumentos de control que promuevan la rendición de cuentas. Aunque existe temor de que la IA reemplace empleos, es crucial verla como una oportunidad para mejorar procesos y fomentar la innovación en lugar de priorizar objetivos comerciales y geopolíticos.

El Instituto Global McKinsey estima que para 2030, la inteligencia artificial podría contribuir con aproximadamente USD 13 billones al PIB mundial. Sin embargo, expertos como Constanza Gómez Mont, fundadora de C Minds, advierten que estos beneficios podrían concentrarse en pequeños grupos de empresas y personas. Además, lamenta la falta de conocimiento sobre los riesgos que la IA puede representar para los derechos de privacidad, especialmente en procesos considerados autónomos, como préstamos y manejo de datos personales. También preocupa la escasa integración de mujeres en el desarrollo y gobernanza de

sistemas de IA, con Argentina, México y Brasil liderando en participación femenina en publicaciones sobre el tema.

A pesar de los temores asociados al uso de la inteligencia artificial, es fundamental reconocer su potencial como herramienta poderosa. Cuando se utiliza de manera ética y respetando los derechos humanos, la IA puede generar grandes beneficios para la región. Ejemplos incluyen su aplicación en Argentina para identificar acuíferos mediante el análisis de datos climáticos y geológicos, así como el proyecto @IAbuelas, que utiliza IA para visualizar a los nietos de padres desaparecidos durante la dictadura. Iniciativas en México, como Tech4Nature y Inteligencia Artificial Equitativa, también demuestran su impacto positivo. El desafío radica en equilibrar lo humano con lo tecnológico en este contexto en evolución. No obstante, al abarcar este grandioso tema se analiza los desafíos y los avances de las políticas de AI en América Latina.

2.2.1 Desafíos y avances de las políticas de IA en América Latina: Más allá del caso

colombiano.

Siguiendo el análisis del contexto colombiano, la autora considera fundamental profundizar en la experiencia de otros países de la región que también han desarrollado estrategias significativas para la gestión de la inteligencia artificial. A través de la revisión de políticas públicas en Argentina, Brasil, Chile y México, se evidencia cómo la región busca un desarrollo que equilibre la innovación tecnológica con la equidad social y la protección de datos, respondiendo a la necesidad de construir marcos regulatorios sólidos que guíen la adopción de estas tecnologías.

2.2.1.1 Argentina: liderazgo en el fomento de un ecosistema de IA.

Argentina actualmente, ocupa el primer lugar de los países Latino Americanos en enfocarse en el desarrollo de la inteligencia artificial, reconociéndosele como un país líder en la formulación de políticas públicas para su fomento. El Plan Nacional de Inteligencia Artificial de 2020, fue una de las primeras iniciativas en la región, estableciendo una hoja de ruta con una visión al 2030 (Observatory of Public Sector Innovation, 2020). Este plan se enfoca en maximizar el impacto económico y social de la IA, promoviendo su desarrollo de manera inclusiva y sostenible. La autora subraya que, a nivel de gestión de la información, el plan pone un gran énfasis en la generación, recolección y modelado de bases de datos según estándares de utilidad pública, privada y académica. El objetivo es claro: sin datos organizados, completos y actualizados, cualquier esfuerzo en IA será ineficaz. De esta forma, las políticas argentinas reconocen que la gestión adecuada de la información es el cimiento para construir sistemas de IA robustos, promoviendo un abordaje ético y multidisciplinario desde la etapa de diseño para evitar sesgos. La adhesión de Argentina a los Principios de la OCDE sobre IA refuerza su compromiso con la gobernanza responsable de esta tecnología (IGEP, 2025).

2.2.2.2 Brasil: Inversión estratégica y soberanía tecnológica.

En Brasil, la discusión sobre la inteligencia artificial ha estado marcada por una ambiciosa visión de soberanía tecnológica. A diferencia de otros países que se centran en la adopción, Brasil ha apostado por la creación de sus propias capacidades. Su Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA), lanzada en 2021 y actualizada posteriormente, se enfoca en cinco ejes principales, incluyendo la infraestructura y el desarrollo de la IA y la mejora de los servicios públicos (La Nación, 2024). Recientemente, la propuesta de un nuevo plan con una inversión significativa busca desarrollar modelos de lenguaje avanzados en portugués, utilizando datos nacionales que reflejen la rica diversidad cultural, social y lingüística del país. Esta

aproximación demuestra que la gestión de la información en Brasil no solo se limita a la regulación de su uso, sino también a la curación de datos a gran escala para construir sistemas que respondan a las necesidades específicas de su población. La autora destaca que este enfoque busca reducir la dependencia de las grandes empresas tecnológicas globales, fortaleciendo el ecosistema local y fomentando la innovación empresarial y la formación de profesionales especializados (Telesemana, 2024).

2.2.2.3 Chile: Un modelo de gobernanza ética y sostenible.

Chile ha emergido como un referente en la gobernanza de la IA en la región. Su Política Nacional de Inteligencia Artificial, publicada en 2021 y actualizada, se basa en principios de bienestar de las personas, respeto a los derechos humanos y desarrollo sostenible (Ministerio de Ciencia, 2021). La autora observa que este documento es especialmente notable por su enfoque en la gobernanza ética, que incluye un plan de acción con seguimiento semestral y la promoción de la participación de mujeres en áreas de IA. En términos de gestión de la información, la política chilena subraya la importancia de contar con infraestructura tecnológica y datos de calidad como factores habilitantes para el despliegue de la IA (CENS, 2024). Adicionalmente, se promueve la cooperación internacional para establecer estándares globales y se busca un desarrollo que sea inclusivo y transparente. La iniciativa de Chile de lanzar un proyecto de ley sobre IA, en sintonía con las recomendaciones de la UNESCO, posiciona al país a la vanguardia en la creación de un marco normativo que garantiza la rendición de cuentas y la supervisión en el uso de los datos (UNESCO, 2024).

2.2.2.4 México: El reto de unificar la acción en un marco fragmentado.

A diferencia de Colombia, Argentina, y Chile, que cuentan con documentos de política unificados, México ha enfrentado el desafío de la fragmentación institucional en la materia. Aunque existen iniciativas y propuestas de distintos organismos y alianzas, como la Agenda Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA) (SECIHTI, 2025), el país aún carece de una estrategia nacional de IA consolidada. La autora resalta que, a pesar de este panorama, México tiene fortalezas notables en su marco legal y ha sido uno de los pioneros en América Latina con propuestas tempranas. La gestión de la información se aborda a través de la promoción de la alfabetización digital, el fomento de la apertura de datos públicos y el mejoramiento de su calidad. Se reconoce que la falta de una política integral dificulta la interoperabilidad entre sistemas y la disponibilidad de datos de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA, especialmente para las pequeñas y medianas empresas (SECIHTI, 2025). La propuesta de la Alianza Nacional de IA, un colectivo de expertos busca llenar este vacío con una agenda que incluye recomendaciones sobre política pública, regulación y gobernanza, destacando la necesidad de alianzas público-privadas para impulsar el desarrollo ético y responsable de la tecnología (ANIA, 2024).

Por otra parte, podemos ver otro panorama donde demuestra que, si bien Colombia tiene un camino claro, las experiencias de Argentina, Brasil, Chile y México enriquecen la comprensión regional de la IA. A pesar de las diferencias en sus enfoques —liderazgo, soberanía tecnológica, gobernanza ética y unificación de esfuerzos—, la autora encuentra un patrón común: la necesidad de una gestión de la información que vaya más allá de la mera recolección. Los países latinoamericanos están comprendiendo que las políticas de IA deben garantizar que los datos sean accesibles, de alta calidad y estén protegidos para ser el motor de un desarrollo inclusivo. El gran desafío radica en transformar los principios éticos en acciones concretas que

promuevan la rendición de cuentas, minimicen los sesgos algorítmicos y aseguren que la inteligencia artificial sirva al bien común, fortaleciendo la capacidad de los gobiernos para tomar decisiones informadas y transparentes.

2.3 Categorías Conceptuales

2.3.1 Tecnologías Disruptivas.

Este término es aplicado a los dispositivos, la electrónica, los servicios y los conceptos que tienen un gran impacto en sus respectivas industrias, estas tecnologías pueden ayudar en el desarrollo de las organizaciones y de un país.

En cuanto a su definición, las tecnologías disruptivas es cualquier innovación que cambie drásticamente la forma en que operan los consumidores, las empresas y las industrias. Cuando son desarrolladas por primera vez pueden crear nuevos mercados, establecen su propia red de valores y son consideradas valores atípicos de riesgo cuando se presentan. Por otra parte, cuando las tecnologías disruptivas ingresan a un mercado ya establecido, pueden cambiar radicalmente la forma en que se manejan los negocios y satisfacen las necesidades. Estas tecnologías tienen la capacidad de remplazar a sus predecesores al ofrecer innovaciones que son notablemente superiores, haciendo que las anteriores tecnologías se vuelvan obsoletas. Una tecnología es considerada disruptiva cuando la población debe acceder fácilmente a la tecnología, es decir un invento demasiado revolucionario no se podría considerar disruptivos porque generan un alto costo para el consumidor, una característica de estas tecnologías es que cambian la forma de pensar y comportarse de las personas. En un inicio los ordenadores personales eran demasiados costosos para el consumidor típico, con el pasar de los años estos fueron siendo más asequibles al consumidor, ya que su producción fue más eficiente y menos

costosa, acá podemos ver un claro ejemplo de una tecnología que poco a poco se convirtió en disruptiva. Algunos ejemplos de estas tecnologías son: IA, impresión 3D, blockchain, smartphones, comercio electrónico, aplicaciones de viajes, sistema GPS, redes sociales, streaming de entretenimiento.

2.3.2 Inteligencia Artificial

la capacidad de las máquinas para usar algoritmos, aprender de los datos y utilizar lo aprendido en la toma de decisiones tal y como lo haría un ser humano. Sin embargo, a diferencia de las personas, los dispositivos basados en IA no necesitan descansar y pueden analizar grandes volúmenes de información a la vez. Asimismo, la proporción de errores es significativamente menor en las máquinas que realizan las mismas tareas que sus contrapartes humanas (Rouhiainen, 2018, p.17). Kaplan (2023) señala que la esencia de la IA radica en su habilidad para hacer generalizaciones oportunas basadas en datos limitados, aprendiendo de la experiencia para mejorar su desempeño. Esta capacidad de adaptación flexible distingue a la IA de otros sistemas computacionales, ya que puede interpretar datos externos y emplearlos para cumplir metas específicas. La IA no debe confundirse con la inteligencia biológica, aunque ambas comparten la capacidad de aprendizaje, la IA se fundamenta en algoritmos y procesamiento de datos. Por su parte, Winston (2017), define la IA como algoritmos que vinculan pensamiento, percepción y acción, permitiendo a las máquinas tomar decisiones con un nivel humano de conocimiento. Esta definición enfatiza tres cualidades esenciales: intencionalidad, inteligencia y adaptabilidad. La IA, entonces, no solo simula la inteligencia humana, sino que también se

adapta a nuevas situaciones y contextos, lo que la convierte en una tecnología dinámica y en constante evolución para resolver problemas complejos.

La inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente el mundo moderno, especialmente en la gestión de la información documental, gracias a sus capacidades para automatizar la clasificación, organización y análisis de grandes volúmenes de documentos, la IA optimiza procesos que antes eran manuales y lentos. Esto permite a las organizaciones acceder rápidamente a información precisa y relevante, mejorando la toma de decisiones y la eficiencia operativa. En sectores como la salud, la justicia y la administración pública, la IA facilita la gestión documental, garantizando mayor seguridad, trazabilidad y cumplimiento normativo. Además, la IA impulsa la digitalización y preservación del patrimonio documental, permitiendo la recuperación inteligente de datos mediante técnicas avanzadas como el reconocimiento óptico de caracteres y el procesamiento del lenguaje natural. Esta tecnología no solo acelera la búsqueda y recuperación de información, sino que también mejoran la calidad y accesibilidad de los archivos digitales. En un mundo cada vez más orientado a los datos, la IA se posiciona como una herramienta clave para gestionar la información documental de manera eficiente, segura y sostenible.

2.3.3 Políticas Públicas sobre IA

Como ya se ha comentado a través de este documento la IA está acaparando cada una de las áreas de la sociedad, y tratar de desligarla de lo público sería algo ilógico, ya que hasta los Gobiernos están implementando sistemas de IA para darle bienestar a los ciudadanos e incluso para gestionar los asuntos públicos. En este último concepto, los gobiernos han decidido implementar la IA en programas para detectar fraudes, accidentes de tránsito, reconocimiento

facial, e incluso algoritmos que puedan prevenir delitos; también se están empezando a aplicar políticas sobre Smart Cities, haciendo análisis de big data, que son tecnologías de sensores e internet de las cosas.

Ruvalcaba Gómez (2021), en su artículo Políticas públicas e inteligencia artificial: la disrupción del Sector Público, hizo alusión a la palabras del presidente de Rusia Vladimir Putin cuando afirmo que “el país que tenga el monopolio en el ámbito de la inteligencia artificial será dueño del mundo”, y en este sentido el país que va liderando esta carrera es China, ya que ha puesto en práctica muchas políticas públicas basadas en IA asociadas a la gestión y control de sus sociedades y prácticas como el reconocimiento facial, gestión de movilidad y prevención del delito, los cuales ya están dando resultados positivos; no obstantes existen riesgos como la posibilidad de caer en una obediencia tecnológica y pérdida de control, el dominio y deslegitimación de la acción pública, ciberdelincuencia y violación de la privacidad. Argentina se destaca en América Latina por su crecimiento en gobernanza, mostrando un alto desempeño en visión e institucionalidad, además de generar regulaciones en inteligencia artificial (IA). Brasil también presenta una estrategia destacada en este ámbito, mientras que Chile ha implementado regulaciones específicas, como la reforma constitucional sobre neuro derechos. En contraste, Colombia enfrenta el desafío de tener una estrategia de IA no vigente, lo que ofrece una oportunidad para involucrar a la ciudadanía y otros actores. Por último, México necesita fortalecer su gobernanza y la participación ciudadana en el desarrollo de regulaciones para la IA.

Las políticas públicas basadas en la IA enfrentan un gran reto, que es ganarse la confianza y la aceptación por parte de la ciudadanía, garantizar la privacidad y seguridad de los

datos, desarrollo de un marco legal y evitar los sesgos discriminatorios los cuales podrían atentar contra los derechos humanos. El mayor reto que enfrentan los gobiernos a través de las políticas de IA es controlar la sustitución de la inteligencia humana por maquinas que superen al ser humano. Por último, cabe recalcar que las políticas públicas en IA pueden ayudar de gran manera a los gobiernos en sus intenciones de mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos, y el que se sean buenas o malas depende del uso que se le dé a las mismas.

2.3.4 Buenas Prácticas de IA

En el segundo Foro Mundial sobre la Ética de la IA desarrollado en febrero de 2024, se abordó el tema sobre la ética en la IA, poniendo en común las experiencias y conocimientos de diferentes países que se encuentran en distintos niveles de desarrollo tecnológico y político, con el fin de lograr un intercambio focalizado en el aprendizaje mutuo y propiciar un diálogo con el sector privado, el mundo académico y la sociedad civil.

Las buenas prácticas de la IA van a estar enfocadas en los siguientes temas: primero, Derechos Humanos y dignidad humana, segundo, vivir en sociedades pacificas; tercero garantizar la diversidad e inclusión; y cuarto florecimiento del media ambiente y ecosistemas. Sin embargo, existen muchos dilemas éticos que surgen debido al potencial que tienen los sistemas basados en IA, los cuales pueden amenazar los derechos humanos, contribuir a la degradación del clima e incluso reproducir prejuicios, estos riesgos si se suman a las desigualdades ya existentes pueden llegar a perjudicar aún más a grupos históricamente marginados.

Es innegable los maravillosos aportes que ha traído al IA a la vida humana, ha mejorado muchas áreas y se ha abierto la posibilidad a un mundo en donde se busca hacer procesos más

agiles y sencillos, pero, si no se tienen los debidos controles y barreras esta tecnología se puede salir de control, y puede ayudar a abrir aún más brechas ya existentes en cuanto a desigualdades e incluso amenazar las libertades fundamentales. Por esto, la principal recomendación de la UNESCO se basa en los Derechos Humanos y dignidad, en donde se busca un avance en principios fundamentales como transparencia y equidad, procurando siempre la supervisión humana en los sistemas de IA.

Otros autores como Floridi & Cowls (2019) en su artículo A Unified Framework of Five Principles for AI in Society, explican que la responsabilidad, transparencia y explicabilidad algorítmica se encuentran relacionados con la protección de los principios éticos de benevolencia, no maleficencia y autonomía que deberían gobernar a los sistemas de IA. Visto desde otro punto de vista, lo que los autores quieren dar a entender es que la única manera de verificar que dichos sistemas harán el bien y preservaran la autonomía es mediante la comprensión de la forma de operar de dicho sistema y la identificación de quien será el responsable de su funcionamiento.

La IA también puede ser vista desde un aspecto jurídico, y se ha identificado que los problemas de transparencia, responsabilidad, control y explicabilidad podrían tener consecuencias jurídicas en distintos campos como: mercado laboral, competencia, propiedad intelectual, derechos humanos, entre otros (O’Neill, 2016; Rubinstein, Lee y Schwartz, 2008; Zarzky, 2011; OECD, 2019). Por ejemplo, el tratamiento de los datos ha traído múltiples discusiones en torno a la naturaleza jurídica de los mismo, de su procesamiento, propiedad y control y sobre hasta qué grado pueden ser compartidos.

En América Latina los sistemas de IA están sometidos a una variedad de regulaciones de distinta naturaleza, entre ellas las atinentes a los principios democráticos del Estado de Derecho, derechos humanos, propiedad intelectual, protección al consumidor, competencia, la protección y procesamiento de datos personales e institucionales, derecho penal, y responsabilidad civil; sin embargo existen muchos interrogantes relativos al régimen jurídico aplicable a dichos datos para proteger la privacidad. Un ejemplo de estas leyes en América Latina es: La ley general de protección de datos en Brasil (LGPD) de 2018; el Proyecto de Reforma del Régimen de Protección de Datos Personales en Argentina; y el Proyecto de Reforma de Ley de Protección de Datos de Chile.

CAPÍTULO III. MARCO METODOLÓGICO

En este capítulo se desarrolla el marco metodológico de la investigación, de acuerdo con Mejía et al. (2020), las “Políticas públicas sobre inteligencia artificial y su impacto en la gestión de la información en América Latina” el cual permitirá precisar elementos conceptuales, metodológicos y prácticos sobre la Inteligencia Artificial como tecnología disruptiva, comparar políticas públicas de Colombia, Brasil, México, Chile y Argentina y establecer un balance de las políticas públicas de Inteligencia Artificial en América Latina.

3.1 Enfoque

Esta investigación se desarrolla con un enfoque cualitativo, teniendo en cuenta que con este se puede abordar la complejidad y la diversidad de los contextos sociales y políticos de los países a evaluar. El enfoque cualitativo según Taylor y Bogdán (1987) “se refiere a la investigación que produce datos descriptivos: las propias palabras de las personas, habladas o escritas, y la conducta observable". Este enfoque permite entender la diversidad de puntos de vista y experiencias de los actores involucrados en el desarrollo y la implementación de políticas de inteligencia artificial, proporcionando una comprensión profunda y contextualizada de los fenómenos estudiados.

El enfoque cualitativo es particularmente útil para identificar y analizar los factores sociales, económicos y culturales que influyen en la implementación y regulación de políticas públicas de inteligencia artificial. El método cualitativo permite explorar "los significados y las interpretaciones que las personas dan a sus experiencias" Taylor y Bogdán (1987), facilitando la identificación de las percepciones y preocupaciones de diversos grupos de interés. Así mismo, se pueden desarrollar políticas más inclusivas y adaptadas a las realidades de cada país, promoviendo un uso ético y equitativo de la inteligencia artificial en la región.

3.2 Tipo de investigación

Para el desarrollo de esta investigación se utilizará la investigación descriptiva, ya que permite proporcionar una imagen detallada y precisa de la situación actual y los contextos específicos en los que se implementan estas políticas. Según Hernández, Fernández y Baptista (2010), "la investigación descriptiva busca especificar propiedades, características y rasgos importantes de cualquier fenómeno que se analice". De acuerdo con lo expuesto la investigación descriptiva será útil para identificar las características particulares de las políticas de inteligencia artificial en distintos países de América Latina, también mostrar las variaciones en su diseño e implementación.

Además, la investigación descriptiva es fundamental para establecer una base sólida de conocimiento sobre la cual se pueden desarrollar estudios más profundos y comparativos. En palabras de Best y Kahn (2006), "el propósito de la investigación descriptiva es describir con precisión los hechos y las características de una determinada población o área de interés". Este enfoque permite recolectar datos detallados y contextuales sobre la implementación de políticas de inteligencia artificial, facilitando un análisis minucioso de factores como la infraestructura tecnológica, el marco legal, y las dinámicas sociales y económicas que influyen en su desarrollo e implementación.

3.3 Método

El método seleccionado es el de investigación documental el cual permite la recolección y análisis de gran cantidad de información existente en fuentes secundarias, este método implica la revisión y evaluación sistemática de estas fuentes, con el objetivo de extraer información relevante para la investigación. Al examinar estos documentos, se logrará identificar tendencias, marcos normativos, y enfoques en la formulación e implementación de políticas públicas de inteligencia artificial, así como comparar las políticas a nivel regional e internacional, análisis esencial para comprender el contexto histórico y político que ha dado forma a las estrategias de inteligencia artificial.

Como señala Bowen (2009), "el análisis documental implica la revisión e interpretación sistemática de documentos para obtener significado, ganar comprensión y desarrollar conocimiento empírico". Este enfoque permite explorar cómo los documentos reflejan y configuran las realidades sociales y políticas, y cómo influyen en la formulación de políticas. En el contexto de América Latina, la investigación documental puede revelar las prioridades, desafíos y oportunidades de la región en relación con la inteligencia artificial, con el objetivo de que estas sean adaptadas a las necesidades de la región.

3.4 Técnica

El análisis documental permite exploración exhaustiva de diversas fuentes secundarias que contienen información relevante, se lleva a cabo la recopilación y examen de documentos oficiales, como leyes, decretos, y planes estratégicos; informes de organismos internacionales; publicaciones académicas; y artículos científicos. Mediante el análisis de estos documentos, se podrá identificar modelos y tendencias en el desarrollo y la implementación de políticas públicas de inteligencia artificial en la región. Este proceso proporciona una visión amplia y detallada del

contexto político, económico y social que influye en la adopción de tecnologías de inteligencia artificial en América Latina.

3.5 Instrumento

Para esta investigación el instrumento a utilizar es la matriz de análisis la cual es muy útil en la investigación cualitativa para sintetizar y presentar los resultados de manera organizada. Para el análisis de contenido cualitativo, los datos se pueden presentar en tablas y matrices para relacionar los hallazgos de la investigación, esto ayuda a representar la información de forma entendible, facilitando la comprensión de los hallazgos de la investigación cualitativa, son herramientas valiosas para sintetizar y expresar los resultados de manera eficiente en este tipo de estudios. Esta herramienta facilita la organización y presentación de los resultados de manera coherente y estructurada, siendo esencial para la investigación de políticas públicas de inteligencia artificial en América Latina.

En esta investigación se desarrollarán:

Matriz elementos conceptuales, metodológicos y prácticos de la IA.

Matriz comparativa de políticas públicas de inteligencia artificial.

3.6 Fases de la investigación

3.6.1 Precisión de elementos conceptuales, metodológicos y prácticos. En la fase inicial de la investigación, es crucial establecer una sólida comprensión de los elementos conceptuales que definen la Inteligencia Artificial (IA) como tecnología disruptiva. Esto implica explorar los fundamentos teóricos, principios y principales características que distinguen a la inteligencia artificial de otras tecnologías. Esta fase de investigación conceptual

sienta las bases para abordar los aspectos metodológicos y prácticos para el desarrollo y la implementación de la IA, lo que permitirá una comprensión integral de su potencial disruptivo. 3.6.2 Comparación de políticas públicas y buenas prácticas.

En la segunda fase de la investigación, se procede con el análisis comparativo de las políticas públicas y buenas prácticas relacionadas con la Inteligencia Artificial (IA) en Colombia, Brasil, México, Chile y Argentina. Este análisis comparativo permitirá destacar las fortalezas y debilidades de las políticas de IA en la región, así como identificar oportunidades de aprendizaje y colaboración entre los países seleccionados.

3.6.3 Balance de políticas públicas y buenas prácticas.

En la fase final de la investigación, se establece un balance integral de las políticas públicas de Inteligencia Artificial (IA) en América Latina, tomando en cuenta los hallazgos del análisis comparativo entre Colombia, Brasil, México, Chile y Argentina. Se sintetizan las principales tendencias, desafíos y oportunidades identificados en cada país, destacando las áreas clave donde se requieren mejoras en las políticas públicas para fomentar un desarrollo responsable y sostenible de la IA en la región. Este balance final permitirá formular recomendaciones concretas para los tomadores de decisiones y contribuir a la construcción de un ecosistema de IA más sólido y equitativo en América Latina.

CAPÍTULO IV. ANÁLISIS DE RESULTADOS

En el presente capítulo se inicia un análisis exhaustivo de las políticas públicas de inteligencia artificial (IA) y su impacto en la gestión de la información, sirviendo como una introducción integral para los puntos que se desarrollarán a continuación. La primera fase de este análisis se centra en la precisión de elementos conceptuales, metodológicos y prácticos que establecen un marco de referencia sólido, basándose en la literatura especializada y los enfoques actuales en la materia. Este enfoque permitirá al lector comprender la complejidad inherente a la implementación de la IA en el ámbito público y su directa relación con la eficiencia de los sistemas de información.

Posteriormente, se realizará una comparación sistemática de las políticas públicas de IA en los países de estudio, destacando las similitudes, diferencias y lecciones aprendidas de sus respectivas experiencias. Este análisis no solo se limitará a presentar datos, sino que se profundizará en el cómo y el porqué de los resultados obtenidos, correlacionándolos con las particularidades de cada contexto nacional. Nuestro punto de vista como investigadores es que la comprensión de estas dinámicas es crucial para identificar las mejores prácticas y los desafíos comunes en la región.

Finalmente, el capítulo culminará con un balance crítico del impacto de las políticas analizadas. Este balance permitirá valorar la eficacia de las estrategias implementadas y las áreas que requieren una mayor atención, con el objetivo de proporcionar recomendaciones concretas. Es nuestra intención que este análisis sirva como una contribución valiosa para el diseño de políticas futuras, promoviendo un desarrollo de la IA que sea no solo tecnológicamente avanzado, sino también ético y alineado con las necesidades sociales de América Latina.

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4.1| Precisión de elementos conceptuales, metodológicos y prácticos. Esta fase se centra en el primer estudio específico de la investigación: donde nos adentremos a los elementos conceptuales, metodológicos y prácticos que definen la inteligencia artificial (IA) como una tecnología disruptiva. Esta fase inicial es fundamental para establecer un marco de análisis riguroso, permitiendo una comprensión profunda y multidimensional del fenómeno. Se busca, así, ir más allá de una simple definición, abordando la IA desde sus fundamentos teóricos hasta sus implicaciones en la gobernanza y la gestión de la información en el contexto de América Latina.

Desde el punto de vista conceptual, la IA se fundamenta en las contribuciones seminales de Alan Turing (1950) y John McCarthy (1955). Mientras que Turing propuso una perspectiva funcionalista a través del "Test de Turing" para evaluar la inteligencia de una máquina, McCarthy se centró en la formalización de la cognición humana para su simulación. A nuestro parecer, esta dualidad inicial entre comportamiento e imitación sentó las bases para el desarrollo de la IA contemporánea, influyendo en las diferentes aproximaciones que se manifiestan hoy en el análisis de sus políticas públicas.

En el ámbito metodológico, se observa una diversidad de enfoques. Estudios como los de Pérez Rodríguez (2022) adoptan un análisis comparativo y tecnológico, mientras que Luna García (2023) utiliza una metodología cualitativa y exploratoria centrada en el contexto peruano. Esta variedad de miradas enriquece la comprensión del fenómeno, aportando tanto una visión global sobre la eficiencia de la IA como un análisis detallado sobre la gobernanza y la formación

institucional. A diferencia de un enfoque único, esta convergencia de métodos permite una visión más holística y completa.

En el plano práctico, la investigación revela que, aunque la IA ofrece un potencial transformador, su implementación enfrenta barreras significativas. Autores como Becerra Pérez (2020) han documentado un notable desconocimiento sobre la tecnología, así como obstáculos organizacionales, culturales y de costos en el sector público. Esta perspectiva crítica complementa las visiones más optimistas, demostrando que el éxito de la IA no solo depende de la tecnología, sino también de la capacidad de las instituciones para adaptarse y gestionar el cambio.

La IA no puede ser analizada sin considerar sus complejas dimensiones políticas y económicas. Filgueiras (2023) aborda el diseño de políticas desde la gobernanza y los regímenes políticos de la región, destacando la heterogeneidad y la influencia de los contextos locales. A su vez, Gómez Mont (2023) examina la economía de datos, enfatizando los riesgos de concentración y las desigualdades en el acceso. Desde nuestra perspectiva como investigadores, la articulación entre estas dimensiones es esencial, ya que el diseño de políticas efectivas requiere un entendimiento profundo tanto de las dinámicas de poder como de los modelos de mercado.

Asimismo, los aspectos éticos y sociales son un eje central en el debate. Zuluaga Ocampo (2023) subraya la necesidad de marcos normativos que protejan los derechos humanos y promuevan la equidad, mientras que Zuazo (2023) examina el impacto de la IA en el periodismo y la desinformación. Estas visiones refuerzan la urgencia de una regulación responsable que evite sesgos y discriminaciones. Las políticas públicas deben asegurar que los sistemas de IA sean

transparentes y que sus decisiones puedan ser explicadas, lo cual es vital para generar confianza social.

La aplicación de la IA en la gestión de la información documental es un ejemplo práctico de su potencial. Como se evidencia en el trabajo de Padilla Ruiz (2023), esta tecnología puede optimizar procesos administrativos al automatizar tareas de clasificación y extracción de datos. A pesar de los desafíos como la calidad de los datos y la ciberseguridad, esta evidencia práctica demuestra la complementariedad entre la teoría y la práctica, mostrando cómo los conceptos de gobernanza y ética se materializan en la mejora de la eficiencia administrativa.

Ilustración 1. Conceptos, metodología y prácticos del proceso tecnológico.

Fuente: Elaborado por las autoras.

4.2 Análisis de la Operacionalización de Políticas Públicas de Inteligencia Artificial y

su Impacto en la Gestión de la Información en América Latina En el marco de la Cuarta Revolución Industrial, la inteligencia artificial (IA) se ha implementado como una tecnología disruptiva, con el potencial de transformar la gestión pública y la calidad de vida de los ciudadanos. Desde la perspectiva de este análisis, la puesta en marcha de políticas públicas en América Latina revela un complejo entramado de objetivos y estrategias que buscan no solo ejecutar avances tecnológicos, sino también aplicar la ética y la responsabilidad como pilares fundamentales. Este capítulo se concibe como un estudio comparativo que busca operacionalizar los enfoques adoptados por Argentina, Brasil, Colombia, Chile y México, centrándose en cómo sus respectivas estrategias se instrumentalizan para modernizar la gestión de la información, un aspecto crítico para la eficiencia estatal.

La aplicación de las estrategias nacionales en la región muestra una notable diversidad de prioridades. Mientras que países como México y Argentina han puesto en marcha sus agendas de IA con un fuerte énfasis en la inclusión social y la equidad, buscando que los beneficios de la tecnología se distribuyan de manera justa, Chile y Colombia han ejecutado un enfoque que privilegia la ética, la gobernanza de datos y la protección de derechos, alineándose con estándares internacionales como los de la OCDE y la UNESCO. En nuestra opinión, la priorización de la ética es un hallazgo fundamental que refleja una conciencia madura sobre los dilemas que presenta esta tecnología. Por su parte, Brasil ha instrumentalizado su Plan Nacional con la ambición de posicionarse como líder regional, priorizando la autonomía tecnológica a través de una inversión pública sin precedentes. Esta dicotomía en los objetivos estratégicos se traduce directamente en la forma en que los planes de acción se aplican en la práctica, donde Chile y Colombia destacan por sus hojas de ruta detalladas y medibles, mientras que Brasil apuesta por la inversión masiva, en contraste con Argentina y México, que se encuentran en una etapa inicial de propuestas, lo que limita su capacidad para llevar a la práctica una estrategia coherente y a gran escala.

En términos de la operacionalización del marco legal y el desarrollo de capacidades, observamos una marcada heterogeneidad. Chile lidera la región al poner en funcionamiento una política nacional respaldada por el Decreto Supremo N°. 12 (2025) y un enfoque proactivo en la gestión de riesgos. Colombia y Brasil, por su parte, han implementado directrices importantes a través del CONPES 4144 y la Ley General de Protección de Datos (LGPD) respectivamente, aunque la consolidación de una regulación específica para IA aún está en proceso de debate. En nuestra perspectiva, la falta de una ley integral en México y Argentina representa un desafío significativo, ya que limita la instrumentalización de políticas que garanticen la seguridad y la

transparencia. Esta brecha regulatoria se complementa con la disparidad en la ejecución de infraestructura tecnológica y la inversión en I+D. Mientras Brasil y Chile han puesto en marcha inversiones masivas en centros de datos y supercomputadoras, Colombia avanza con limitaciones, y México y Argentina enfrentan desafíos estructurales que los hacen depender de la inversión privada, lo que dificulta hacer efectivos sus planes de desarrollo. El desarrollo y la retención de talento humano especializado es una prioridad transversal que se aplica con diferentes grados de éxito en la región. Brasil y Chile han ejecutado programas nacionales para la formación y repatriación de científicos, mientras que Colombia se enfoca en la capacitación digital y la educación. Por el contrario, México y Argentina reconocen este aspecto como un reto crucial, pero enfrentan la fuga de profesionales debido a la falta de incentivos competitivos, lo que obstaculiza la ejecución de sus estrategias a largo plazo. La colaboración público-privada es otro pilar fundamental para la implementación de las políticas de IA, donde Chile se destaca por su modelo de gobernanza multisectorial y Brasil por sus alianzas estratégicas. México y Argentina, sin embargo, se encuentran en una fase incipiente de consolidación, lo que limita el alcance y la sostenibilidad de sus iniciativas. Desde nuestro punto de vista, uno de los hallazgos más relevantes es el enfoque en la ética y la responsabilidad como un eje transversal. Chile es un claro referente al instrumentalizar una política que integra la ética, la transparencia y la rendición de cuentas. Colombia y Brasil han puesto en práctica principios similares en sus marcos normativos, pero su implementación aún enfrenta desafíos prácticos. Por su parte, México y Argentina, aunque reconocen la importancia de la ética, aún están en una etapa de construcción de marcos sólidos, lo que podría generar incertidumbre y desafíos en la puesta en funcionamiento de sistemas de IA confiables. Es

fundamental que la operacionalización de cualquier estrategia de IA priorice la protección de los derechos humanos y la transparencia algorítmica.

Para una mejor comprensión de las estrategias comparadas, la Figura 1 sintetiza los principales hallazgos por país y dimensión, ofreciendo una visualización clara del nivel de desarrollo y la dirección estratégica de cada nación.

Figura 1. Matriz de comparación de la Operacionalización de Políticas de IA en América Latina

DIMENSIÓN

ARGENTINA

BRASIL

COLOMBIA

CHILE

MÉXICO

Objetivos Inclusión y Equidad Autonomía y Liderazgo Ética y Protección de Datos Ética y Protección de Datos Inclusión y Equidad Planes de Acción En propuesta/consult a Ambicioso (Inversión) Detallado

(CONPES

4144)

Detallado y medible En propuesta/consult a Marco Legal Incipiente (Guías oficiales) En consolidación

(LGPD)

En consolidación

(CONPES

4144)

Avanzado (Decreto Supremo) Incipiente (Agenda Nacional) Infraestructura Desafíos estructurales Robusta (Inversión pública) Con limitaciones Robusta (Inversión pública) Dependiente de inversión privada Inversión en I+D Limitada/Mixta Masiva (+4.000 Millones) Moderada Notable Limitada/Mixta Talento Retos de Retención Liderazgo en Formación Avances en Capacitación Liderazgo en Formación Retos de Retención Sector Público Incipiente/Fragm entada Avanzada Avanzada Avanzada Incipiente/Fragme ntada Colaboración En consolidación Avanzada Avanzada Liderazgo En consolidación Ética y Responsabilidad En construcción En proceso Avanzado Referente regional En construcción Elaboración propia

El impacto en la gestión de la información (GI) es una manifestación directa de la aplicación de estas políticas. Mientras que Chile y Brasil han puesto en marcha ecosistemas de información integrados y transparentes, Colombia avanza con laboratorios y plataformas

digitales. México y Argentina, por su parte, enfrentan el desafío de superar las barreras estructurales y la limitada coordinación nacional para consolidar una GI moderna, segura y confiable. En conclusión, la operacionalización de la IA en América Latina es un proceso dinámico y heterogéneo que requiere la articulación de marcos regulatorios claros, inversión en infraestructura y talento, y una sólida colaboración público-privada. La capacidad de cada país para llevar a la práctica estos elementos definirá su éxito en la era de la IA.

4.3 Balance de políticas públicas y buenas prácticas.

Figura 2: Matriz de comparación de la Operacionalización de Políticas de IA en América Latina

Fuente: Elaborado por las autoras.

El balance sobre las políticas públicas de Inteligencia Artificial en América Latina revela un panorama dual de avances notables y desafíos persistentes, lo que exige enfoques más integrales y colaborativos. Como investigadoras, hemos observado que la implementación de la IA en la región ha trascendido la fase conceptual para aplicar la tecnología en la práctica, aunque la ejecución efectiva se ve limitada por una serie de brechas estructurales. Este capítulo profundiza en dicho equilibrio, demostrando que, si bien hay un consenso en principios rectores, su instrumentalización varía drásticamente, lo cual impacta directamente en la gestión de la información y en la capacidad de los países para aprovechar plenamente los beneficios de la IA. Desde nuestra perspectiva, la puesta en marcha de las políticas de IA refleja las prioridades nacionales que, si bien comparten un objetivo común de desarrollo, se operacionalizan de manera distinta. Se observa una clara división: por un lado, Chile y Colombia

han ejecutado un enfoque que privilegia la ética y la gobernanza de datos, lo que se ha traducido en la puesta en práctica de marcos regulatorios alineados con estándares internacionales de la UNESCO y la OCDE. Este énfasis en la protección de derechos y la transparencia algorítmica es, en nuestro análisis, un indicador de madurez institucional y de la conciencia sobre los riesgos inherentes a la tecnología. Por otro lado, Brasil ha implementado una estrategia de gran escala, centrada en la autonomía tecnológica y el liderazgo regional, respaldada por una inversión pública histórica que evidencia una voluntad política de poner en funcionamiento una infraestructura tecnológica robusta. México y Argentina, por su parte, han instrumentalizado sus agendas con una visión más social, priorizando la inclusión y la equidad, lo que sugiere un enfoque centrado en mitigar las brechas existentes y asegurar que la IA beneficie a toda la sociedad.

La ejecución de estas visiones se plasma en los planes de acción, donde la disparidad se hace aún más evidente. Chile y Colombia destacan por contar con hojas de ruta detalladas y medibles (Min Ciencia, 2024; DNP, 2025), que les permiten aplicar sus políticas de manera gradual y controlada. Este modelo contrasta con la apuesta de Brasil, que se ha puesto en marcha con una inversión masiva de más de 4.000 millones de dólares, demostrando una audacia que busca la competitividad global a corto plazo (ICEX, 2024). En el otro extremo, México y Argentina se encuentran en una fase de propuestas y consultas públicas, lo que limita su capacidad para llevar a la práctica una estrategia coherente y a gran escala, enfrentando retos como la fragmentación institucional y la falta de asignación de recursos. En nuestra opinión, esta brecha entre la planificación y la implementación es un cuello de botella fundamental que la región debe resolver.

El desarrollo del marco legal y el fortalecimiento de la infraestructura son dos habilitadores críticos en los que se operacionaliza el éxito de estas políticas. Chile se ha posicionado como referente al poner en funcionamiento un marco legal avanzado, con un enfoque en la gestión de riesgos y la transparencia. Colombia ha seguido un camino similar con el CONPES 4144, mientras que Brasil avanza con la Ley General de Protección de Datos (LGPD) y proyectos de ley específicos. Sin embargo, nuestro análisis muestra que la falta de una ley integral en México y Argentina es un punto de vulnerabilidad, ya que la puesta en práctica de la IA sin una regulación robusta puede llevar a riesgos de privacidad y sesgos algorítmicos. En cuanto a la infraestructura, la inversión masiva de Brasil y Chile les ha permitido ejecutar proyectos ambiciosos, mientras que los demás países aún luchan por cerrar la brecha, dependiendo en gran medida de iniciativas privadas y la cooperación internacional. La formación y retención de talento humano especializado es, desde nuestra perspectiva, el mayor desafío común que afecta la aplicación de las políticas en toda la región. Si bien Brasil y Chile han puesto en marcha programas de formación a gran escala, la fuga de cerebros sigue siendo un problema endémico en México y Argentina, lo que limita la ejecución de soluciones locales y la consolidación de ecosistemas de innovación sostenibles. En este contexto, la colaboración público-privada emerge como un pilar fundamental para instrumentalizar las estrategias de IA. Chile, con su modelo de gobernanza multisectorial, y Brasil, con su red de centros de innovación, demuestran que la cooperación es clave para hacer efectiva la transferencia de conocimiento y recursos. La falta de marcos sólidos para esta colaboración en países como México y Argentina es, a nuestro juicio, un obstáculo que debe abordarse de forma prioritaria.

Finalmente, el balance sobre la ética y la responsabilidad es un elemento central que se aplica de manera desigual. Chile es el referente regional, habiendo puesto en funcionamiento una política que integra la ética como un eje transversal. Colombia y Brasil han implementado directrices importantes en sus marcos, pero su puesta en práctica aún está en proceso de consolidación. La investigación indica que la ética y la responsabilidad en México y Argentina aún dependen de la voluntad de los actores y de la adopción de buenas prácticas internacionales. La ejecución de la IA sin una supervisión ética robusta podría profundizar las desigualdades y los riesgos en la gestión de la información. Por tanto, para operacionalizar una IA al servicio del bien común, la protección de los derechos humanos debe ser el núcleo de toda política pública, junto con la transparencia y la rendición de cuentas, sentando así las bases para una gobernanza que no solo sea tecnológicamente avanzada, sino también justa e inclusiva.

CAPITULO V: MODELO DE MADUREZ PARA LA EVALUACIÓN DE POLÍTICAS DE

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN AMÉRICA LATINA

Partir de la investigación realizada, se ha operacionalizado un Modelo de Madurez que permite evaluar de manera sistemática el estado de las políticas públicas de inteligencia artificial y su impacto en la gestión de la información en América Latina. Como investigadoras, consideramos que este modelo trasciende la simple comparación para ofrecer una rúbrica de diagnóstico que identifica fortalezas y áreas de mejora. El modelo se estructura en cuatro niveles progresivos que reflejan el grado de implementación, ejecución e instrumentalización de las estrategias de IA en los países analizados, demostrando que la madurez de una política se mide no solo por su existencia, sino por su puesta en práctica efectiva.

5.1 Niveles de Madurez y Rúbrica

El modelo se divide en cuatro niveles que van desde una fase inicial hasta una etapa de liderazgo regional. Cada nivel se define por un conjunto de indicadores clave que permiten una evaluación detallada de las políticas de IA en cada país.

Nivel 1: Emergente (Incipiente y Fragmentado) ➢ Descripción: La IA se aborda a través de iniciativas aisladas, sin un marco estratégico formal. La regulación es inexistente o sectorial y la inversión es baja. Nivel 2: En Desarrollo (Planes en Construcción) ➢ Descripción: Se ha reconocido la importancia de la IA y se han elaborado documentos o propuestas estratégicas. La ejecución es desigual y aún carece de un marco institucional robusto.

Nivel 3: Consolidado (Estrategias Formales) ➢ Descripción: Existe una política nacional de IA formal y bien definida. La implementación está respaldada por marcos legales en consolidación y una inversión significativa.

Nivel 4: Líder (Ecosistema Integrado) ➢ Descripción: El país actúa como un referente regional. Sus políticas están plenamente instrumentalizadas, con una gobernanza sólida, inversión masiva, talento avanzado y una IA integrada en los sectores clave.

A continuación, se presenta la rúbrica detallada con los indicadores por dimensión. Indicador Nivel 1: Emergente Nivel 2: En Desarrollo Nivel 3: Consolidado Nivel 4: Líder Objetivos No definidos, inactivos.

Propuestas en agenda o discusión.

Claramente definidos, formales.

Liderazgo regional, visión global.

Plan de Acción Inexistente o aislado.

En etapa de propuesta.

Hoja de ruta definida.

Detallado, con metas medibles.

Marco Legal Nulo o sin ley específica.

En proceso de discusión.

Existe marco en consolidación.

Específico, maduro y robusto.

Infraestructura Débil, con dependencia externa.

Reconocida como desafío.

Avances con limitaciones.

Robusta, con inversión estratégica.

Inversión en I+D Baja y fragmentada.

Dependiente de cooperación.

Moderada, con fondos concursables.

Masiva, con inversión pública y privada.

Talento Humano Retención y capacitación limitadas.

Reconocida como un reto.

Programas de formación definidos.

Programas a gran escala y de repatriación.

Adopción Pública Incipiente y sin coordinación.

Iniciativas aisladas en prueba.

Laboratorios y pilotos en sectores clave.

Integración transversal y gobernanza.

Colaboración Inexistente o ad-hoc.

Reconocida como fundamental.

Alianzas y redes en crecimiento.

Liderazgo multisectorial, gobernanza.

Ética y Responsabilidad No abordada o sin directrices.

Propuestas éticas en discusión.

Principios incorporados en el marco.

Referente regional, con supervisión activa.

5.2 Aplicación del Modelo a los Países de la Región

✓ A partir del análisis de la rúbrica, se aplica el modelo a los cinco países para determinar su nivel de madurez en la puesta en práctica de sus políticas de IA.Chile: Nivel 4 - Líder ❖ Chile es el referente regional. Ha operacionalizado su Política Nacional de IA con un marco legal robusto (Decreto Supremo N° 12, 2025) y una instrumentalización de la ética y la gestión de riesgos que lo posicionan en el más alto nivel. La constante actualización de su política, su inversión en infraestructura, la formación de talento y la adopción de IA en el sector público demuestran una estrategia integrada y coherente.

✓ Brasil: Nivel 4 - Líder ❖ Brasil también alcanza el Nivel 4, pero con un enfoque diferente al de Chile. Su ambición se ejecuta a través de una inversión masiva de más de 4.000 millones de dólares, lo que lo posiciona como un líder en inversión y autonomía tecnológica. Si bien la regulación específica aún está en consolidación, su compromiso financiero y la puesta en marcha de una red nacional de centros de IA lo sitúan en la vanguardia regional.

✓ Colombia: Nivel 3 - Consolidado ❖ Colombia se ubica en el Nivel 3 gracias a la ejecución de una política formal con el CONPES 4144. Su estrategia instrumentaliza principios de ética y protección de datos, y ha puesto en práctica laboratorios de innovación para la adopción en el sector público. Sin embargo, enfrenta desafíos en la sostenibilidad de la

inversión y la coordinación interinstitucional, lo que le impide alcanzar el nivel de liderazgo de Brasil o Chile en todas las dimensiones.

✓ México: Nivel 2 - En Desarrollo ❖ México se encuentra en el Nivel 2, ya que su estrategia de IA es aún una propuesta o agenda nacional (Alianza Nacional de Inteligencia Artificial, 2024). Aunque reconoce la importancia de todos los indicadores, su ejecución carece de un marco legal formal y de una inversión pública consolidada. La puesta en marcha depende de iniciativas aisladas, lo que refleja una fase de desarrollo y construcción que aún no alcanza una implementación robusta a nivel nacional. ✓ Argentina: Nivel 2 - En Desarrollo ❖ Argentina, al igual que México, se sitúa en el Nivel 2. Si bien ha aplicado guías y recomendaciones, y cuenta con una sólida base académica (CIPPEC, 2025), la falta de una política pública formal y de una inversión sostenida le impiden avanzar. La instrumentalización de su estrategia se ve limitada por la fragmentación institucional y la dependencia de la cooperación internacional, lo que ubica al país en una etapa de madurez en desarrollo.

5.3 Balance y Conclusiones del Modelo de Madurez

La aplicación de este Modelo de Madurez ha permitido operacionalizar de forma precisa el estado de las políticas de IA en América Latina, demostrando que la región avanza a velocidades diferentes. Chile y Brasil se consolidan como los líderes regionales, cada uno con un enfoque único: el primero priorizando la gobernanza y la ética, y el segundo la inversión y la autonomía tecnológica. Colombia sigue un camino sólido y se ubica como un país con una

estrategia formal y en consolidación. Por último, México y Argentina se encuentran en una fase de madurez incipiente, con propuestas y agendas que aún no se ejecutan en políticas formales con marcos legales robustos.

Este análisis exhaustivo refuerza la idea de que para que la IA se convierta en un motor de desarrollo sostenible en América Latina, es fundamental que los países en las primeras etapas de madurez se enfoquen en tres líneas de acción claras. En primer lugar, deben implementar un marco legal integral que brinde certidumbre y confianza. En segundo lugar, es vital instrumentalizar una mayor inversión en I+D y en infraestructura, tanto pública como privada. Finalmente, se debe poner en marcha una colaboración multisectorial que permita compartir conocimientos y recursos. El balance de la investigación sugiere que el futuro de la IA en la región no solo depende de la puesta en práctica de la tecnología, sino de la capacidad de los gobiernos para diseñar políticas integrales, éticas y adaptadas a las realidades locales, garantizando que el avance tecnológico se traduzca en una mejor gestión de la información y en beneficios para toda la sociedad.

6. CONCLUSIONES

La investigación permite concluir que, en los países evaluados, Brasil y Chile cuentan con políticas públicas sólidas y estructuradas en torno a la inteligencia artificial, mientras que Colombia presenta avances importantes con iniciativas y proyectos en desarrollo. México y Argentina, por su parte, se encuentran en una etapa inicial de formulación de políticas. Estas políticas públicas impactan la gestión de la información al favorecer la automatización, la transparencia y la inclusión digital en el sector público. No obstante, persisten retos significativos en cuanto a la coordinación regional, la regulación ética y la protección contra sesgos algorítmicos. En conjunto, la región avanza hacia una gobernanza responsable de la IA, que busca conjugar innovación tecnológica con el respeto a los derechos y la sostenibilidad social y ambiental.

La inteligencia artificial (IA) se presenta como una tecnología disruptiva que redefine procesos, sectores y modelos sociales, destacándose por su capacidad para aprender, automatizar tareas y tomar decisiones basadas en datos. Conceptualmente, la IA va más allá de un avance técnico; es un fenómeno social y político que impacta la gestión pública, la economía y la vida cotidiana. Metodológicamente, su estudio implica análisis comparados de políticas, marcos regulatorios y casos de aplicación, identificando retos éticos, de gobernanza y protección de derechos humanos. En el plano práctico, la IA impulsa la modernización institucional mediante la automatización inteligente, mejorando la eficiencia y la transparencia documental. No obstante, también enfrenta desafíos como la protección de datos, la inclusión social y la mitigación de sesgos algorítmicos

La comparación de políticas públicas sobre inteligencia artificial en Colombia, Brasil, México, Chile y Argentina revela avances significativos, aunque con enfoques diferenciados según contextos nacionales. Brasil destaca con un robusto marco regulatorio inspirado en la Unión Europea, promoviendo gobernanza responsable y evaluación de impacto; México y Colombia avanzan en iniciativas que combinan regulaciones con proyectos piloto para modernizar la gestión documental y aumentar la transparencia; Chile impulsa la colaboración regional y Argentina prioriza fortalecer capacidades institucionales para enfrentar retos éticos y sociales. En conjunto, estas políticas posicionan a la región para aprovechar la IA como herramienta estratégica en la gestión de la información, fomentando innovación y desarrollo sostenible adaptados a sus realidades específicas.

El balance de las políticas públicas de inteligencia artificial en América Latina evidencia un avance notable en la construcción de marcos regulatorios y estrategias para impulsar la gestión de la información. Países como Brasil, México, Colombia, Chile y Argentina desarrollan normativas diversas que responden a sus realidades y desafíos locales. La región enfrenta retos en la inclusión digital, regulación ética y protección de derechos, pero también muestra oportunidades en la modernización administrativa y la innovación tecnológica. Destaca la colaboración regional, orientados a la soberanía digital y la diversidad cultural. Este balance refleja un esfuerzo conjunto por aprovechar la IA para transformar la gestión pública y privada, promoviendo un desarrollo sostenible e inclusivo acorde con las particularidades latinoamericanas.

Podemos ver que los países de la región tienen enfoques diferentes para la aplicación e implementación de políticas públicas y buenas prácticas sobre IA, por ejemplo, Chile y Colombia apuestan a la ética y la gobernanza de los datos, haciendo que se apliquen marcos

regulatorios bajo estándares internacionales de la UNESCO y la OCDE. Por su parte Brasil le apuesta a la autonomía tecnológica y liderazgo regional, utilizando una gran cantidad de recursos económicos en pro de tener una infraestructura tecnológica robusta; mientras que países como México y Argentina se enfocan en lo social, teniendo como prioridad la inclusión y la equidad. Por otro la aplicación del Modelo de Madurez ha permitido diagnosticar con precisión el estado de las políticas. Se concluye que la madurez de la región es heterogénea, con Chile y Brasil posicionados como líderes, Colombia en una etapa de consolidación, y México y Argentina en un nivel de desarrollo. Este hallazgo demuestra que la implementación de la IA es directamente proporcional a la capacidad de los gobiernos para instrumentalizar marcos regulatorios formales, invertir en infraestructura y fomentar la colaboración multisectorial. Entre las principales limitaciones de la investigación, se encuentra el carácter dinámico y en constante evolución de las políticas de IA, lo que exige una actualización continua de la información. Además, la falta de datos estandarizados a nivel regional dificulta una comparación más exhaustiva. La investigación se centró en cinco países, lo cual limita la generalización de los resultados a toda la región.

Como agenda futura, se propone el fortalecimiento de la formación de talento digital, la promoción de la interoperabilidad de marcos regulatorios y la creación de mecanismos de evaluación y rendición de cuentas. Se hace imprescindible incentivar la colaboración regional y público-privada para compartir buenas prácticas y optimizar recursos. En conclusión, la implementación exitosa de la IA en América Latina dependerá de la capacidad para abordar estos retos de forma integral, garantizando que el avance tecnológico se traduzca en una mejor gestión de la información y en un desarrollo social y económico sostenible.

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https://www.uexternado.edu.co/evento/departamento-de-derecho-comunicaciones-ytecnologias-de-la-informacion/la-ruta-de-colombia-en-ia-retos-y-oportunidades-desde-elconpes-de-ia/ Universidad Sergio Arboleda. (2025, febrero 18). Colombia apuesta por la inteligencia artificial con el

CONPES

4144:

un plan estratégico para la transformación digital. https://www.usergioarboleda.edu.co/noticias/colombia-apuesta-por-lainteligencia-con-el-conpes-4144-un-plan-estrategico-para-la-transformacion-digital/ Urban Tim, (2015). La revolución de la IA: El camino a la super inteligencia. Zuazo, N.

(2023). Periodismo e inteligencia artificial en América Latina.

UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000388124 Zuluaga Ocampo, L. (2020). Ética, regulación y políticas públicas de inteligencia artificial en América Latina. En Innovación tecnológica y políticas públicas de inteligencia artificial en América Latina (pp. 55-72). KAS Adela.

Tabla 1: Anexo 1: Matriz elementos conceptuales, metodológicos y prácticos de la IA

.

CATEGORIA

AUTOR/TEXTO 1

Fernando Filgueiras/Diseño de políticas de inteligencia artificial, modos de gobernanza y regímenes políticos.

Comparar espacios de diseño en América Latina.

AUTOR/TEXTO 2

Gómez Mont y su equipo/Economía de datos e inteligencia artificial en América Latina. Oportunidades y riesgos para un desarrollo sostenible.

En Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe.

AUTOR/TEXTO 3

Yolanda Martínez Mancilla y coautores/ Innovación tecnológica y políticas públicas de inteligencia artificial en América Latina

AUTOR/TEXTO 4

Natalia Zuazo/ Periodismo e inteligencia artificial en América Latina.

AUTOR/TEXTO 5

Lina Zuluaga Ocampo/Ética, regulación y políticas públicas de inteligencia artificial en América Latina.

En Innovación tecnológica y políticas públicas de inteligencia artificial en América Latina

AUTOR/TEXTO 6

Pedro Padilla Ruiz / Inteligencia Artificial en la Gestión Documental

AUTOR/TEXTO

7

Tim Urban/ La Revolución de la IA: El camino a la Súper Inteligencia

AUTOR/TEXTO 8

Jerry Karlan/ IA Lo que todo el Mundo debe Saber

Conceptos Define la inteligencia artificial (IA) como un conjunto de tecnologías emergentes que requieren marcos de gobernanza, ética y regulación específicos para su desarrollo y aplicación en el sector público.

Destaca que la IA no es solo una herramienta técnica, sino un fenómeno social y político que transforma la manera en que los gobiernos toman decisiones, gestionan información y prestan servicios a la ciudadanía.

En su análisis comparado, Filgueiras enfatiza que la IA debe entenderse en el contexto de los Conceptualizan la IA como un motor clave para el desarrollo sostenible en América Latina, subrayando su capacidad para transformar sectores estratégicos como la salud, la educación y la economía. La IA es vista como una herramienta que, si se implementa de manera ética y responsable, puede reducir desigualdades y fomentar la inclusión social.

Además, el texto destaca la importancia de la economía de datos como base para el funcionamiento de la IA. Los autores sostienen que el acceso, la calidad y la gobernanza de los datos son aspectos esenciales para garantizar que la IA beneficie a toda la sociedad y no solo a Consideran la IA como una palanca fundamental para la transformación digital del sector público en la región.

Destacan que la IA no solo automatiza procesos, sino que también permite una gestión más inteligente y eficiente de los recursos estatales, mejorando la calidad y el alcance de los servicios públicos.

El texto subraya que la IA debe ser vista como parte de una estrategia integral de innovación, donde la tecnología se combina con reformas institucionales y capacitación de talento humano.

La IA, en este sentido, es un habilitador de cambio que puede Conceptualiza la IA como una tecnología disruptiva que está transformando profundamente los medios de comunicación y la forma en que las sociedades acceden y procesan la información. Para Zuazo, la IA representa tanto oportunidades para mejorar la calidad informativa como riesgos asociados a la desinformación y la manipulación algorítmica.

En su análisis, destaca que la IA debe ser entendida en el contexto de los derechos digitales y la ética informativa.

La autora enfatiza la necesidad de marcos regulatorios y principios éticos que orienten el Define la IA como una tecnología transversal que impacta la vida cotidiana, las instituciones y los derechos fundamentales.

Sostiene que la IA debe ser abordada desde una perspectiva ética y de derechos humanos, considerando los riesgos de discriminación, sesgos y exclusión social.

Zuluaga destaca la importancia de construir marcos normativos y políticas públicas que promuevan la equidad, la transparencia y la rendición de cuentas en el desarrollo y uso de la IA. Para la autora, la IA puede ser una herramienta para el bien común si El autor hace referencia a la revolución que genera la IA en la Gestión Documental, ya que está impactando en la forma en que las organizaciones manejan sus datos y documentos. Este avance tecnológico no solo aumenta la eficiencia y precisión en el manejo de grandes volúmenes de información, sino también abre nuevas posibilidades para el análisis y la toma de decisiones estratégicas. La Gestión Documental con IA implica el uso de tecnologías avanzadas como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el aprendizaje El autor para dar un concepto de IA hace referencia a la frase que en 1956 hizo John McCarthy sobre este término, en el que este expreso que la IA “tan pronto funcione, nadie lo volverá a llamar IA”, debido a esta la IA empezó a sonar más como una predicción mítica del futuro que de una realidad. El autor también define la IA a través de ejemplos, como, por ejemplo, los Robots, que son el contenedor de IA, a veces en forma humana, o a veces no, pero la IA es el equipo en el interior de los Robots.

Para Jerry Kaplan la IA es un sistema informático capaz de interpretar y aprender datos para realizar tareas y alcanzar metas específicas; se basa en la capacidad de hacer generalizaciones oportunas basadas en datos limitados. Para el autor la esencia de la IA está en su capacidad para extraer conclusiones con una cantidad mínima de datos y lograr un comportamiento inteligente en un campo de aplicación amplio.

El autor también hace una distinción entre la IA y la Inteligencia Humana, señalando que la base biológica d e4la Inteligencia Humana no pueden confundirse con los

regímenes políticos y las capacidades institucionales de cada país. La IA, según el autor, tiene el potencial de reconfigurar la relación entre Estado y sociedad, pero su adopción debe estar guiada por principios de transparencia, responsabilidad y protección de derechos fundamentales.

unos pocos actores privilegiados.

contribuir a la transparencia, la participación ciudadana y la modernización del Estado.

desarrollo y uso de la IA en el periodismo y la comunicación social, protegiendo la diversidad y la libertad de expresión.

se implementa con responsabilidad social y participación ciudadana.

automático (Machine Learning), y el reconocimiento optimo de caracteres (OCR) fundamentos de funcionamiento de la IA Métodos Utiliza un enfoque de análisis comparado para estudiar las políticas públicas y estrategias nacionales de IA en países como Argentina, Brasil, Chile, Colombia y México. Realiza una revisión exhaustiva de documentos oficiales, planes estratégicos y marcos regulatorios, identificando similitudes y diferencias en el diseño y la implementación de políticas de IA.

Además, el autor emplea entrevistas y análisis cualitativo para comprender las capacidades institucionales y los desafíos éticos que enfrentan los Emplea estudios de caso y análisis de impacto para evaluar cómo la IA está siendo utilizada en proyectos sociales y económicos en la región. Analizan experiencias concretas en sectores como salud, educación y desarrollo urbano, identificando buenas prácticas y lecciones aprendidas.

También aplican metodologías participativas, involucrando a actores públicos, privados y de la sociedad civil en la evaluación de los proyectos. Esto les permite obtener una visión integral de los factores que facilitan o dificultan la adopción de la IA, así Recurren a la revisión de políticas nacionales, entrevistas a responsables públicos y análisis documental para comprender el estado de la IA en América Latina. Su enfoque combina el análisis de estrategias gubernamentales con la evaluación de capacidades institucionales y marcos regulatorios.

El texto también incorpora estudios de caso sobre la implementación de IA en servicios públicos, permitiendo identificar los factores clave para el éxito de estas iniciativas. La metodología Utiliza una metodología cualitativa centrada en la investigación de campo, entrevistas a periodistas, expertos en tecnología y responsables de medios digitales.

Analiza el impacto de la IA en el periodismo y la comunicación, explorando tanto los beneficios como los riesgos asociados a su adopción.

Además, la autora revisa casos emblemáticos de uso de IA en medios latinoamericanos, evaluando cómo estas tecnologías están cambiando la producción y difusión de noticias.

Su enfoque permite comprender las Emplea análisis de políticas públicas, revisión de literatura especializada y estudios de caso en Colombia y otros países latinoamericanos.

Utiliza entrevistas con expertos y responsables de políticas para identificar los principales retos y avances en la regulación y la ética de la IA.

Su metodología incluye el análisis de marcos normativos, recomendaciones internacionales y la evaluación de impactos sociales, con énfasis en la protección de derechos y la participación de grupos vulnerables en El autor explora las posibilidades que la IA ofrece en la gestión de documentos y archivos en empresas y administraciones, también se analiza algunos casos de uso con el fin de dar soluciones que los profesionales en archivística y documentación puedan implementar en su labor.

Este autor emplea un enfoque narrativo y analítico para explorar el desarrollo de la IA.

Utiliza también una combinación de revisión histórica, análisis de tendencias tecnológicas y proyecciones sobre el impacto futuro de la IA.

Este autor hace una recopilación de información de diversas fuentes, incluyendo estudios científicos, entrevistas con expertos y análisis de tendencias tecnológicas. Por otro lado, combina la revisión histórica con proyecciones El autor en su libro procura explicar los conceptos claves de la IA de una manera clara y accesible, evitando tecnicismos complejos, también utiliza un enfoque divulgativo, estructurando el contenido en preguntas fundamentales sobre el impacto de la IA en la sociedad, el trabajo y la ética. En este libro podemos encontrar ejemplos prácticos y explicaciones sencillas, las cuales permiten comprender los desafíos y oportunidades que presenta la IA.

gobiernos al adoptar la IA. Su metodología permite identificar patrones y tendencias en la gobernanza de la IA, así como proponer recomendaciones para fortalecer la regulación y la ética en el uso de estas tecnologías.

como de los riesgos y oportunidades asociados a su implementación.

utilizada facilita la comparación entre países y la identificación de desafíos comunes en la región.

transformaciones en el ecosistema mediático y los desafíos éticos que plantea la IA en la comunicación social.

los procesos de toma de decisión sobre IA.

sobre el impacto de la IA en un futuro.

Ámbitos de Aplicación Destaca que la IA se está aplicando principalmente en el sector público, abarcando áreas como salud, educación, justicia, gestión de información y servicios ciudadanos. Subraya que la adopción de IA permite mejorar la eficiencia administrativa, optimizar recursos y ofrecer servicios más personalizados y accesibles a la población.

El autor también señala que la IA puede contribuir a la transparencia y la rendición de cuentas en la gestión pública, facilitando la toma de decisiones basada en datos y la evaluación de políticas públicas.

Sin embargo, advierte que su implementación Analizan el uso de la IA en sectores clave para el desarrollo sostenible, como la salud, la educación, la economía y la inclusión social.

Destacan proyectos piloto que utilizan IA para mejorar la atención médica, optimizar procesos educativos y promover la equidad en el acceso a servicios básicos.

Además, exploran el papel de la IA en la economía de datos, enfatizando la necesidad de garantizar la calidad, seguridad y gobernanza de los datos utilizados por los sistemas inteligentes. Los autores sostienen que la IA puede ser un catalizador para el desarrollo regional si se implementa de manera inclusiva y ética.

Enfocan su análisis en la aplicación de la IA en el gobierno digital, los servicios públicos, la transparencia y la participación ciudadana. Señalan que la IA está siendo utilizada para automatizar procesos administrativos, mejorar la gestión de recursos y facilitar la interacción entre el Estado y la ciudadanía.

También destacan la importancia de la IA en la lucha contra la corrupción y la promoción de la transparencia, permitiendo un monitoreo más efectivo de las acciones gubernamentales. La IA, según los autores, es un habilitador clave para la modernización del Identifica el ámbito de aplicación de la IA en los medios de comunicación, el periodismo digital y la protección de los derechos digitales.

Analiza cómo la IA está transformando la producción, distribución y consumo de noticias, permitiendo la automatización de tareas periodísticas y la personalización de contenidos. Sin embargo, también advierte sobre los riesgos de la desinformación y los sesgos algorítmicos, que pueden afectar la calidad informativa y la diversidad de opiniones. La autora aboga por una regulación ética de la IA en el periodismo para proteger los derechos fundamentales y la Destaca la aplicación de la IA en políticas públicas orientadas a la inclusión social, la protección de datos y la promoción de derechos humanos.

Analiza cómo la IA puede ser utilizada para mejorar la eficiencia de los servicios públicos, pero también advierte sobre el riesgo de reproducir desigualdades y exclusiones existentes.

La autora enfatiza el papel de la IA en la toma de decisiones administrativas y judiciales, así como en la gestión de información sensible.

Propone la implementación de mecanismos de evaluación de impacto y auditoría algorítmica para garantizar la equidad y la transparencia en La IA se puede utilizar en la gestión documental en una gran cantidad de formas: 1.

Clasificación de documentos; 2.

Extracción de información; 3.

Generación de informes; 4.

Recuperación de documentos; 5.

Cumplimiento de regulaciones; 6.

Archivo inteligencia y asistente; 7.

Análisis de documentos.

Gracias a que las máquinas de lenguaje natural han avanzado significativamente, se han desarrollado diversos modelos de IA que se han aplicado a la gestión documental como Tesseract (motor OCR de código abierto que convierte imágenes en texto), en el El autor dice, que la IA actualmente se puede aplicar en nuestra vida cotidiana, por ejemplo, en los autos, en los teléfonos, en un simple email, en situaciones tan cotidianas como comprar un producto en Amazon, en la búsqueda en Google, y en sectores tan importantes como son el de la industria militar, manufactura, finanzas, medicina, entre otros.

El autor identifica diferentes ámbitos en los que la IA está transformando la sociedad, dentro de los que se destaca:

Trabajo y economía, en donde se están automatizando tareas y creando nuevas oportunidades; en la Salud, donde la IA puede dar un diagnóstico médico, hasta la investigación de tratamientos; en la Educación, los sistemas inteligentes ayudan a personalizar el aprendizaje y mejorar la enseñanza; en Seguridad y defensa, la IA es utilizada en vigilancia, ciberseguridad y estrategias militares; y por último en la vida cotidiana, en donde existen aplicaciones como asistentes virtuales, reconocimiento facial y sistemas de

debe estar acompañada de marcos éticos y regulatorios sólidos para evitar riesgos y garantizar el respeto a los derechos humanos.

sector público en la región.

libertad de expresión.

el uso de la IA en el sector público.

campo de NLP, están BERT y GPT, que tienen capacidades avanzadas para para entender y generar lenguaje natural, facilitando la clasificación y análisis de contenido.

recomendación que ayudan a mejorar la experiencia del usuario.

Desafíos Identifica como principales desafíos la necesidad de marcos éticos y regulatorios robustos, la protección de datos personales y la garantía de derechos humanos en el uso de IA. Destaca la desigualdad en las capacidades institucionales entre países, lo que puede generar brechas en la adopción y el impacto de la IA en la región.

Además, señala que la falta de transparencia y la opacidad en los algoritmos pueden socavar la confianza pública en la IA. El autor recomienda fortalecer la gobernanza y la supervisión de los sistemas inteligentes para mitigar riesgos y asegurar el uso responsable de la tecnología.

Resaltan la brecha digital, el acceso desigual a datos de calidad y los riesgos éticos y sociales como los principales desafíos para la adopción de IA en América Latina.

Señalan que la falta de marcos regulatorios claros y la escasa colaboración entre sectores público y privado dificultan el desarrollo de proyectos sostenibles.

También advierten sobre el riesgo de que la IA amplifique las desigualdades existentes si no se implementan políticas inclusivas y mecanismos de rendición de cuentas.

Los autores abogan por una gobernanza participativa y la promoción de la ética en todas las etapas del ciclo de vida de los sistemas de IA.

Identifican la inclusión digital, la formación de talento especializado y la interoperabilidad de sistemas como los principales desafíos para la implementación de IA en el sector público. Señalan que la resistencia al cambio y la falta de recursos financieros y tecnológicos pueden limitar el impacto de la IA en la región.

El texto también destaca la importancia de garantizar la protección de datos y la privacidad de los ciudadanos, así como de promover la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de sistemas inteligentes. Los autores recomiendan invertir en capacitación y fortalecer las capacidades institucionales para superar estos desafíos.

Advierte que la IA en los medios de comunicación plantea desafíos como la desinformación, los sesgos algorítmicos y la protección de la privacidad y los derechos digitales.

Señala que la automatización de procesos periodísticos puede afectar la calidad informativa y la diversidad de opiniones, generando riesgos para la democracia y la libertad de expresión.

La autora también destaca la necesidad de marcos regulatorios y principios éticos que orienten el desarrollo y uso de la IA en el periodismo.

Propone la creación de mecanismos de supervisión y rendición de cuentas para garantizar la transparencia y la responsabilidad en Identifica como desafíos principales la falta de regulación específica, la ausencia de mecanismos de auditoría y la escasa participación de la sociedad civil en el diseño de políticas de IA. Advierte sobre el riesgo de discriminación algorítmica y la reproducción de sesgos históricos en los sistemas inteligentes.

Además, resalta la dificultad de garantizar la protección de datos personales y la privacidad en contextos de baja alfabetización digital.

Propone fortalecer la educación digital y la capacitación de funcionarios públicos para enfrentar estos retos de manera efectiva.

Uno de sus desafíos es implementar la IA en la documental en lo público; ya que gobiernos locales y estatales están implementando sistemas de IA para clasificación automática y el archivo de documentos, mejorando la accesibilidad y la eficiencia. Otro gran desafío que enfrenta la IA en la gestión documental, es la gestión documental en la nube, ya que al no tener los servidores en la organización sino fuera de ella, la información queda cargada en los servidores de los prestadores de servicios, a esto se le conoce con el concepto de Software como servicio (SaaS), por esto el uso de la IA tiene un aliado en la nube, ya que requieres de grandes cantidades Dentro de los desafíos que enfrenta la IA, el autor destaca los retos éticos y sociales, por ejemplo, en lo relacionado con el empleo y la privacidad de los datos, también están los riesgos de seguridad, el cual se puede ver reflejado en los ciberataques y la falta de regulaciones claras, pero uno de los desafíos más relevante, es el desarrollo de la IA general (AGI), en la cual se plantea interrogantes sobre el control y la alineación de los sistemas con valores humanos.

En otras palabras, la IA AGI, habla sobre un equipo que es tan inteligente como los seres humanos, realizando incluso tareas que un ser humano pueda realizar.

Dentro de los desafíos a los cuales se enfrentaría la IA según el autor, estarían: impacto en el empleo, en donde la automatización impulsada por la IA podría transformar el mercado laboral, eliminado unos trabajos y creando otros nuevos; Ética y responsabilidad, en la cual la IA sería cuestionada bajo fuertes dilemas éticos; Privacidad y vigilancia, la IA puede mejorar la seguridad, pero también existe la preocupación latente sobre el uso indebido de datos personales; Conciencia y autonomía, este desafío explora los límites de la IA respecto a la inteligencia humana y el grado de comparación entre ambas; Regulación y control, este desafío plantea la necesidad de establecer normas claras para el

el uso de tecnologías inteligentes en los medios.

de recursos (procesadores gráficos o GPU), el tener un servicio en la nube evita a los usuarios tener un local e incurrir en costos. El tener la información en servidores ajenos proporciona ventajas como la escalabilidad, seguridad y la accesibilidad, también en cuanto a la protección de los datos personales, es necesario que se sigan estableciendo estándares muy elevados y exigentes al respecto.

desarrollo y uso de la IA.

Oportunidades Sostiene que la IA ofrece oportunidades significativas para la modernización del Estado, la mejora de la toma de decisiones y el aumento de la transparencia y la eficiencia en la gestión pública.

Destaca que la adopción de IA puede contribuir a la construcción de gobiernos más abiertos, participativos y orientados a resultados.

Además, señala que la IA puede facilitar la personalización de servicios públicos y la identificación de Ven en la IA un motor para el desarrollo sostenible, la generación de valor social y económico, y la promoción de la ética y la equidad en la región. Destacan que la IA puede mejorar la eficiencia de los servicios públicos, fomentar la innovación y crear nuevas oportunidades de empleo y emprendimiento.

También subrayan el potencial de la IA para abordar desafíos sociales complejos, como la pobreza, la desigualdad y el cambio climático. Los autores recomiendan diseñar políticas Identifican la mejora de la calidad de los servicios públicos, la innovación en la gestión estatal y el fortalecimiento de la gobernanza digital como las principales oportunidades que ofrece la IA en América Latina.

Señalan que la IA puede facilitar la toma de decisiones basada en datos, optimizar la asignación de recursos y promover la transparencia y la rendición de cuentas.

Además, destacan el potencial de la IA para impulsar la participación ciudadana y la Identifica oportunidades en la mejora de la calidad informativa, la automatización de procesos periodísticos y el acceso a información personalizada y relevante para la ciudadanía. Señala que la IA puede contribuir a la innovación en los medios de comunicación, permitiendo una cobertura más amplia y diversa de los temas de interés público.

Sin embargo, advierte que estas oportunidades solo Destaca la oportunidad de construir políticas públicas de IA centradas en derechos humanos, que promuevan la equidad y la justicia social. Señala que la IA puede ser utilizada para mejorar la eficiencia y la transparencia en la gestión pública, así como para ampliar el acceso a servicios esenciales en comunidades vulnerables.

La autora enfatiza la importancia de la participación ciudadana y la colaboración multisectorial para La IA en la gestión documental apunta hacia una mayor integración de tecnologías avanzadas como el aprendizaje profundo y la automatización inteligente; según el autor, esto permite mejorar la eficiencia en los procesos existentes, y también abrirá nuevas vías para la gestión y análisis de documentos.

Dentro de las oportunidades que el autor destaca de la IA en su escrito, está la posibilidad de revertir el envejecimiento humano, desarrollar tratamientos para enfermedades, erradicar el hambre e incluso mejorar la seguridad global.

Otra oportunidad está en que si la IA quiera ser más poderosas se debe aumentar la potencia del hardware de la computadora, ya que, si quiere llegar a ser tan inteligente como el cerebro humano, tendrá que El autor destaca varias oportunidades que la IA ofrece, dentro de las que podemos destacar:

avances en la medicina, donde se podrían dar diagnósticos más precisos, desarrollo de tratamientos personalizados y optimización de procesos médicos; automatización y eficiencia, mejorando la productividad en las industrias, gracias a la reducción de costos y tiempos de producción; educación personalizada, facilita el aprendizaje adaptativo, ajustando contenidos y

necesidades sociales emergentes, permitiendo una respuesta más ágil y efectiva por parte del Estado. El autor enfatiza la importancia de aprovechar estas oportunidades mediante la inversión en capacidades institucionales y el desarrollo de marcos éticos y regulatorios adecuados.

inclusivas y participativas que maximicen los beneficios de la IA y minimicen sus riesgos, promoviendo una gobernanza ética y responsable.

colaboración entre sectores público, privado y académico. Los autores recomiendan aprovechar estas oportunidades mediante la inversión en talento humano y la promoción de alianzas estratégicas.

podrán aprovecharse plenamente si se desarrollan marcos éticos y regulatorios que protejan los derechos digitales y promuevan la diversidad informativa. La autora aboga por una gobernanza inclusiva y participativa de la IA en el periodismo y la comunicación social.

diseñar sistemas de IA que respondan a las necesidades locales. Propone la creación de observatorios y mecanismos de control social para asegurar el uso responsable y ético de la IA en la región.

ser igual a la capacidad del cerebro.

métodos acorde a las necesidades de cada estudiante; innovación en transporte, donde se usarían vehículos autónomos y se implementarían sistemas inteligentes de tráfico; oportunidades económicas, gracias a la generación de empleos en sectores tecnológicos y el fomento al desarrollo de nuevas industrias.

Tabla 2: Anexo 2: Matriz comparativa de políticas públicas de inteligencia artificial.

ARGENTINA

Objetivos Argentina aún no cuenta con una política nacional formal de inteligencia artificial (IA), pero existen iniciativas y proyectos legislativos que buscan sentar las bases para su desarrollo ético, responsable y orientado al interés público. El principal objetivo planteado en estas propuestas es regular el desarrollo, implementación y uso de la IA en el país, garantizando la protección de los derechos fundamentales de las personas, en particular la privacidad y la seguridad de los datos personales. Se enfatiza la necesidad de un entorno seguro, transparente e inclusivo que promueva la innovación tecnológica al servicio del bienestar social y el desarrollo soberano.

Las directrices y proyectos en discusión también priorizan la equidad y la inclusión, buscando evitar toda forma de discriminación y promoviendo el acceso equitativo a los beneficios de la IA para toda la población argentina. Se destaca la importancia del control humano significativo en los procesos automatizados para evitar la delegación automática de decisiones, especialmente en sectores sensibles como salud, educación, justicia y seguridad social. Además, se promueve la innovación ética y el progreso social, con un enfoque en la mejora de los servicios públicos y la formación continua de los agentes estatales.

Aunque no existe aún una política nacional consolidada, las propuestas legislativas contemplan la creación de un Ministerio de Inteligencia Artificial como órgano rector, encargado de diseñar una estrategia transversal, establecer estándares éticos y técnicos, y articular con provincias, municipios y actores no estatales. Esto refleja la intención de construir una política de Estado que prepare a Argentina para los desafíos futuros, promoviendo un uso de la IA que respete los valores democráticos, garantice la transparencia y fomente la innovación responsable y socialmente útil.

Plan de Acción Argentina, aunque aún no cuenta con una política nacional formalizada de inteligencia artificial, ha iniciado diversas líneas de acción para acompañar el desarrollo y uso responsable de la IA en los sectores público y privado. Entre estas acciones destaca el programa impulsado por la Agencia de Acceso a la Información Pública (AAIP), que busca fortalecer capacidades estatales para analizar, regular y gestionar los riesgos sociales, económicos y culturales asociados a la IA. Este programa incluye la creación de un Observatorio sobre IA para monitorear avances regulatorios, promover la transparencia algorítmica, y fomentar la participación social y la gobernanza tecnológica.

Además, en el ámbito legislativo, se está avanzando en la creación del Consejo Federal de Inteligencia Artificial (COFEIA), un organismo interjurisdiccional con la misión de incentivar la investigación, difusión, sensibilización y regulación ética de la IA en Argentina. Este Consejo tendrá funciones como promover la interacción entre actores científicos, empresariales y gubernamentales, fomentar mejores prácticas basadas en transparencia y derechos humanos, y acompañar la formación y capacitación en IA a nivel nacional. Estas iniciativas buscan sentar las bases para un plan de acción coordinado que permita abordar los desafíos y oportunidades que plantea la IA en el país.

Finalmente, se están desarrollando espacios de diálogo y pruebas regulatorias (sandboxes) para evaluar tecnologías de IA antes de su implementación, asegurando su impacto social y ético. También se promueven campañas de

alfabetización mediática e informacional para sensibilizar a la población sobre los beneficios y riesgos de la IA. En conjunto, estas acciones reflejan un esfuerzo inicial para estructurar un plan de acción que, aunque aún no consolidado, apunta a acompañar el crecimiento tecnológico con un enfoque ético, inclusivo y participativo.

Marco Normativo y Regulatorio Número de la norma Título de la norma Fecha de Publicación Argentina cuenta con varios proyectos y propuestas legislativas para establecer una política nacional de inteligencia artificial. Entre los más relevantes se encuentran:

• Proyecto de Ley 1937-D-2025, que propone crear un marco jurídico integral para el desarrollo, implementación y uso de la IA en Argentina. Este proyecto establece principios rectores como legalidad, transparencia, respeto a derechos humanos, equidad e inclusión, y crea el Ministerio de Inteligencia Artificial de la Nación como órgano rector de la política nacional. Además, contempla la creación de una Autoridad Nacional de Protección de Datos Personales independiente para supervisar el uso de IA y garantizar la privacidad y seguridad de los datos.

• Proyecto de Ley 2130-D-2025, que busca establecer un marco legal para el desarrollo, implementación y uso responsable de sistemas de IA, con énfasis en la regulación ética y técnica de estas tecnologías. • Proyecto de Ley 0805-D-2024: Propone la creación del Programa Federal de Inteligencia Artificial, Robótica y Automatización, con objetivos de responsabilidad y transparencia algorítmica, promoción de la IA en pequeñas y medianas empresas, y establecimiento de certificaciones de buenas prácticas. Busca regular los procesos relacionados con IA para proteger la autonomía individual y el bien común.

• Proyecto de Ley 3003-D-2024: Establece un régimen legal para el uso responsable de la inteligencia artificial en Argentina, con énfasis en la regulación ética, transparencia, seguridad y protección de los usuarios y sus datos personales. Este proyecto clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo y establece obligaciones para desarrolladores y usuarios, buscando evitar usos nocivos y promover la innovación responsable. • Proyecto de Ley 1013-D-2024: Propone modificaciones al Código Civil y Comercial, Código Penal, Ley de Propiedad Intelectual y Ley de Protección de Datos Personales para adecuar el marco legal argentino a los desafíos que plantea la IA. Busca regular aspectos como la propiedad intelectual generada por IA, responsabilidad civil y penal, y protección de datos en el contexto de tecnologías inteligentes. • Proyectos para modificar el Código Penal: En 2023 se presentaron iniciativas para sancionar delitos cometidos mediante IA, como la divulgación de material de abuso sexual infantil generado por inteligencia artificial, reflejando una preocupación por la protección de derechos fundamentales en el entorno digital.

• La creación de un Consejo Federal de Inteligencia Artificial, encargado de incentivar y promover políticas, normas y leyes para regular el uso de la IA en sectores público y privado, velando por el uso responsable, la seguridad de datos y la expansión equitativa de la conectividad en todo el territorio nacional.

Estas iniciativas buscan establecer un marco normativo y una estrategia nacional que promuevan el desarrollo ético, seguro, transparente e inclusivo de la

inteligencia artificial en Argentina, con especial atención a la protección de derechos fundamentales y la soberanía digital.

Infraestructura Tecnológica Argentina enfrenta importantes desafíos en infraestructura tecnológica para el desarrollo y adopción de la inteligencia artificial, principalmente por un déficit en centros de datos y capacidad de cómputo necesaria para entrenar y ejecutar modelos avanzados de IA. Muchas organizaciones aún no cuentan con la infraestructura adecuada, lo que limita la investigación, desarrollo e implementación de sistemas basados en IA. Además, el país carece de una estrategia digital formal que incluya lineamientos específicos para la cooperación y el desarrollo de infraestructura tecnológica en IA, lo que dificulta la consolidación de un ecosistema robusto y competitivo en la región.

No obstante, Argentina tiene un gran potencial para convertirse en un hub global de inteligencia artificial si logra superar estas barreras estructurales. Se destaca la necesidad de desarrollar una infraestructura tecnológica moderna que incluya centros de super cómputo con capacidad escalable, data centers distribuidos y conectividad de alta velocidad en todo el territorio nacional. El Plan Nacional de Inteligencia Artificial contempla metas concretas, como la creación de al menos un centro de super cómputo con capacidad de 2 petaflops orientado a la investigación, desarrollo e innovación y acuerdos con proveedores de infraestructura en la nube para garantizar flexibilidad y escalabilidad. Además, se promueven alianzas público-privadas para fomentar inversiones en infraestructura tecnológica, aprovechando las ventajas energéticas y el talento local para impulsar el desarrollo tecnológico y la innovación.

El Plan Nacional de Inteligencia Artificial de Argentina es un documento estratégico que propone un abordaje integral y multiactoral para promover el desarrollo y la adopción de la IA en diferentes sectores del país. Este plan no es una política formal aprobada por ley, sino un marco orientador que busca maximizar los beneficios de la IA para la sociedad argentina, alineado con la Agenda Digital Argentina 2030 y la Estrategia Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Argentina Innovadora 2030. Su visión es posicionar a Argentina como líder regional en IA para 2030, promoviendo un desarrollo inclusivo, sostenible y ético, que contribuya al crecimiento económico y a la mejora de la calidad de vida.

Aunque el Plan Nacional de IA establece objetivos, líneas de acción y prioridades estratégicas, no tiene el carácter vinculante ni la formalidad jurídica que caracteriza a una política pública o ley nacional. Por ello, en Argentina se considera un documento estratégico o plan marco, que sirve como referencia para la formulación de políticas públicas, programas e iniciativas sectoriales, pero que aún requiere ser complementado con marcos regulatorios, planes de acción concretos y estructuras institucionales formales para su implementación efectiva, el Plan Nacional de Inteligencia Artificial es una base fundamental para la política de IA en Argentina, pero no equivale a una política pública formalmente adoptada.

Inversión en Investigación y Desarrollo Aunque Argentina no cuenta con una política nacional formal de inteligencia artificial, la inversión en investigación y desarrollo (I+D) en este campo muestra un panorama mixto con fortalezas y desafíos. Por un lado, el país posee un ecosistema tecnológico con talento humano altamente capacitado y una comunidad científica activa que impulsa proyectos en áreas estratégicas como salud, agroindustria, fintech y retail. Universidades reconocidas y centros de investigación están desarrollando iniciativas relevantes, y se organizan eventos y comunidades que fomentan la colaboración entre investigadores, empresas y desarrolladores. Sin embargo, un estudio reciente de Boston Consulting Group (BCG) señala que Argentina enfrenta debilidades importantes en inversión en I+D

y participación en ecosistemas de innovación, ubicándose como un "practicante gradual" en la adopción de IA.

En términos de inversión directa, aunque no existen cifras oficiales consolidadas específicas para IA, algunas empresas privadas están realizando compromisos significativos; por ejemplo, Salesforce anunció una inversión de 500 millones de dólares en los próximos cinco años para desarrollar IA y digitalizar el sector público argentino. Además, la Universidad de Buenos Aires (UBA) financia proyectos en inteligencia artificial como parte de su convocatoria para investigación científico-tecnológica, lo que refleja un apoyo creciente desde el ámbito académico. Sin embargo, la inversión global en IA en América Latina sigue siendo baja en comparación con economías avanzadas, y Argentina debe superar esta brecha para no quedar rezagada en la revolución tecnológica que implica la IA.

El futuro de la inversión en I+D en IA en Argentina dependerá en gran medida de la capacidad de articular esfuerzos entre el sector público, privado y académico, promoviendo políticas que incentiven la innovación y la formación de talento especializado. El país tiene un potencial importante para convertirse en un hub regional de IA si logra consolidar una estrategia que fomente la inversión sostenida en infraestructura, investigación aplicada y desarrollo tecnológico. Para ello, es clave que se implementen marcos regulatorios claros y programas de financiamiento que impulsen la adopción responsable y equitativa de la inteligencia artificial, aprovechando el entusiasmo y la creatividad de su ecosistema tecnológico.

Talento Humano En Argentina, el talento humano en inteligencia artificial está en proceso de fortalecimiento, aunque aún enfrenta desafíos importantes debido a la falta de una política nacional formalizada que articule la formación, retención y desarrollo de profesionales especializados en IA. Sin embargo, existen iniciativas privadas y académicas que impulsan la capacitación en habilidades digitales y tecnológicas, incluyendo programas de formación en inteligencia artificial, análisis de datos y automatización, que buscan preparar a los trabajadores para los cambios que trae la transformación digital. Eventos como el HR Tech DCH Argentina 2025 reflejan la creciente integración de la IA en la gestión de recursos humanos, destacando la importancia de la digitalización para optimizar procesos y mejorar la experiencia del empleado.

La adopción de agentes de inteligencia artificial en las empresas argentinas está acelerando la transformación del mercado laboral, especialmente en áreas como atención al cliente, marketing, ventas y recursos humanos, donde la IA permite automatizar tareas repetitivas y liberar a los profesionales para enfocarse en actividades de mayor valor estratégico. Según informes recientes, para 2025 un porcentaje creciente de empresas comenzará a implementar estas tecnologías, lo que genera una demanda creciente de talento con competencias en IA, análisis de datos y gestión tecnológica. Al mismo tiempo, la incorporación de IA en los procesos laborales plantea la necesidad de desarrollar habilidades blandas y digitales, fomentando la formación continua y la adaptación a nuevos modelos de trabajo.

El desarrollo del talento humano en IA en Argentina debe acompañarse de políticas que incentiven la educación técnica y universitaria especializada, así como la colaboración entre el sector público, privado y académico para crear un ecosistema que retenga el talento local y atraiga inversiones. La digitalización y el uso responsable de la IA en recursos humanos no solo mejoran la eficiencia

organizacional, sino que también contribuyen a una gestión más inclusiva y personalizada del capital humano, alineada con las tendencias globales que priorizan la experiencia del empleado y la equidad en el trabajo.

Adopción del Sector Público La adopción de inteligencia artificial en el sector público argentino está en una etapa inicial, pero con avances significativos a nivel subnacional. Por ejemplo, la Provincia de Buenos Aires emitió directrices específicas para el uso responsable de la inteligencia artificial generativa en la administración pública, enfocándose en la protección de derechos fundamentales, la privacidad y la supervisión humana para evitar la delegación automática de decisiones. Estas directrices también promueven la capacitación continua y la evaluación de impacto, buscando un uso ético y responsable de la IA en la gestión pública.

Además, organizaciones como CIPPEC han desarrollado guías para la adopción de IA en gobiernos subnacionales, reuniendo a funcionarios de diversas provincias para compartir experiencias y promover buenas prácticas. En varias provincias y municipios se están implementando más de 30 iniciativas que utilizan IA en áreas como educación, salud, seguridad, justicia y servicios ciudadanos. Ejemplos destacados incluyen sistemas de alerta temprana para prevenir el abandono escolar, diagnósticos asistidos por IA en hospitales y automatización de procesos judiciales, lo que demuestra un creciente interés en aprovechar la IA para mejorar la eficiencia y calidad de los servicios públicos.

Sin embargo, el desarrollo sostenible y escalable de estas iniciativas requiere fortalecer la formación y el talento público especializado, así como fomentar la colaboración entre el sector público, universidades, centros de investigación y la sociedad civil. La creación de un Ministerio de Inteligencia Artificial y una Autoridad Nacional de Protección de Datos, propuestas en proyectos de ley recientes, buscan institucionalizar y coordinar estas políticas a nivel nacional, asegurando una adopción gradual, planificada y ética de la IA en el sector público argentino.

Colaboración Público- Privada La colaboración público-privada en Argentina está emergiendo como un pilar fundamental para impulsar la transformación digital y la adopción responsable de la inteligencia artificial en la gestión pública. Ejemplos concretos se observan en municipios como Tres de Febrero, que implementan proyectos govtech basados en alianzas entre el gobierno local, startups y pymes tecnológicas. Estas iniciativas incluyen plataformas inteligentes para la atención ciudadana y chatbots normativos con IA, que mejoran la eficiencia administrativa y la transparencia, posicionando al municipio como referente en innovación pública. Este enfoque promueve un Estado más ágil, accesible y centrado en las personas, alineado con principios éticos y de inclusión.

A nivel nacional, se realizan encuentros y paneles que reúnen a expertos, funcionarios y actores del sector privado para debatir sobre la cooperación público-privada en IA, destacando la importancia de consorcios multisectoriales para fortalecer la administración pública y profesionalizar su gestión. La colaboración se extiende a eventos como la Córdoba Govtech Summit, que conecta a startups, inversores, universidades y gobiernos para potenciar el ecosistema de innovación y ciudades inteligentes en Argentina y América Latina. Además, plataformas digitales como iNNOVAB facilitan la vinculación estratégica entre estos actores, impulsando oportunidades de negocio y proyectos conjuntos basados en IA.

La cooperación público-privada también es clave en áreas como la ciberseguridad, donde la inteligencia artificial juega un rol central para proteger infraestructuras críticas y datos sensibles. Conferencias internacionales resaltan que la seguridad digital es una responsabilidad compartida entre gobiernos, empresas y ciudadanos, y que la colaboración ética y adaptativa es esencial para enfrentar amenazas crecientes. En este contexto, Argentina avanza en fortalecer alianzas estratégicas que integren capacidades tecnológicas, normativas y sociales para garantizar un desarrollo sostenible y confiable de la IA en beneficio del bien común

Ética y Responsabilidad La ética y la responsabilidad en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial (IA) en Argentina han ganado un lugar central en el debate público y académico, especialmente en los últimos años. El país ha adoptado las recomendaciones internacionales, como la “Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial” de la UNESCO, que fue incorporada en la normativa nacional en 2023 para promover una IA transparente, equitativa y centrada en el bien común. Estas directrices subrayan la importancia de la supervisión humana en los sistemas de IA, la transparencia en el tratamiento de datos, la explicabilidad de los algoritmos y la prevención de sesgos, con el objetivo de proteger los derechos humanos y los valores democráticos frente a los riesgos que plantea la automatización y el procesamiento masivo de información.

En Argentina, diversas instituciones y organismos impulsan iniciativas para fomentar una IA ética y responsable. Por ejemplo, el Instituto Argentino de Inteligencia Artificial (INARIA) lanzó los Premios INARIA 2025, que reconocen proyectos de IA que contribuyen al bienestar social, la equidad y el desarrollo económico, garantizando la transparencia y el respeto por los derechos humanos. Además, la cooperación entre organismos internacionales como la UNESCO y entidades locales, como la Suprema Corte de Justicia de la Provincia de Buenos Aires, busca fortalecer el uso ético de la IA en sectores clave, como el judicial, mediante capacitación y desarrollo de herramientas digitales que aseguren la gobernanza responsable y el acceso a la información pública. La ética en IA en Argentina se aborda también desde la formación y la sensibilización, reconociendo que educar a desarrolladores, usuarios y tomadores de decisiones es fundamental para construir un ecosistema tecnológico confiable y sostenible. Se promueven espacios de reflexión y capacitación que enfatizan la responsabilidad social, la reducción de desigualdades y la mitigación de riesgos como la desinformación, los sesgos algorítmicos y la vulneración de la privacidad. En conjunto, estos esfuerzos buscan que la inteligencia artificial sea una herramienta al servicio del desarrollo humano, la justicia social y el respeto irrestricto a los derechos fundamentales.

Impacto Socioeconómico El impacto socioeconómico de la inteligencia artificial (IA) en Argentina presenta tanto oportunidades significativas como desafíos complejos. Según estudios recientes, la IA tiene el potencial de incrementar la productividad del país en aproximadamente un 1,5% anual, lo que podría traducirse en un crecimiento del PIB per cápita cercano al 3% anual y ayudar a cerrar la brecha con economías más desarrolladas en el mediano plazo. Esta tecnología, al ser una herramienta de propósito general, puede aplicarse transversalmente en múltiples sectores, desde la industria manufacturera hasta los servicios, impulsando mejoras en eficiencia, innovación y competitividad. Sin embargo, para que este potencial se concrete, es fundamental que la IA sea adoptada ampliamente y que se generen condiciones adecuadas de infraestructura, talento y regulación.

No obstante, el avance de la IA también plantea riesgos socioeconómicos importantes. Uno de los principales es el impacto sobre el empleo, donde la

automatización podría desplazar a trabajadores, especialmente en ocupaciones con menor calificación, aumentando la desigualdad salarial y laboral. Se estima que cerca del 20% de los empleos en Argentina están expuestos a estos cambios, lo que requiere políticas activas para la reconversión laboral y la formación continua. Además, existe el riesgo de concentración de poder económico en pocas empresas tecnológicas, lo que podría reducir la competencia y afectar la distribución equitativa de los beneficios generados por la IA. La gestión pública juega un rol clave para mitigar estos riesgos mediante una regulación proactiva y programas de inclusión social.

El Estado argentino tiene la oportunidad de ser un actor activo en el desarrollo y adopción de la IA para maximizar su impacto positivo en el bienestar social y económico. Se propone un rol estatal que no solo regule, sino que invierta en investigación y desarrollo, fomente la innovación y promueva la equidad en el acceso a estas tecnologías. La IA puede contribuir a resolver problemas estructurales como la baja productividad, la informalidad laboral y las brechas regionales, si se implementa con una visión estratégica y coordinada. En este sentido, la adopción responsable y ética de la IA es clave para que sus beneficios se distribuyan ampliamente y contribuyan a un desarrollo sostenible e inclusivo en Argentina.

Impacto en la Gestión de la Información El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de la información en Argentina está transformando significativamente la forma en que se procesan, analizan y utilizan los datos en diversos sectores, especialmente en el ámbito público y empresarial. La IA permite automatizar procesos repetitivos, mejorar la calidad y oportunidad de la información, y facilitar la toma de decisiones mediante análisis predictivos y personalizados. Por ejemplo, en la administración pública, herramientas basadas en IA ayudan a verificar requisitos en trámites, optimizar servicios al ciudadano y hacer más eficientes procesos internos, lo que contribuye a una gestión más ágil y transparente.

Sin embargo, este avance también plantea importantes desafíos relacionados con la privacidad, la seguridad y la transparencia en el manejo de la información. Es fundamental que las organizaciones y el sector público implementen regulaciones claras que garanticen la protección de datos personales y expliquen cómo se toman las decisiones automatizadas, para generar confianza en los usuarios y evitar daños derivados del mal uso de la tecnología. En Argentina, se están desarrollando directrices para el uso responsable de la IA, incluyendo la supervisión humana y la evaluación continua del impacto de estas tecnologías en la gestión de la información.

Además, el sector privado argentino ya reporta beneficios concretos en la adopción de IA para la gestión de datos, con un 50% de las empresas pequeñas y medianas obteniendo resultados positivos en eficiencia, atención al cliente y reducción de costos. Para maximizar estos beneficios, es clave contar con datos robustos y confiables, así como con soluciones tecnológicas integradas que armonicen la información de distintas fuentes para alimentar modelos de IA aplicados a los procesos de negocio. Esto posiciona a la IA como una herramienta estratégica para la innovación y competitividad en el país.

Estrategias Nacionales Argentina cuenta con un Plan Nacional de Inteligencia Artificial que, aunque no es una política pública formalmente aprobada como ley, funciona como una estrategia integral para guiar el desarrollo y la adopción de la IA en el país. Este plan se enmarca en la Agenda Digital Argentina 2030 y la Estrategia Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Argentina Innovadora 2030, y busca posicionar a Argentina como líder regional en inteligencia artificial para el año 2030. Entre

sus objetivos destacan maximizar el impacto económico y social de la IA, promover un desarrollo inclusivo y sustentable, minimizar riesgos sociales y éticos, fomentar el talento especializado y fortalecer la articulación federal entre actores públicos, privados y académicos.

El Plan establece ejes estratégicos que incluyen la promoción de la investigación, desarrollo e innovación (I+D+i), la creación de laboratorios multidisciplinarios, la repatriación y jerarquización de expertos en IA, y la creación de redes nacionales para potenciar el ecosistema local. Además, enfatiza la importancia de un enfoque ético y responsable, garantizando que los sistemas de IA respeten derechos fundamentales y contribuyan a la igualdad de oportunidades. Este marco estratégico busca no solo impulsar la tecnología, sino también asegurar que su implementación favorezca el desarrollo sostenible, la justicia social y el bienestar general de la población argentina.

Aunque Argentina no tiene aún una política formal de IA aprobada por ley, el Plan Nacional de Inteligencia Artificial representa la hoja de ruta principal que orienta las acciones gubernamentales y multisectoriales para el desarrollo y uso responsable de esta tecnología, sentando las bases para futuras políticas públicas y regulaciones específicas que permitan consolidar un ecosistema robusto y competitivo en inteligencia artificial.

BRASIL

Objetivos Los objetivos principales del Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-

2028 son:

• Garantizar la autonomía tecnológica en IA, fomentando el desarrollo y uso responsable de esta tecnología para que Brasil no dependa de potencias extranjeras ni se convierta en una colonia digital. • Mejorar la competitividad económica mediante la adopción y desarrollo de soluciones de IA que impulsen la innovación en sectores estratégicos como salud, agricultura, medio ambiente, industria, comercio, educación y servicios sociales.

• Desarrollar infraestructura de clase mundial, incluyendo la adquisición de una supercomputadora de alto rendimiento y la creación de centros de investigación para apoyar la investigación avanzada y la innovación en IA. • Promover la formación y capacitación en IA, asegurando que profesionales y estudiantes estén preparados para enfrentar los desafíos tecnológicos y aprovechar las oportunidades que ofrece la IA. • Optimizar los servicios públicos mediante la implementación de soluciones basadas en IA que mejoren la eficiencia, calidad y accesibilidad de los servicios gubernamentales.

• Fortalecer la gobernanza y regulación de la IA, desarrollando un marco regulatorio sólido que permita el crecimiento del sector mientras se mitigan riesgos asociados, garantizando un desarrollo ético y sostenible.

Estos objetivos se organizan en cinco ejes estratégicos con 54 acciones concretas, que incluyen inversión en infraestructura, difusión, formación, innovación empresarial y apoyo regulatorio, con una inversión total prevista de aproximadamente 4.000 millones de dólares hasta 2028

Plan de Acción El Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028 contempla un plan de acción estructurado en 54 acciones divididas en dos grandes categorías: acciones de impacto y acciones estructurantes, organizadas en cinco ejes estratégicos con asignación presupuestaria específica. Los principales componentes del plan de acción son:

1. Infrastructure y Desarrollo de IA

• Modernización y ampliación de la supercomputadora Santos Dumont, con la adquisición de nuevas supercomputadoras para fortalecer cinco centros regionales de supercomputación. • Garantizar la interconexión de todos los centros de supercomputación mediante redes de alta velocidad para 2028. • Desarrollo de infraestructura nacional de almacenamiento de datos en la nube como alternativa a los repositorios de grandes empresas tecnológicas.

• Inversión aproximada de R$ 5.7 mil millones para estas iniciativas.

2. Difusión, Formación y Capacitación en IA

• Programas de educación y capacitación para formar talento humano especializado en IA.

• Promoción de la alfabetización digital y apropiación social de la IA.

• Inversión de R$ 1.1 mil millones para fortalecer estas actividades.

3. IA para la Mejora de los Servicios Públicos

• Implementación de soluciones de IA para optimizar la eficiencia, calidad y accesibilidad de los servicios gubernamentales en salud, educación, gestión pública y desarrollo social. • Presupuesto asignado de R$ 1.7 mil millones.

4. IA para la Innovación Empresarial

• Apoyo a empresas para la adopción y desarrollo de tecnologías de IA que impulsen la competitividad y crecimiento económico. • Fomento a startups y proyectos innovadores.

• Asignación de R$ 13.7 mil millones para este eje.

5. Apoyo al Proceso Regulatorio y de Gobernanza de IA

• Desarrollo y fortalecimiento del marco regulatorio y de gobernanza para un uso ético, responsable y sostenible de la IA. • Coordinación institucional y participación multisectorial para la supervisión y control.

• Presupuesto de R$ 103.2 millones.

Además, el plan incluye 31 acciones de impacto inmediato para resolver problemas prioritarios en sectores como salud, agricultura, medio ambiente, industria, comercio, educación y servicios sociales, con una inversión inicial de aproximadamente 435 millones de reales (77.3 millones de dólares). En conjunto, el PBIA busca consolidar un ecosistema de IA robusto, autónomo y ético, con una inversión total cercana a los 4.000 millones de dólares entre 2024 y 2028, para posicionar a Brasil como líder regional y global en inteligencia artificial.

Marco Normativo y Regulatorio Número de la norma Título de la norma Fecha de Publicación El marco legal y regulatorio asociado a la política de inteligencia artificial en Brasil se centra en el Proyecto de Ley 2338/2023, aprobado por el Senado Federal el 10 de diciembre de 2024, que establece un marco normativo integral para el desarrollo, uso y gobernanza responsable de la IA en el país. Los elementos más relevantes de este marco son:

• Creación del Sistema Nacional de Regulación y Gobernanza de Inteligencia Artificial (SIA), coordinado por la Agencia Nacional de Protección de Datos (ANPD), que integra múltiples organismos públicos para supervisar y regular la IA en Brasil.

• Clasificación de sistemas de IA según niveles de riesgo: • Sistemas de riesgo excesivo (prohibidos), como armas autónomas o vigilancia masiva en tiempo real, salvo excepciones específicas.

• Sistemas de alto riesgo, que requieren evaluaciones rigurosas y cumplimiento de requisitos técnicos y documentales antes de su autorización.

• Sistemas de bajo riesgo, sujetos a normas generales y con menor supervisión.

• Protección de derechos fundamentales, incluyendo la privacidad, no discriminación y dignidad humana.

• Prohibición del uso de IA para producir o difundir material de abuso o explotación sexual de niños y adolescentes, con especial atención a la prevención de deepfakes pornográficos que involucren a menores. • Regulación del uso de contenidos protegidos por derechos de autor en sistemas de IA, estableciendo la obligación de remunerar a los creadores cuando sus obras sean utilizadas para entrenar modelos de IA. • Establecimiento de multas millonarias para infracciones, con sanciones que pueden alcanzar hasta 50 millones de reales (aproximadamente 8 millones de dólares).

• Garantía de la intervención humana en procesos automatizados cuando sea necesaria, para proteger a los usuarios y asegurar la transparencia.

• Marco regulatorio inspirado en la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, adaptado al contexto brasileño, con énfasis en la gobernanza descentralizada y la participación social en la regulación. • Proceso legislativo pendiente, ya que, tras la aprobación en el Senado, el proyecto debe ser discutido y aprobado en la Cámara de Diputados para convertirse en ley efectiva.

Este marco legal representa un avance pionero en América Latina, buscando equilibrar la promoción de la innovación tecnológica con la protección de derechos y la ética en el uso de la inteligencia artificial en Brasil.

Infraestructura Tecnológica La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Brasil, a través del Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028, contempla un robusto desarrollo de infraestructura tecnológica con los siguientes aspectos clave:

• Inversión significativa en infraestructura tecnológica, con un presupuesto aproximado de R$ 5.7 mil millones (cerca de 1.1 mil millones de dólares) destinados a modernizar y ampliar la capacidad tecnológica para IA.

• Modernización y ampliación del superordenador Santos Dumont, ubicado en el Laboratorio Nacional de Computación Científica (LNCC),

con la adquisición de nuevas supercomputadoras para fortalecer cinco centros regionales de supercomputación distribuidos en el país. • Interconexión de los centros de supercomputación mediante redes de alta velocidad, garantizando una infraestructura integrada y eficiente para el procesamiento de grandes volúmenes de datos y entrenamiento de modelos avanzados de IA.

• Desarrollo de infraestructura nacional de almacenamiento y procesamiento en la nube, buscando ofrecer alternativas locales frente a la dependencia de grandes proveedores internacionales y fortaleciendo la soberanía tecnológica.

• Creación y fortalecimiento de un ecosistema digital inclusivo y sostenible, que facilite el acceso equitativo a la infraestructura tecnológica en todo el territorio brasileño, incluyendo regiones apartadas. • Apoyo regulatorio y de gobernanza para asegurar un uso ético y responsable de la infraestructura tecnológica, con mecanismos para supervisar la seguridad, privacidad y calidad de los datos. • Complemento con programas de formación y difusión, para maximizar el aprovechamiento de la infraestructura mediante el desarrollo de talento humano especializado.

Estas acciones buscan posicionar a Brasil como un referente regional y global en inteligencia artificial, garantizando autonomía tecnológica, capacidad de procesamiento avanzada y un ecosistema robusto para la innovación y aplicación de IA en múltiples sectores.

Inversión en Investigación y Desarrollo La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Brasil, a través del Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028, contempla una inversión pública histórica en Investigación y Desarrollo (I+D) en IA, con los siguientes aspectos clave:

• El PBIA prevé una inversión total de aproximadamente 23.000 millones de reales (unos 3.960 millones de dólares) para el periodo 2024-2028, situando a Brasil al nivel de países más desarrollados en inversión pública en IA.

• Dentro de esta inversión, se destinan recursos específicos para proyectos de investigación, desarrollo tecnológico e innovación, con énfasis en la creación de soluciones autóctonas que respondan a los desafíos sociales y económicos del país.

• Se promueve la colaboración entre centros de competencia, universidades, sector privado y gobierno, con 11 centros de competencia activos, varios de ellos enfocados en sectores estratégicos como agricultura, educación y salud pública.

• El plan incluye programas para formación y capacitación de talento humano especializado en IA, con el fin de cerrar brechas de conocimiento y preparar profesionales para el ecosistema tecnológico emergente.

• Se apoyan iniciativas para fomentar la innovación empresarial y la creación de startups tecnológicas que desarrollen aplicaciones de IA, impulsando la competitividad y el crecimiento económico. • La inversión en I+D se complementa con recursos para infraestructura tecnológica avanzada, como la modernización del superordenador Santos Dumont y la creación de centros regionales de supercomputación, que son fundamentales para la investigación y desarrollo en IA.

Brasil está realizando una inversión pública robusta y estratégica en investigación y desarrollo en inteligencia artificial, con un enfoque integral que abarca

infraestructura, talento, innovación y colaboración multisectorial, posicionando al país como un actor competitivo a nivel global en IA.

Talento Humano La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Brasil, a través del Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028, contempla un fuerte compromiso con el desarrollo del talento humano en IA, con los siguientes puntos clave:

• Generación de talento calificado y desarrollo de habilidades digitales en IA, incluyendo programas de formación, capacitación y recalificación profesional para preparar a la población para los desafíos y oportunidades que ofrece la inteligencia artificial.

• Creación y fortalecimiento de centros de competencia en IA, actualmente existen 11 centros enfocados en áreas estratégicas como agricultura, educación y salud pública, que sirven para la formación especializada y la investigación aplicada.

• Promoción de la apropiación social de la IA, buscando que la población comprenda y adopte tecnologías de IA de manera ética y responsable. • Inversión significativa en programas de difusión, formación y capacitación, con un presupuesto asignado de aproximadamente R$ 1.1 mil millones (unos 200 millones de dólares) para el periodo 2024-2028. • Fomento a la colaboración entre universidades, sector público y privado, para crear un ecosistema educativo robusto que impulse la innovación y el desarrollo tecnológico en IA.

• Enfoque en la soberanía tecnológica y cultural, desarrollando algoritmos y modelos lingüísticos avanzados en portugués, con datos representativos de la cultura y prácticas sociales locales. • Apuesta por la inclusión y reducción de brechas digitales, para que el talento humano en IA sea diverso y accesible en todo el territorio brasileño.

Este plan busca formar un capital humano altamente capacitado y preparado para impulsar la innovación tecnológica y la competitividad económica de Brasil, garantizando además que la inteligencia artificial se desarrolle con un enfoque socialmente responsable y culturalmente pertinente.

La política de inteligencia artificial en Brasil contempla una adopción avanzada y creciente de la IA en el sector público, con los siguientes aspectos destacados:

• Brasil es uno de los líderes regionales en adopción de inteligencia artificial, superando la media mundial en el uso de IA generativa, con un 54% de la población utilizando esta tecnología en 2024. • El gobierno brasileño impulsa la incorporación de IA para optimizar la eficiencia, calidad y accesibilidad de los servicios públicos, especialmente en sectores como salud, educación, gestión pública y desarrollo social. • Existen programas específicos como el Programa IA + BNDES, que financia proyectos de innovación basados en IA para resolver problemas sociales y económicos, apoyando tanto a empresas como al sector público. • La transformación digital en el sector público está en pleno avance, con una mayoría significativa de los responsables de tecnología pública planeando aumentar la inversión en tecnología para modernizar y digitalizar los servicios ofrecidos a la población. • Brasil cuenta con un marco de gobernanza multisectorial que monitorea y promueve la adopción responsable de la IA en el sector público, incluyendo la creación del Observatorio Brasileño de IA (OBIA) para analizar indicadores clave en gobierno, salud, educación y otros sectores.

Adopción del Sector Público • Según el Government AI Readiness Index 2024, Brasil está entre los países mejor preparados en América Latina para implementar IA en la prestación de servicios públicos, destacando avances en gobierno, sector tecnológico y datos e infraestructura.

• La adopción de IA en el sector público también está alineada con la regulación emergente que busca garantizar un uso ético, transparente y responsable de la tecnología, protegiendo derechos fundamentales y promoviendo la confianza ciudadana.

Brasil impulsa activamente la adopción de inteligencia artificial en el sector público mediante inversiones, programas de innovación, fortalecimiento de capacidades tecnológicas y un marco regulatorio en desarrollo, posicionándose como un referente regional en la transformación digital gubernamental.

Colaboración Público- Privada La política de inteligencia artificial en Brasil promueve una colaboración públicoprivada sólida y estratégica, con los siguientes puntos destacados:

• El Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028 contempla la financiación del plan mediante aportes tanto del sector público como del privado, evidenciando un compromiso compartido para impulsar la innovación en IA con una inversión total de aproximadamente 23.000 millones de reales (unos 4.000 millones de dólares). • Se fomenta la creación de alianzas entre universidades, centros de investigación, empresas privadas y entidades gubernamentales para fortalecer la investigación, desarrollo e innovación en IA, así como la formación de talento especializado.

• Existen 11 centros de competencia en IA en Brasil, algunos creados recientemente, que trabajan en colaboración con sectores público y privado en áreas como agricultura, educación y salud pública, beneficiando a ambos sectores y promoviendo la transferencia tecnológica.

• La colaboración incluye también acuerdos internacionales, como el firmado entre Brasil y Chile para cooperación en IA, que involucra intercambio ético y soberano de información, seguridad de datos y desarrollo conjunto de infraestructura tecnológica y modelos lingüísticos adaptados a la región.

• El PBIA establece programas específicos para promover la innovación empresarial y la adopción de IA en el sector privado, apoyando startups y proyectos tecnológicos que contribuyan al desarrollo sostenible y la competitividad del país.

• La gobernanza de la IA en Brasil contempla la participación multisectorial, integrando actores públicos y privados en la supervisión, regulación y desarrollo de políticas públicas para un uso ético y responsable de la IA.

La política brasileña de IA se basa en un modelo colaborativo público-privado que busca aprovechar sinergias para acelerar la innovación, fortalecer capacidades tecnológicas y asegurar un desarrollo inclusivo y sostenible de la inteligencia artificial en el país.

Ética y Responsabilidad La política de inteligencia artificial en Brasil incorpora un marco ético y de responsabilidad muy sólido, centrado en la protección de derechos humanos y la gobernanza responsable de la IA. Los puntos clave son:

• Enfoque basado en derechos humanos: El marco regulatorio busca garantizar que los sistemas de IA promuevan la innovación responsable,

respetando derechos fundamentales como la privacidad, la no discriminación, la dignidad humana y la inclusión social. • Proyecto de Ley 2338/2023: Este proyecto, aprobado en el Senado en diciembre de 2024, establece reglas claras para la regulación de la IA, incluyendo la definición de un régimen de responsabilidad civil para operadores y proveedores de IA, con inversión de la carga de la prueba a favor de las víctimas en casos de vulnerabilidad. • Participación social y transparencia: Se promueve la inclusión de la sociedad en los procesos de gobernanza y la transparencia en el desarrollo y uso de sistemas de IA, para evitar sesgos, discriminación y daños sociales.

• Clasificación de riesgos: El marco regula los sistemas de IA según niveles de riesgo, prohibiendo usos nocivos como armas autónomas o vigilancia masiva, y estableciendo requisitos estrictos para sistemas de alto riesgo.

• Autoridad Nacional de Protección de Datos (ANPD): La ANPD es la autoridad central encargada de supervisar la regulación y el cumplimiento ético de la IA, incluyendo la implementación de un sandbox regulatorio para pruebas controladas de IA generativa con datos personales. • Medidas contra daños específicos: Prohíbe el uso de IA para producir o difundir material de abuso sexual infantil y regula el uso de contenidos protegidos por derechos de autor para entrenar modelos de IA. • Gobernanza coordinada y técnica: Con apoyo de organismos como CAF, Brasil impulsa un modelo integral y coordinado de gobernanza que incluye experimentación regulatoria, marcos éticos y diálogo multisectorial para asegurar un desarrollo responsable de la IA.

Brasil busca ser un referente mundial en ética y responsabilidad en IA, equilibrando innovación con protección de derechos y gobernanza transparente.

Impacto Socioeconómico El impacto socioeconómico de la inteligencia artificial (IA) en Brasil para 2025 y los próximos años es profundo y multifacético, con efectos tanto positivos como desafíos a gestionar:

• Transformación del mercado laboral: Se estima que la IA puede afectar hasta el 40% de los empleos a nivel global en la próxima década, y en Brasil alrededor del 25% de los empleos formales ya están siendo impactados por la IA, especialmente en funciones administrativas, jurídicas, diseño gráfico y diagnóstico médico. Esto implica un cambio en la naturaleza del trabajo, con automatización de tareas repetitivas y un aumento en la demanda de habilidades digitales y estratégicas. • Incremento de la productividad: La IA contribuye a una mayor eficiencia y productividad en diversos sectores. Estudios muestran que el uso de IA puede aumentar la productividad hasta 4.8 veces en áreas que la adoptan, como recursos humanos, donde se prevé un aumento del 30% en productividad a corto plazo. Esto permite que los profesionales se enfoquen en tareas más creativas y estratégicas.

• Innovación y competitividad empresarial: La adopción de IA está impulsando la innovación en sectores como comercio electrónico, finanzas, salud, educación y servicios públicos, facilitando soluciones más personalizadas, eficientes y accesibles. La inversión en IA por parte de bancos y empresas estatales ya supera los 2.000 millones de reales, con apoyo de entidades como FINEP.

• Inclusión y democratización tecnológica: Hay un esfuerzo por garantizar que la IA sea accesible y utilizada de manera responsable, promoviendo la alfabetización digital y la creación de soluciones por jóvenes de periferias y comunidades vulnerables, con el fin de evitar la ampliación de desigualdades sociales.

• Desafíos sociales y éticos: El avance de la IA plantea retos en privacidad de datos, regulación, ética y posibles impactos negativos en la equidad social y laboral. Se requiere un debate amplio y políticas públicas para asegurar que la IA sea un motor de desarrollo sostenible e inclusivo. • Impacto en servicios públicos: La IA ya está siendo utilizada para mejorar la eficiencia en servicios públicos, como el uso de chatbots inteligentes para atención ciudadana y análisis de datos en el Sistema Único de Salud (SUS), con expectativas de expansión en 2025 para apoyar gestiones municipales y sectores estratégicos.

La IA en Brasil representa una oportunidad para impulsar la productividad, innovación y desarrollo social, pero también demanda una gestión cuidadosa para mitigar riesgos laborales y sociales, promoviendo una transformación digital inclusiva y ética.

Impacto en la Gestión de la Información El impacto de la inteligencia artificial (IA) en la gestión de la información en Brasil se manifiesta en varios ámbitos clave:

• Brasil cuenta con una sólida base científica en IA, con 144 instituciones de investigación que generan conocimiento aplicado para sectores como salud, energía, agricultura, industria y movilidad, lo que fortalece la gestión y explotación de grandes volúmenes de datos. • El Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028 impulsa la creación y mejora de infraestructura tecnológica para el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, incluyendo la modernización de supercomputadoras y el desarrollo de plataformas nacionales de datos, como la Plataforma Nacional de Datos de la Educación, que facilitará la interoperabilidad y el intercambio seguro de datos educativos para mejorar la gestión pública.

• Se promueve la digitalización de sectores productivos y la expansión de la conectividad, con programas para fortalecer la infraestructura de semiconductores y redes de alta velocidad, lo que mejora el acceso y la calidad de la información disponible para la toma de decisiones y la innovación tecnológica.

• La Agencia Nacional de Telecomunicaciones (Anatel) ha creado el IA.lab, un laboratorio para desarrollar soluciones basadas en IA que apoyen la gestión de la información en el ecosistema digital, incluyendo iniciativas para combatir desinformación y generar alertas tempranas ante emergencias como incendios.

• La regulación emergente de IA en Brasil establece principios para la protección de datos personales, privacidad y seguridad, asegurando que la gestión de la información se realice de manera ética y responsable, lo que genera confianza en el uso de tecnologías basadas en IA.

Brasil está fortaleciendo su capacidad para gestionar grandes volúmenes de información mediante IA, apoyado en infraestructura tecnológica avanzada, políticas de gobernanza de datos y programas de innovación que promueven un uso eficiente, seguro y ético de la información en múltiples sectores.

Estrategias Nacionales Las estrategias nacionales del Plan Brasileño de Inteligencia Artificial (PBIA) 2024-2028 se organizan en cuatro grandes lineamientos principales, con un enfoque integral para posicionar a Brasil como líder en IA:

• Programa Nacional de Infraestructura para IA:

Modernización y ampliación de la supercomputadora Santos Dumont, adquisición de nuevas supercomputadoras para fortalecer cinco centros regionales de supercomputación, y garantizar la interconexión de estos centros mediante redes de alta velocidad para 2028. • Programa de Sostenibilidad y Energías Renovables para IA: Impulso a soluciones de IA que contribuyan a la sostenibilidad ambiental y el uso eficiente de recursos, alineando la innovación tecnológica con la agenda de cambio climático y energías limpias.

• Programa de Estructuración del Ecosistema de Datos y Software para IA:

Desarrollo de un ecosistema robusto para la gestión, almacenamiento y procesamiento de datos, con énfasis en la interoperabilidad, seguridad y soberanía tecnológica, incluyendo plataformas nacionales de datos. • Programa de Investigación y Desarrollo de IA:

Fomento a la investigación, innovación y formación de talento humano especializado, con apoyo a centros de competencia, universidades, sector privado y proyectos de innovación empresarial.

Estas estrategias se acompañan de un marco regulatorio y de gobernanza que promueve la innovación responsable, protege derechos humanos, integridad de la información, derechos de autor, y busca posicionar a Brasil como un referente en IA confiable y ética.

Además, el gobierno impulsa la digitalización del sector productivo, con especial atención a la industria de semiconductores para fortalecer la infraestructura tecnológica nacional, y metas claras para la transformación digital de las empresas industriales, buscando que el 25% estén digitalizadas para 2026 y el 50% para 2033. En conjunto, estas estrategias buscan consolidar un ecosistema de IA sostenible, inclusivo y competitivo, con inversión pública y privada coordinada y un enfoque en la innovación tecnológica, desarrollo humano y regulación ética.

CHILE

Objetivos

Los objetivos principales de la Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (actualizada en 2025) son:

• Promover un desarrollo y uso ético, responsable e inclusivo de la inteligencia artificial, centrado en las personas y respetando los derechos fundamentales.

• Posicionar la IA como una herramienta clave para el desarrollo sostenible y equitativo del país, impulsando un nuevo modelo de desarrollo y crecimiento.

• Acelerar la modernización del Estado mediante la adopción de IA para mejorar la eficiencia, innovación y calidad de los servicios públicos. • Fomentar la capacitación, formación y desarrollo de talento humano especializado en IA para enfrentar los desafíos tecnológicos y laborales. • Impulsar la investigación, innovación, transferencia tecnológica y emprendimiento en IA, fortaleciendo el ecosistema nacional.

• Garantizar una gobernanza sólida que incluya regulación, ética, inclusión, igualdad de género, protección de derechos, sostenibilidad ambiental y seguridad digital.

• Promover la colaboración multisectorial e internacional para articular esfuerzos y compartir buenas prácticas en el desarrollo y uso de la IA.

Esta política tiene un horizonte hasta 2031 y busca que Chile se consolide como líder regional en inteligencia artificial, con un enfoque proactivo, ético y sostenible

Plan de Acción El plan de acción de la Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (actualizada en 2025) es una hoja de ruta que guía la adopción ética, inclusiva y estratégica de la IA en el país, con un total de 177 iniciativas coordinadas por 14 ministerios. A abril de 2025, el 74 % de estas iniciativas están en implementación o finalizadas.

Los ejes estratégicos del plan son:

• Factores habilitantes (talento, infraestructura, datos): Formación de talento humano, desarrollo de infraestructura tecnológica y gobernanza de datos. Incluye recursos educativos para docentes y estudiantes, actualización de bases curriculares y promoción del uso de datos abiertos para IA.

• Desarrollo y adopción (I+D+i, innovación, servicios públicos, productividad): Impulso a proyectos públicos y privados que utilicen IA, licitaciones con criterios éticos, y casos exitosos en sectores como salud, agricultura y transporte.

• Gobernanza y ética (regulación, institucionalidad, inclusión, sostenibilidad, derechos): Fortalecimiento de la regulación, institucionalidad y supervisión ética de la IA, con énfasis en inclusión, igualdad de género, protección de derechos, sostenibilidad ambiental y seguridad digital. Incluye capacitaciones en desarrollo ético de IA para diferentes niveles de la administración pública.

El plan contempla más de 100 acciones comprometidas para 2026, con seguimiento semestral de avances por parte de los ministerios involucrados. Además, se ha desarrollado mediante un proceso participativo con la ciudadanía y expertos, asegurando que el desarrollo tecnológico beneficie a las personas y a la sociedad en su conjunto

Marco Normativo y Regulatorio Número de la norma Título de la norma Fecha de Publicación El marco legal y regulatorio que soporta la Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile está constituido principalmente por:

• Decreto Supremo N° 12 del Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación (publicado el 28 de enero de 2025), que actualiza y oficializa la Política Nacional de IA. Este decreto establece principios para fomentar el desarrollo y uso ético, responsable e inclusivo de la IA en Chile, con un enfoque centrado en las personas, la protección de derechos fundamentales, la sostenibilidad y la gobernanza multisectorial.

• Proyecto de Ley para regular los sistemas de inteligencia artificial, presentado en mayo de 2024 ante la Cámara de Diputados, que propone un marco normativo basado en un enfoque de gestión de riesgos inspirado en el Reglamento de IA de la Unión Europea. Este proyecto clasifica los sistemas de IA en cuatro categorías de riesgo (inaceptable, alto, limitado y sin riesgo evidente), prohibiendo los sistemas de riesgo inaceptable

(como sistemas de manipulación subliminal, reconocimiento facial en espacios públicos en tiempo real, evaluación del estado emocional, entre otros) y estableciendo obligaciones para los demás sistemas para garantizar su uso seguro y transparente.

• Regulación complementaria en materia de protección de datos y ciberseguridad, con obligaciones para desarrolladores y operadores de IA en cuanto a gobernanza de datos, gestión de riesgos, transparencia, supervisión humana y seguridad informática. La supervisión y aplicación de esta regulación estará a cargo de la Agencia de Protección de Datos, cuya creación y regulación aún están en trámite legislativo. • Coordinación multisectorial e internacional, alineada con los principios éticos de la UNESCO y las mejores prácticas globales, para garantizar que el desarrollo y uso de la IA en Chile respeten los derechos humanos, la inclusión, la igualdad de género, la sostenibilidad ambiental y la participación ciudadana.

En conjunto, este marco legal y regulatorio busca asegurar que la inteligencia artificial en Chile se desarrolle y utilice de manera ética, segura, transparente y responsable, promoviendo la innovación tecnológica sin comprometer los derechos fundamentales ni la confianza social

Infraestructura Tecnológica La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, actualizada en 2025, contempla en materia de infraestructura tecnológica los siguientes aspectos clave:

• Fortalecimiento de la infraestructura tecnológica para soportar el desarrollo y adopción de la IA, incluyendo la mejora y expansión de centros de datos, capacidad de cómputo y redes de telecomunicaciones avanzadas que permitan procesar grandes volúmenes de datos y ejecutar modelos de IA complejos.

• Impulso a la computación en la nube y tecnologías digitales que faciliten el acceso y escalabilidad de soluciones basadas en IA, promoviendo plataformas abiertas y colaborativas para el desarrollo tecnológico.

• Desarrollo de capacidades soberanas de cómputo de alto rendimiento, ya que se identifica como una brecha actual la limitada infraestructura nacional para procesamiento intensivo, lo que es fundamental para la autonomía tecnológica y la seguridad.

• Apoyo a la creación y fortalecimiento de ecosistemas de innovación tecnológica, mediante laboratorios, centros de investigación y espacios colaborativos entre academia, sector público y privado, que actúen como núcleos para el desarrollo de IA.

• Promoción de la interoperabilidad y gestión eficiente de datos de calidad, con infraestructura adecuada para almacenamiento, acceso y análisis, asegurando que los datos sean diversos, inclusivos y representativos para evitar sesgos.

• Inversiones estratégicas en infraestructura digital y energética, con proyectos que incluyen la construcción de nuevos data centers y mejoras en la conectividad, para posicionar a Chile como líder regional en IA y servicios digitales.

• Enfoque en la sostenibilidad ambiental de la infraestructura tecnológica, promoviendo soluciones que minimicen el impacto energético y ambiental asociado al desarrollo y operación de sistemas de IA.

En conjunto, la política busca consolidar una infraestructura tecnológica robusta, segura, sostenible y accesible que permita a Chile aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial para el desarrollo económico, social y científico del país

Inversión en Investigación y Desarrollo La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile contempla una inversión significativa en Investigación y Desarrollo (I+D) para fortalecer el ecosistema de IA del país, con los siguientes aspectos clave:

• Se promueve el aumento de la inversión en I+D, especialmente en el sector privado, para superar las carencias actuales y alcanzar niveles iguales o superiores al promedio de los países de la OCDE.

• Se impulsa la generación de indicadores de productividad en IA para medir y potenciar la investigación y desarrollo en esta área. • Se fomenta la colaboración entre academia y sector privado para el desarrollo conjunto de sistemas y soluciones de IA, buscando una mayor integración entre problemas tecnológicos, necesidades productivas y oferta tecnológica.

• El gobierno, a través del Ministerio de Ciencia y la Corporación de Fomento de la Producción (Corfo), ha lanzado fondos y programas de cofinanciamiento para proyectos de IA en sectores estratégicos como salud, acuicultura, agro alimentos y silvoagropecuario, cubriendo hasta el

60 % del costo de cada iniciativa con montos de hasta 3,000 millones de

pesos chilenos.

• Se reconoce que la inversión en tecnologías emergentes como IA es clave para incrementar la tasa de crecimiento económico del país, con estimaciones del BID que proyectan un aumento de un punto porcentual en el crecimiento económico por cada tres puntos de adopción de IA al año hasta 2035.

• La política también destaca avances previos como la creación del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), becas de doctorado especializadas en IA, y el desarrollo de programas educativos y proyectos de innovación tecnológica.

La política chilena de IA establece un marco estratégico para aumentar y focalizar la inversión en investigación y desarrollo, promoviendo la innovación, la colaboración multisectorial y la integración de la IA en sectores productivos clave para impulsar el crecimiento sostenible y competitivo del país.

Talento Humano La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile contempla en cuanto a talento humano los siguientes aspectos clave:

• Promover el desarrollo de habilidades para el uso, desarrollo, comprensión y análisis crítico de la IA desde el sistema escolar, incorporando la IA como disciplina transversal en la formación profesional y técnicoprofesional.

• Incrementar la cantidad de expertos y expertas en IA, incluyendo magísteres y doctores, e incentivar su incorporación al sector académico, público y privado.

• Realizar ejercicios periódicos de prospección y anticipación para orientar la formación de talento acorde a las necesidades futuras del país. • Impulsar programas de educación y capacitación sobre el uso ético de la IA dirigidos a funcionarios públicos y a la ciudadanía, fortaleciendo la alfabetización digital y el pensamiento crítico.

• Fomentar la creación y adecuación de programas especializados en IA en la educación superior, alineados con métricas internacionales. • Promover la formación continua y actualización de trabajadores en habilidades relacionadas con la IA, para responder a la demanda creciente del mercado laboral en tecnologías digitales.

• Generar incentivos en academia e industria para aprovechar el talento formado en IA y facilitar su incorporación efectiva al ecosistema nacional. • Apoyar iniciativas de colaboración entre instituciones públicas, privadas y académicas para fortalecer el desarrollo de capital humano en IA.

Chile destaca en la región por su nivel de formación profesional en IA, superando el promedio latinoamericano, y cuenta con políticas e iniciativas que buscan cerrar brechas de talento para enfrentar los desafíos de la transformación digital y tecnológica

Adopción del Sector Público La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile contempla la adopción de IA en el sector público como un eje estratégico para modernizar y mejorar la eficiencia y calidad de los servicios públicos. Los aspectos clave son:

• El Estado impulsa la incorporación de IA en sectores clave como salud, transporte, agricultura y seguridad, buscando optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en la gestión pública. • Se desarrollan programas de capacitación para funcionarios públicos, docentes y estudiantes, con énfasis en formación en pensamiento computacional, ética digital y programación, para preparar a la ciudadanía y servidores públicos para la adopción de IA.

• La Corporación de Fomento de la Producción (Corfo) lanzó un programa tecnológico para el uso y adopción de IA en sectores económicos y productivos, que incluye cofinanciamiento de hasta el 60 % del costo de proyectos, incentivando la incorporación intensiva de IA en el sector productivo y público.

• Se busca cerrar brechas entre las necesidades reales de los sectores productivos y la oferta tecnológica, promoviendo que la IA se incorpore al lenguaje empresarial y administrativo con fines productivos y de mejora en servicios públicos.

• La adopción temprana de IA en Chile podría incrementar la tasa de crecimiento económico en 1 punto porcentual por cada 3 puntos de crecimiento anual hasta 2035, según proyecciones del BID, lo que refuerza la importancia de su incorporación en el sector público. • Se han creado herramientas para asegurar la equidad y transparencia en los modelos algorítmicos usados en la gestión pública, alineados con la gobernanza ética y responsable que promueve la política nacional. • El plan de acción de la política incluye más de 170 iniciativas, con un 78 % en implementación o finalizadas a abril de 2025, muchas de ellas vinculadas a la adopción y uso de IA en el sector público, con seguimiento semestral por parte de los ministerios involucrados.

La política chilena promueve una adopción activa, ética y estratégica de la inteligencia artificial en el sector público, apoyada en capacitación, financiamiento, gobernanza y desarrollo de infraestructura, para mejorar la eficiencia, transparencia y calidad de los servicios públicos y contribuir al desarrollo sostenible del país.

La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile contempla la colaboración público-privada como un elemento fundamental para impulsar el desarrollo tecnológico, la innovación y la adopción de IA en el país. Los aspectos clave son:

Colaboración Público- Privada

• Alianzas estratégicas para infraestructura tecnológica: El sector público y privado, junto con la academia y empresas de base científicotecnológica, colaboran en proyectos como el desarrollo de una infraestructura nacional de supercómputo en la Región de Valparaíso, con cofinanciamiento estatal de hasta el 80 % y un enfoque en eficiencia energética y especialización en IA. Esta colaboración busca posicionar a la región como un polo tecnológico y referente en economía digital. • Ecosistema robusto y atractivo para la inversión: Chile ha creado un entorno propicio para la inversión extranjera y nacional en IA, combinando políticas claras, infraestructura avanzada y un ecosistema colaborativo público-privado que fomenta la innovación y la competitividad.

• Impulso a la innovación y proyectos conjuntos: La colaboración público-privada permite aprovechar recursos, infraestructura y talento para generar soluciones tecnológicas aplicadas a problemas reales, como la gestión de desastres naturales mediante supercómputo y análisis de datos.

• Participación en gobernanza y regulación: La estrategia nacional incluye la supervisión y regulación ética de la IA con participación multisectorial, donde el sector privado colabora con organismos públicos para asegurar un desarrollo responsable y transparente de la IA. • Programas y foros de diálogo: Se realizan seminarios y misiones que reúnen a actores públicos y privados para discutir desafíos, oportunidades y establecer agendas conjuntas para el crecimiento tecnológico basado en IA.

• Implementación de sistemas públicos con apoyo privado: Ejemplos como el Sistema Integrado de Teleprotección (SITIA) para seguridad pública muestran cómo la colaboración público-privada fortalece las capacidades tecnológicas del Estado, integrando datos y tecnologías avanzadas para mejorar la prevención y respuesta ante delitos.

La política chilena promueve una colaboración estrecha y estratégica entre el sector público, privado, academia y sociedad civil para construir un ecosistema de inteligencia artificial sólido, ético y competitivo que impulse la innovación, la inversión y el desarrollo sostenible en el país.

Ética y Responsabilidad La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile contempla la ética y responsabilidad como ejes fundamentales para el desarrollo y uso de la IA, basándose en principios transversales que guían todas las acciones e iniciativas de la política. Los aspectos clave son:

• Uso ético y responsable de la IA, centrado en las personas: La política promueve que la IA sea desarrollada y utilizada de manera responsable, inclusiva y transparente, garantizando que respete los derechos fundamentales y promueva el bienestar social y la sostenibilidad del país. • Gobernanza y ética: Se establecen lineamientos para implementar requisitos éticos y de transparencia en sistemas de IA, incluyendo transparencia, rendición de cuentas y protección de datos personales. Se busca desarrollar herramientas y marcos de colaboración para el uso ético de la IA en el sector público.

• Participación ciudadana: La política fomenta la participación de la ciudadanía en la formulación de políticas y regulaciones relacionadas con el uso ético de la IA, asegurando que las decisiones reflejen las preocupaciones y aspiraciones sociales.

• Armonización con estándares internacionales: Chile trabaja para actualizar sus leyes complementarias a la IA, alineándolas con buenas prácticas y estándares globales, como la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la Inteligencia Artificial.

• Supervisión y mecanismos de control: Se plantea la necesidad de establecer mecanismos de supervisión adecuados, como auditabilidad, trazabilidad y explicabilidad de algoritmos y procesos, para evaluar y mitigar riesgos éticos y proteger derechos como la privacidad y la libertad de expresión.

• Ética en el contexto de IA generativa: Ante los desafíos emergentes de tecnologías como la IA generativa, la política ha incorporado procesos participativos para recoger aportes ciudadanos y fortalecer la gobernanza ética en este ámbito.

• Compromiso con la inclusión, igualdad de género y sostenibilidad ambiental: La ética en IA también incluye promover la inclusión social, la igualdad de género y la protección del medio ambiente como parte integral del desarrollo tecnológico responsable.

La política chilena establece un marco ético robusto que enfatiza la responsabilidad, transparencia, participación social y alineación internacional para asegurar que la IA contribuya a un desarrollo justo, sostenible y centrado en las personas.

Impacto Socioeconómico La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile tiene un impacto socioeconómico relevante, con los siguientes aspectos destacados:

• Se estima que la adopción de IA podría aumentar el Producto Interno Bruto (PIB) de Chile hasta en 1.2 puntos porcentuales, impulsando la productividad y el crecimiento económico del país.

• La IA tiene el potencial de acelerar el crecimiento económico en más de un punto porcentual anual durante la próxima década, beneficiando a los

5.7 millones de personas en la fuerza laboral mediante la optimización y

automatización de tareas.

• Sectores clave como la minería, finanzas y salud se beneficiarán con mejoras en eficiencia, reducción de costos, mejor toma de decisiones y precisión diagnóstica, lo que aumentará la competitividad y calidad de servicios.

• Pese al optimismo, existe preocupación social: un 68 % de los chilenos cree que la IA eliminará muchos puestos de trabajo, mientras que solo un

34 % piensa que generará nuevas oportunidades laborales, reflejando un

desafío en la comunicación y gestión del cambio.

• La política impulsa estrategias para mitigar riesgos laborales y sociales, promoviendo la capacitación, formación de talento especializado y políticas inclusivas para maximizar beneficios y minimizar impactos negativos.

• Chile lidera en América Latina en madurez para el desarrollo y adopción de IA, pero enfrenta desafíos como la escasez de talento especializado y la fuga de profesionales, lo que limita el pleno aprovechamiento del potencial socioeconómico de la IA.

La política busca que la inteligencia artificial sea un motor para el crecimiento económico sostenible, la innovación y la mejora de la calidad de vida, al tiempo que aborda los retos sociales y laborales que su adopción conlleva.

La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile contempla un impacto significativo en la gestión de la información, con énfasis en la creación de un

Impacto en la Gestión de la Información ecosistema público-privado robusto para la generación, acceso y uso de datos de calidad, que son fundamentales para el desarrollo y aplicación de la IA. Los aspectos más relevantes incluyen:

• Agenda de datos de interés público: Se busca fomentar y consolidar una agenda clara que establezca certezas legales y responsabilidades dentro del Estado para la gestión de datos, promoviendo un marco jurídico que facilite el acceso y uso responsable de la información para la IA. • Ecosistema colaborativo: La política impulsa la colaboración entre sectores público y privado para la generación y acceso a datos de calidad, asegurando que los datos sean diversos, inclusivos y representativos para evitar sesgos en los sistemas de IA.

• Gestión de datos y gobernanza: Se promueve la implementación de políticas y marcos de gobernanza que regulen el manejo de datos, protejan la privacidad y aseguren la transparencia y responsabilidad en el uso de la información.

• Infraestructura para datos: La política reconoce la necesidad de infraestructura tecnológica adecuada para el almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, lo que es esencial para el avance de la IA.

• Indicadores y monitoreo: Se plantea la generación de indicadores de productividad en IA que requieren una gestión eficiente y sistemática de la información para evaluar avances y orientar políticas públicas. • Marco ético y legal: La gestión de la información se enmarca en los principios éticos de la política, garantizando el respeto a los derechos humanos, la privacidad y la protección de datos personales, en línea con estándares internacionales.

En conjunto, la política establece que una gestión adecuada, transparente y ética de la información es clave para el desarrollo responsable y efectivo de la inteligencia artificial en Chile, posicionando al país como líder regional en este ámbito.

Estrategias Nacionales Las estrategias nacionales de la Política Nacional de Inteligencia Artificial de Chile se organizan en tres ejes principales, que guían las acciones para posicionar al país como líder regional en IA y promover un desarrollo ético, inclusivo y sostenible. Estos ejes son:

1. Factores habilitantes

• Potenciar la investigación y desarrollo (I+D) en IA para alcanzar o superar el promedio de países OCDE.

• Modificar criterios de acreditación para programas académicos relacionados con IA.

• Fomentar la colaboración entre academia e industria para proyectos conjuntos y transferencia tecnológica.

• Atraer conferencias internacionales y fortalecer la formación de talento especializado.

• Desarrollar infraestructura tecnológica y capacidades para el manejo y análisis de datos.

2. Desarrollo y adoption

• Impulsar la adopción de IA en sectores público y privado para mejorar productividad y servicios.

• Fomentar un ecosistema de innovación que integre Estado, sector productivo y academia.

• Levantar indicadores confiables sobre adopción y uso de IA para diseñar políticas públicas adecuadas.

• Promover proyectos piloto y casos de éxito en sectores estratégicos como salud, agricultura y transporte.

3. Gobernanza y ética

• Actualizar y fortalecer el marco ético y regulatorio para el uso responsable y transparente de la IA.

• Incorporar la participación ciudadana y recomendaciones internacionales, como las de la UNESCO y OCDE.

• Establecer mecanismos de supervisión, auditoría y trazabilidad de algoritmos.

• Promover la inclusión social, igualdad de género, protección de derechos y sostenibilidad ambiental.

Estas estrategias se desarrollaron mediante un proceso participativo entre 2019 y

2020 y han sido actualizadas para incorporar avances tecnológicos como la IA

generativa. La política ha impulsado iniciativas concretas como la creación del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), programas de becas, redes 5G y proyectos de algoritmos éticos.

En conjunto, estas estrategias buscan consolidar un ecosistema robusto de IA que promueva la innovación, el desarrollo de talento, la adopción responsable y el liderazgo regional de Chile en inteligencia artificial.

COLOMBIA

Objetivos Los objetivos de la Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia, establecidos en el CONPES 4144, se resumen en seis ejes estratégicos que buscan impulsar el desarrollo, adopción y uso responsable de la IA para la transformación social y económica del país. Estos objetivos son:

1. Fortalecer la gobernanza y aplicar principios éticos en el desarrollo y

uso de la IA, para garantizar su implementación responsable, confiable y respetuosa de los derechos fundamentales.

2. Mejorar la infraestructura tecnológica y la disponibilidad,

intercambio y representatividad de datos, asegurando que el país cuente con las herramientas y recursos necesarios para el desarrollo y adopción de sistemas de IA.

3. Impulsar la investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) en sistemas

de IA, fomentando la productividad, el avance científico y la creación de soluciones tecnológicas avanzadas que beneficien a la sociedad.

4. Desarrollar capacidades, talento digital y apropiación social del

conocimiento en IA, promoviendo la formación de talento humano especializado y la equidad en el acceso a oportunidades laborales y educativas relacionadas con la IA.

5. Identificar, prevenir y mitigar riesgos y efectos no deseados asociados

al uso de la IA, incluyendo aspectos éticos, sesgos, seguridad digital y posibles vulneraciones de derechos.

6. Promover el uso y adopción de la IA en entidades públicas, empresas

y territorios, con un enfoque en la transformación digital, la sostenibilidad y el cierre de brechas tecnológicas y sociales.

Estos objetivos buscan crear un ecosistema robusto y sostenible que fomente la innovación, el progreso social y el desarrollo económico, posicionando a Colombia como un referente regional en inteligencia artificial.

Plan de Acción El plan de acción de la Política Nacional de Inteligencia Artificial (IA) de Colombia, formalizada en el CONPES 4144, se estructura en torno a seis ejes estratégicos y contempla 106 acciones concretas a ejecutarse entre 2024 y 2030, con un presupuesto estimado de 480.000 millones de pesos. A continuación, se resumen sus principales líneas de acción:

1. Gobernanza y ética en IA

• Establecer un marco de gobernanza para regular el desarrollo y uso de la IA.

• Implementar mecanismos de auditoría y verificación para asegurar transparencia, equidad y confiabilidad en los sistemas de IA. • Promover la cooperación internacional para alinear las políticas nacionales con estándares globales en ética y gobernanza tecnológica.

2. Infraestructura tecnológica y acceso a datos

• Fortalecer la conectividad a internet, especialmente en regiones apartadas. • Impulsar la interoperabilidad de datos en entidades gubernamentales. • Mejorar la capacidad de almacenamiento y procesamiento de información.

• Incentivar la creación de centros de datos y plataformas en la nube. • Establecer regulaciones para la seguridad y privacidad de los datos utilizados en IA.

3. Investigación, desarrollo e innovación (I+D+i)

• Incrementar la inversión en investigación, desarrollo e innovación en IA. • Fomentar la colaboración entre universidades, centros de innovación y empresas privadas.

• Promover programas de aceleración para startups tecnológicas. • Facilitar alianzas con organismos internacionales para la transferencia de conocimientos y tecnologías.

4. Formación de talento digital y apropiación social

• Crear programas de educación en IA desde la educación básica hasta la superior.

• Fortalecer los currículos académicos en áreas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas).

• Ofrecer certificaciones en IA para profesionales del sector público y privado.

• Impulsar estrategias de alfabetización digital para la población general, promoviendo la apropiación social de la IA.

5. Mitigación de riesgos y efectos no deseados

• Definir medidas para identificar, prevenir y mitigar riesgos asociados al uso de IA, como sesgos, vulneraciones de derechos y problemas de seguridad digital.

• Establecer protocolos para la gestión ética y responsable de la tecnología.

6. Uso y adopción de la IA

• Impulsar la implementación de IA en entidades públicas, el sector empresarial y los territorios.

• Priorizar sectores estratégicos como salud, educación, comercio y seguridad.

• Promover la transformación digital y la sostenibilidad a través de la adopción de IA.

El Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación lideran la coordinación y

seguimiento de este plan, que busca posicionar a Colombia como referente regional en innovación y aplicación de inteligencia artificial.

Marco Normativo y Regulatorio Número de la norma Título de la norma Fecha de Publicación Marco legal y regulatorio asociado a la Política Nacional de Inteligencia Artificial en Colombia está en proceso de consolidar un marco legal y regulatorio integral para la inteligencia artificial (IA), alineado con la Política Nacional de Inteligencia Artificial (CONPES 4144). Este marco incluye normas, proyectos de ley y mecanismos institucionales que buscan garantizar un desarrollo ético, seguro y responsable de la IA en el país.

Normas y proyectos de ley principales

• Proyecto de Ley para regular la IA

En mayo de 2025, el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MinCiencias) radicó ante el Congreso un proyecto de ley que busca establecer un marco legal para el desarrollo ético, seguro y responsable de la IA en Colombia. Este proyecto:

• Designa a MinCiencias como Autoridad Nacional en IA. • Crea el Consejo Nacional Asesor de Inteligencia Artificial. • Clasifica los sistemas de IA según niveles de riesgo (prohibidos, alto, limitado, mínimo).

• Establece reglas para proteger la privacidad, evitar discriminación y garantizar la dignidad humana.

• Incluye disposiciones específicas para sectores como salud, educación, justicia, bioeconomía, energía, agricultura y seguridad.

• Promueve la investigación, formación de talento y transición laboral.

• Busca fortalecer la soberanía tecnológica y la gobernanza democrática de la IA.

Este proyecto es pionero en América Latina por su enfoque ético y progresista.

• Proyecto de Ley 091 de 2023

En trámite en el Congreso, propone el deber de información para el uso responsable de la IA, con énfasis en seguridad, transparencia, igualdad y equidad para los usuarios. Busca además incentivar la educación y la investigación en IA.

• Proyecto de Ley 130 de 2023

Orientado a armonizar la IA con el derecho al trabajo, regula el uso de algoritmos en selección y evaluación laboral para proteger la estabilidad y derechos de los trabajadores frente a la automatización. • El CONPES 4144 (febrero 2025) es el documento rector de la política pública en IA, que orienta el desarrollo normativo y estratégico en el país, alineado con el Plan Nacional de Desarrollo 2022-2026. • Se están considerando regulaciones complementarias sobre protección de datos personales, seguridad digital y derechos fundamentales, para garantizar que el uso de IA respete los marcos constitucionales y legales vigentes en Colombia.

Instituciones clave

• Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MinCiencias): Autoridad nacional propuesta para la gobernanza de la IA. • Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (MinTIC): Coordinador en infraestructura tecnológica y políticas digitales.

• Consejo Nacional Asesor de Inteligencia Artificial: Órgano consultivo para orientar la implementación de políticas y regulaciones.

Colombia está construyendo un marco legal robusto y ético para la inteligencia artificial, basado en proyectos de ley innovadores que buscan proteger derechos fundamentales, promover la innovación y asegurar un desarrollo sostenible y responsable de esta tecnología en el país.

Infraestructura Tecnológica La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia, contempla un enfoque integral para fortalecer la infraestructura tecnológica necesaria para el desarrollo y adopción de la IA en el país. Los principales aspectos que aborda en este ámbito son:

• Fortalecimiento de la conectividad a internet, especialmente en regiones apartadas, para garantizar acceso equitativo a tecnologías digitales y facilitar la inclusión digital.

• Impulso a la interoperabilidad de datos entre entidades gubernamentales y sectores productivos, promoviendo el intercambio eficiente y seguro de información para alimentar sistemas de IA. • Mejora de la capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos, mediante la creación y fortalecimiento de centros de datos y plataformas en la nube, que permitan a empresas y entidades públicas aprovechar la IA sin limitaciones técnicas.

• Desarrollo de infraestructura tecnológica avanzada, que soporte la investigación, desarrollo e innovación en IA, facilitando la implementación de soluciones tecnológicas en diversos sectores. • Establecimiento de regulaciones para la seguridad y privacidad de los datos utilizados en sistemas de IA, garantizando la protección de la información y la confianza de los usuarios.

• Inversión significativa: La política cuenta con un presupuesto aproximado de 479 mil millones de pesos para la ejecución de estas acciones hasta 2030, lo que refleja el compromiso del Estado con la transformación digital y el desarrollo de un ecosistema robusto de IA.

En conjunto, estas medidas buscan crear un entorno tecnológico sólido que permita a Colombia avanzar en competitividad y sostenibilidad en la era digital, asegurando que la infraestructura soporte un uso ético, eficiente y masivo de la inteligencia artificial en todos los sectores de la sociedad

La Política Nacional de Inteligencia Artificial (CONPES 4144) de Colombia establece una línea de acción específica para la inversión en investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) en inteligencia artificial, con el fin de fortalecer el ecosistema de IA en el país. Los principales aspectos que incluye esta línea de acción son:

• Incrementar el financiamiento para proyectos de investigación y desarrollo en IA, buscando superar las bajas capacidades actuales en este campo en Colombia.

Inversión en Investigación y Desarrollo • Fomentar la colaboración entre universidades, centros de innovación y empresas privadas para impulsar la generación de conocimiento y soluciones tecnológicas avanzadas basadas en IA.

• Promover programas de aceleración para startups tecnológicas que desarrollen aplicaciones y productos de IA, contribuyendo a la transformación digital y la competitividad del país. • Incentivar la creación de alianzas con organismos internacionales para facilitar la transferencia de conocimientos, tecnologías y buenas prácticas en inteligencia artificial.

• Apoyar la formación de talento especializado en IA mediante programas educativos y certificaciones, para garantizar que la investigación y desarrollo estén acompañados de capacidades humanas adecuadas. • La política asigna un presupuesto global de aproximadamente 479 mil millones de pesos para la ejecución de todas sus acciones hasta 2030, incluyendo la inversión en I+D+i, lo que refleja un compromiso significativo con el avance tecnológico en IA.

La política busca no solo aumentar la inversión en investigación y desarrollo en IA, sino también crear un ecosistema colaborativo e innovador que impulse la generación de conocimiento, la innovación tecnológica y la formación de talento especializado, posicionando a Colombia como un actor competitivo en inteligencia artificial en América Latina.

Talento Humano La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia (CONPES 4144) desarrolla un enfoque integral para el desarrollo del talento humano especializado en IA, con el objetivo de fortalecer las capacidades digitales y promover la apropiación social del conocimiento. Los principales aspectos que incluye son:

• Programas de formación y certificación en inteligencia artificial, abarcando desde la educación básica hasta la educación superior y la especialización, para desarrollar habilidades en ciencia de datos, IA y ciberseguridad.

• Fortalecimiento de los currículos académicos en áreas STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas), con énfasis en la formación de profesionales capaces de investigar, desarrollar y aplicar tecnologías de IA.

• Promoción de la educación continua y certificaciones para profesionales del sector público y privado, con el fin de actualizar y ampliar las competencias en IA.

• Impulso a la apropiación social del conocimiento, buscando que la sociedad en general entienda y se beneficie del uso ético y responsable de la IA.

• Apoyo a la formación de talento especializado para la investigación y desarrollo tecnológico, fomentando la colaboración entre universidades, centros de investigación y el sector productivo.

• Reducción de la brecha digital y de acceso a oportunidades laborales relacionadas con IA, para garantizar equidad y diversidad en la formación y empleo en este campo.

En conjunto, la política busca crear un ecosistema educativo y profesional robusto que permita a Colombia cerrar las brechas existentes en talento digital, posicionándose como un referente regional en inteligencia artificial, con profesionales capacitados para afrontar los retos tecnológicos y éticos que esta implica

Adopción del Sector Público La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia contempla en cuanto a la adopción en el sector público:

• Impulsar la digitalización del sector público mediante la incorporación de sistemas de IA para automatizar servicios y trámites, con el fin de mejorar la eficiencia administrativa y la calidad en la atención a los ciudadanos.

• Promover el uso responsable y ético de la IA en entidades gubernamentales, garantizando que su implementación respete principios de transparencia, equidad, privacidad y derechos fundamentales.

• Fomentar la transformación digital en áreas estratégicas del sector público, como salud, educación, seguridad y comercio, para potenciar el desarrollo social y económico del país.

• Coordinar acciones interinstitucionales para la implementación de soluciones de IA, aprovechando la infraestructura tecnológica y el talento humano capacitado.

• Asignar recursos para la modernización tecnológica y capacitación en IA dentro de las entidades públicas, como parte de la inversión global de aproximadamente 479 mil millones de pesos hasta 2030. • Establecer mecanismos de seguimiento y evaluación para medir el impacto y la efectividad de la adopción de IA en el sector público, asegurando la mitigación de riesgos y la mejora continua.

La política busca que el sector público sea un actor clave en la adopción de IA, no solo para optimizar su funcionamiento, sino también para generar confianza en la ciudadanía y promover un desarrollo tecnológico inclusivo y sostenible en Colombia

Colaboración Público- Privada La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia establece la colaboración público-privada como un componente fundamental para el desarrollo y adopción efectiva de la IA en el país. Esta colaboración se contempla en varios aspectos clave:

• Fomento de alianzas estratégicas entre el sector público, privado, universidades y centros de investigación, para impulsar la investigación, desarrollo e innovación (I+D+i) en inteligencia artificial, facilitando la transferencia de conocimiento y tecnología.

• Promoción de programas de aceleración y apoyo a startups tecnológicas, que permitan que empresas privadas innovadoras desarrollen soluciones basadas en IA que contribuyan a la transformación digital nacional.

• Impulso a la formación de talento especializado, donde el sector privado participa en la capacitación y certificación de profesionales, complementando los esfuerzos del sector público para cerrar brechas de habilidades en IA.

• Creación de un ecosistema digital inclusivo y sostenible, en el que la colaboración entre actores públicos y privados facilite la adopción masiva y responsable de la IA en diferentes sectores productivos y territorios. • Coordinación para fortalecer la infraestructura tecnológica y el acceso a datos, donde el sector privado puede aportar recursos, innovación y capacidades técnicas para complementar la inversión pública en centros de datos, plataformas en la nube y conectividad. • Mecanismos de gobernanza conjunta, que incluyen la participación del sector privado en consejos asesores y espacios de diálogo para definir

políticas, regulaciones y estándares éticos que guíen el desarrollo de la IA en Colombia.

Esta política busca crear una comunión comprometida entre el sector público y privado que permita un crecimiento compartido, la difusión tecnológica y la consolidación de Colombia como un referente regional en inteligencia artificial, apoyando la competitividad empresarial y el desarrollo sostenible del país.

Ética y Responsabilidad La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia pone un énfasis central en la ética y la responsabilidad en el desarrollo y uso de la IA. Entre sus principales consideraciones se destacan:

• Garantizar que la IA se desarrolle y utilice bajo principios éticos, de justicia social y sostenibilidad, asegurando que esta tecnología beneficie a toda la población y respete los derechos fundamentales y la dignidad humana.

• Establecer un marco normativo con enfoque ético y progresista, que incluye la clasificación de sistemas de IA según niveles de riesgo (prohibidos, alto, limitado y mínimo), para prevenir impactos negativos y proteger la privacidad, la no discriminación y la dignidad de las personas. • Crear un sistema de gobernanza encabezado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MinCiencias) como Autoridad Nacional en IA, junto con la conformación del Consejo Nacional Asesor de Inteligencia Artificial, para supervisar el cumplimiento ético y responsable de la IA.

• Promover la transparencia y la explicabilidad de los sistemas de IA, asegurando que los ciudadanos comprendan cómo funcionan las tecnologías y cómo afectan sus derechos y decisiones. • Incluir medidas para prevenir sesgos algorítmicos y proteger la privacidad de los ciudadanos, con sanciones legales para el uso indebido o irresponsable de tecnologías de IA.

• Fomentar la colaboración interdisciplinaria, interinstitucional e internacional para construir un enfoque ético sólido y adaptado a los contextos sociales y culturales de Colombia.

• Incorporar estrategias para la formación y transformación laboral, preparando al país para los desafíos éticos y sociales que implica la automatización y el uso de IA.

• Adoptar un marco ético propio, aplicable tanto al sector público como privado, que considera la diversidad de intereses y busca evitar prácticas discriminatorias o injustas derivadas del uso de IA en sectores como justicia, policía o mercado financiero.

La política establece un compromiso claro para que la inteligencia artificial en Colombia se desarrolle con responsabilidad social, respeto a los derechos humanos y bajo una gobernanza ética que proteja a las personas y promueva la innovación sostenible y justa.

Impacto Socioeconómico La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia tiene un impacto socioeconómico significativo y multidimensional, que se refleja en varios sectores clave y en la sociedad en general:

• Mejora de la productividad y eficiencia en sectores estratégicos como la agricultura, salud, educación, finanzas y transporte. Por ejemplo, en agricultura, la IA optimiza el uso de recursos naturales, predice patrones

climáticos y mejora los rendimientos de cultivos; en salud, facilita diagnósticos más precisos y tratamientos personalizados. • Transformación del mercado laboral, generando tanto oportunidades como desafíos. La automatización y la IA redefinen roles laborales, incrementan la demanda de habilidades digitales y técnicas, y promueven la formación de talento especializado. Sin embargo, también plantean riesgos de desplazamiento laboral, especialmente en empleos con tareas repetitivas y manuales, afectando principalmente a trabajadores con menor nivel educativo.

• Reducción de brechas educativas y de acceso a tecnologías, mediante la promoción de programas de formación en IA y la inclusión digital, lo que busca aumentar la equidad y preparar a la población para las exigencias del mercado laboral moderno.

• Impulso a la innovación y competitividad empresarial, favoreciendo la creación de nuevas soluciones tecnológicas, startups y la modernización de procesos productivos, lo que puede contribuir al crecimiento económico sostenible y a la generación de empleo de mayor calidad. • Desarrollo social y económico sostenible, con la IA como herramienta para mejorar la calidad de vida, apoyar la construcción de paz y enfrentar vulnerabilidades sociales mediante sistemas de alerta temprana y mejor gestión de recursos.

• Desafíos en términos de equidad y regulación, ya que la IA puede exacerbar desigualdades sociales si no se gestionan adecuadamente los riesgos asociados, como la discriminación algorítmica, la privacidad y la protección de datos, así como la necesidad de un marco legal robusto que garantice un uso ético y responsable.

• Contribución al crecimiento económico nacional, con estudios que proyectan que la adopción de IA puede aumentar la tasa de crecimiento del PIB y mejorar la productividad general, posicionando a Colombia como un actor competitivo en la región.

La política reconoce que la inteligencia artificial es un motor clave para el desarrollo social y económico de Colombia, con un impacto positivo potencial en productividad, innovación y calidad de vida, pero que requiere una gestión cuidadosa para mitigar riesgos sociales y laborales, garantizando inclusión, equidad y sostenibilidad.

Impacto en la Gestión de la Información La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia contempla un impacto significativo en la gestión de la información, enfocado en mejorar la infraestructura tecnológica y el acceso a datos para potenciar el desarrollo y uso efectivo de la IA. Los aspectos clave incluyen:

• Fortalecimiento de la infraestructura tecnológica y capacidad de almacenamiento y procesamiento de datos, mediante la creación y mejora de centros de datos y plataformas en la nube, que faciliten el manejo eficiente y seguro de grandes volúmenes de información necesarios para sistemas de IA.

• Impulso a la interoperabilidad y el intercambio de datos entre entidades públicas y privadas, promoviendo un acceso más amplio y representativo a datos de calidad, lo cual es fundamental para entrenar y optimizar modelos de IA.

• Establecimiento de regulaciones claras para la seguridad, privacidad y protección de datos personales, garantizando que la gestión de la información se realice bajo principios éticos y legales, minimizando riesgos como la vulneración de derechos o el uso indebido de datos.

• Mejora de la conectividad, especialmente en regiones apartadas, para asegurar que la gestión y el acceso a la información no estén limitados por barreras tecnológicas o geográficas.

• Promoción de la gobernanza de datos, con mecanismos para auditar y verificar la calidad, transparencia y confiabilidad de la información utilizada en sistemas de IA.

En conjunto, estas acciones buscan transformar la gestión de la información en Colombia, facilitando un ecosistema digital robusto, ético y eficiente que permita aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial para la innovación, la toma de decisiones y la transformación social y económica del país

Estrategias Nacionales La Política Nacional de Inteligencia Artificial de Colombia, establece una serie de estrategias nacionales orientadas a posicionar al país como un referente en el desarrollo, adopción ética y sostenible de la IA. Estas estrategias se organizan en seis ejes principales:

1. Ética y gobernanza:

• Crear un marco regulatorio y de gobernanza que asegure el uso responsable, transparente y equitativo de la IA. • Implementar mecanismos de auditoría y verificación para prevenir sesgos y mal uso en sectores sensibles como salud, justicia y seguridad.

• Promover la cooperación internacional para alinear las políticas nacionales con estándares globales.

2. Datos e infraestructura tecnológica:

• Fortalecer la conectividad, especialmente en zonas apartadas, para garantizar acceso equitativo a tecnologías digitales. • Mejorar la interoperabilidad y el intercambio de datos entre entidades públicas y privadas.

• Desarrollar centros de datos y plataformas en la nube que permitan el almacenamiento y procesamiento eficiente de información.

• Establecer regulaciones para la seguridad y privacidad de los datos.

3. Investigación, desarrollo e innovación (I+D+i):

• Incrementar la inversión en proyectos de investigación y desarrollo en IA.

• Fomentar alianzas entre universidades, centros de innovación y empresas privadas.

• Apoyar programas de aceleración para startups tecnológicas y la transferencia de conocimiento internacional.

4. Formación de talento digital y apropiación social:

• Desarrollar programas educativos desde la básica hasta la superior en áreas STEM con énfasis en IA.

• Ofrecer certificaciones para profesionales del sector público y privado.

• Promover la alfabetización digital para toda la población, aumentando la apropiación social del conocimiento.

5. Mitigación de riesgos:

• Diseñar medidas para identificar, prevenir y mitigar riesgos asociados con la IA, como la discriminación algorítmica y vulneraciones de derechos.

• Establecer protocolos éticos y de seguridad para el desarrollo y uso de sistemas de IA.

6. Uso y adopción de la IA:

• Impulsar la implementación de IA en el sector público, privado y en los territorios.

• Priorizar sectores estratégicos como salud, educación, comercio y seguridad para la adopción de IA.

• Promover la transformación digital y la sostenibilidad ambiental mediante la IA.

Estas estrategias están respaldadas por un plan de acción con 106 iniciativas concretas y un presupuesto aproximado de 479 mil millones de pesos para ejecutarse hasta 2030, buscando impulsar la innovación, la equidad y el desarrollo sostenible en Colombia a través de la inteligencia artificial.

MEXICO

Objetivos Aunque México no cuenta con una política pública formalmente aprobada de inteligencia artificial, la Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para 2024-

2030 establece objetivos claros que orientan el desarrollo y uso responsable de esta

tecnología en el país:

7. Impulsar la investigación y la innovación tecnológica

• Fomentar el desarrollo científico y tecnológico en IA, promoviendo la investigación aplicada y la creación de soluciones innovadoras para sectores clave como salud, medio ambiente, finanzas, educación y administración pública.

2. Crear un entorno regulatorio seguro y ético

• Establecer un marco legal que garantice el uso responsable, seguro y ético de la IA, incluyendo la protección de los derechos humanos, la no discriminación, la privacidad y la inclusión de los neuroderechos en la legislación mexicana.

8. Promover la inclusión social y el desarrollo equitativo

• Utilizar la IA como motor para la inclusión social, el desarrollo económico y la educación, asegurando que los beneficios de la tecnología lleguen a todos los sectores de la población y reduzcan las brechas sociales y digitales.

9. Fomentar la cooperación multisectorial

• Impulsar la colaboración entre gobierno, sector privado, academia y sociedad civil para el desarrollo, implementación y regulación de la IA, con un enfoque en la transparencia y la participación inclusiva.

10. Fortalecer la educación y las capacidades digitales

• Promover la capacitación y educación en tecnologías digitales e inteligencia artificial, adaptando los mercados laborales a los cambios tecnológicos y preparando a la fuerza laboral para los empleos del futuro.

11. Garantizar la ciberseguridad y la gestión de riesgos

• Desarrollar una regulación basada en riesgos para la IA, aprobar una ley general de ciberseguridad y establecer mecanismos de control para proteger la infraestructura y los datos.

12. Impulsar la infraestructura y los datos abiertos

• Promover el desarrollo de infraestructura tecnológica y el uso de datos abiertos, incluyendo la creación de una agencia digital y el fomento del software libre para soluciones accesibles y sostenibles.

13. Promover políticas públicas proactivas

• Anticipar los desafíos de la IA mediante políticas públicas que prioricen el desarrollo seguro, centrado en las personas y alineado con las mejores prácticas internacionales

Plan de Acción La Agenda Nacional de Inteligencia Artificial (IA) para México 2024-2030 establece un plan de acción integral para impulsar el desarrollo, la regulación y la adopción ética de la IA en el país. El plan se estructura en torno a recomendaciones y estrategias concretas, resultado de un proceso colaborativo y multisectorial que incluyó la participación de organismos internacionales, sector público y privado, academia y sociedad civil.

Ejes y acciones principales del plan

• Marco regulatorio y gobernanza

• Crear leyes y regulaciones específicas para la IA, priorizando la protección de derechos humanos y ambientales. • Implementar una regulación basada en riesgos, promoviendo la neutralidad tecnológica, la competencia económica, la privacidad, la seguridad, la transparencia y la libertad de expresión.

• Establecer esquemas flexibles de regulación y autorregulación, e incorporar temas innovadores como los neuroderechos en la legislación mexicana.

• Políticas públicas inclusivas

• Desarrollar políticas públicas que promuevan el uso inclusivo y ético de la IA, asegurando que los beneficios lleguen a todos los sectores de la sociedad y reduzcan las brechas sociales y digitales.

• Fomentar la colaboración entre gobierno, sector privado, academia y sociedad civil para la implementación y evaluación de las políticas de IA.

• Educación y mercados laborales

• Impulsar la educación y capacitación en IA y habilidades digitales para preparar a la fuerza laboral ante los cambios tecnológicos.

• Adaptar los mercados laborales para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA, promoviendo la creación de nuevos empleos y la reconversión de los existentes

.

• Ciberseguridad y 118estion de riesgos

• Desarrollar una ley general de ciberseguridad y establecer mecanismos de gestión de riesgos para proteger la infraestructura y los datos en el entorno digital.

• Infraestructura y datos

• Promover el desarrollo de infraestructura tecnológica, el uso de datos abiertos y la creación de una agencia digital nacional. • Fomentar el uso de software libre y soluciones tecnológicas accesibles y sostenibles.

• Innovación, investigación e industria • Incentivar la investigación aplicada y la innovación en IA para sectores estratégicos como salud, medio ambiente, finanzas y administración pública.

• Facilitar la transferencia de tecnología y el emprendimiento en IA, apoyando a startups y empresas nacionales.

• Inclusión, género y responsabilidad social

• Garantizar la equidad de género y la inclusión social en el desarrollo y aplicación de la IA, promoviendo la diversidad y la responsabilidad social en todos los procesos.

El plan de acción de la Agenda Nacional de IA para México 2024-2030 busca articular esfuerzos regulatorios, educativos, tecnológicos y sociales, con el objetivo de posicionar a México como un referente en el desarrollo responsable, inclusivo y ético de la inteligencia artificial

Marco Normativo y Regulatorio Número de la norma Título de la norma Fecha de Publicación Actualmente, México no cuenta con una ley federal vigente específica que regule integralmente la inteligencia artificial, pero sí existen varias iniciativas legislativas en trámite y propuestas recientes que buscan establecer un marco normativo para su desarrollo ético, soberano e inclusivo.

Entre las iniciativas más relevantes destacan:

• Proyecto de Ley Federal para el Desarrollo Ético, Soberano e Inclusivo de la Inteligencia Artificial, presentado el 22 de abril de 2025, que busca regular el desarrollo, uso, supervisión y fomento de la IA en México, incluyendo derechos de autor en entornos automatizados y un sistema de riesgos para la IA.

• Reformas propuestas al Código Penal Federal y a la Ley Federal del Derecho de Autor para sancionar el uso indebido de herramientas de IA (como manipulación de contenido, uso no autorizado de datos biométricos, generación de contenido sin identificar su origen), con penas que van de seis meses a cuatro años de prisión y multas. • Otras iniciativas presentadas en 2023 y 2024, como la Ley para la regulación ética de la IA y la robótica (abril 2023), la creación de la Agencia Mexicana para el Desarrollo de la IA (octubre 2023), y leyes

que prohíben prácticas específicas con IA (noviembre 2023), aunque algunas fueron desechadas en el proceso legislativo.

México se encuentra en un proceso activo de creación y discusión legislativa para regular la IA, pero hasta la fecha no existe una ley federal aprobada y vigente que regule de forma integral esta tecnología. Se basa en la creación de un conjunto de políticas públicas y recomendaciones que buscan establecer un marco ético, responsable y transparente para el desarrollo y uso de la IA en el país.

La Agenda Nacional de IA para México 2024-2030ª contempla spectos clave del marco normativo y regulatorio que:

• Marco ético y de derechos humanos: La agenda propone un marco regulatorio que garantice el respeto a los derechos humanos, la inclusión social, la equidad y la no discriminación, así como la protección de la privacidad y los datos personales en el contexto de la IA. • Recomendaciones para la regulación: Incluye la propuesta de creación de una Ley de Datos Abiertos Públicos y la promoción de una gestión ética y responsable en el desarrollo, uso y aplicación de tecnologías basadas en IA. Además, sugiere actualizar la Ley Federal del Derecho de Autor para proteger la propiedad intelectual en el entorno digital y regular el uso del contenido protegido por herramientas de IA.

• Organismos y gobernanza: La agenda plantea la creación de organismos especializados, como una Agencia Digital Nacional con una Oficina de IA y un Comité de Ética, para supervisar y gobernar el desarrollo y aplicación de la IA en México.

• Políticas públicas integrales: Se aborda la necesidad de políticas que integren educación, mercados laborales, ciberseguridad, gestión de riesgos, género, inclusión, infraestructura, innovación e industria, con el fin de fomentar un desarrollo sostenible y responsable. • Marco legal en desarrollo: Aunque México aún no cuenta con una ley específica vigente para la IA, la agenda forma parte de un esfuerzo para consolidar un marco regulatorio integral que atienda los desafíos legales, éticos y sociales que plantea la inteligencia artificial. • Participación multisectorial: El marco se construye con la colaboración de actores gubernamentales, académicos, sociedad civil, sector privado y organismos internacionales, buscando un enfoque participativo y multidisciplinario.

La Agenda Nacional de IA para México 2024-2030 establece un marco normativo en construcción que enfatiza la ética, la protección de derechos, la regulación responsable y la creación de organismos de supervisión, con el objetivo de fomentar el desarrollo tecnológico inclusivo y seguro en el país

Los puntos clave en infraestructura tecnológica de la Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México 2024-2030 son los siguientes:

• Evolución y expansión de infraestructura tecnológica para soportar el crecimiento de la IA en México, incluyendo el despliegue de redes de telecomunicaciones avanzadas y el aumento de la capacidad de procesamiento en centros de datos. Esto es fundamental para facilitar el desarrollo y la implementación de soluciones basadas en IA. • Promoción de la computación en la nube como plataforma para el desarrollo y operación de tecnologías de IA, permitiendo mayor accesibilidad y escalabilidad de los servicios tecnológicos.

Infraestructura Tecnológica • Fortalecimiento de centros de investigación, laboratorios y espacios de colaboración impulsados por universidades, instituciones gubernamentales y empresas privadas, que actúan como núcleos para el estudio, innovación y desarrollo de IA en México. • Impulso a la colaboración público-privada-académica, que permite compartir recursos, conocimientos y fomentar proyectos conjuntos para robustecer la infraestructura tecnológica y el ecosistema de IA en el país. • Concentración del desarrollo tecnológico en ecosistemas clave como Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey y Querétaro, donde se concentran empresas, universidades y centros de investigación especializados en IA.

• Creación de una matriz nacional de indicadores para medir el avance en infraestructura, innovación e industria de IA, con el fin de orientar políticas públicas y estrategias de inversión.

• Fomento del uso de tecnologías de código abierto para promover soluciones accesibles, sostenibles y adaptadas a las necesidades del sector público y privado mexicano.

• Impulso a la inversión en investigación y desarrollo (I+D) en tecnologías emergentes como IA y Big Data, con un crecimiento sostenido en los últimos años y proyección al futuro cercano.

En conjunto, estos puntos buscan consolidar una infraestructura tecnológica sólida, distribuida y colaborativa que permita a México aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el desarrollo económico, social y tecnológico del país.

Inversión en Investigación y Desarrollo La Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México 2024-2030 impulsa un aumento significativo en la inversión en investigación y desarrollo (I+D) de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA). Los puntos clave sobre inversión en I+D de esta política son:

• México ha experimentado un crecimiento del 22 % en la inversión en tecnologías emergentes, incluyendo IA y Big Data, en los últimos tres años, reflejando un fuerte impulso hacia la modernización tecnológica y digitalización del país.

• El mercado mexicano de IA se estima que alcanzará un valor de 3,700 millones de dólares en 2024, con una inversión en plataformas de IA por parte de empresas medianas y grandes de aproximadamente 98 millones de dólares en ese año.

• La Alianza Nacional de Inteligencia Artificial (ANIA), que impulsa la agenda, busca fortalecer el ecosistema de IA en México mediante la promoción de la investigación científica, el desarrollo tecnológico y la innovación ética y responsable.

• El gobierno mexicano, a través de esta agenda, pretende posicionar a México como líder regional en IA, fomentando la inversión tanto en el sector privado como en la administración pública para mejorar la eficiencia y competitividad.

• Grandes empresas tecnológicas, como Microsoft, han anunciado inversiones millonarias (por ejemplo, 1,300 millones de dólares en los próximos tres años) para mejorar la infraestructura de IA en México, impulsar habilidades digitales y acelerar la adopción de IA en pymes y sectores estratégicos.

• La agenda también promueve el uso de tecnologías de código abierto para facilitar el desarrollo accesible y sostenible de soluciones basadas en IA, lo que contribuye a la innovación y democratización tecnológica.

En conjunto, la política pública mexicana en IA contempla un plan de acción orientado a incrementar la inversión en investigación y desarrollo, fortalecer la infraestructura tecnológica, capacitar talento especializado y fomentar la colaboración multisectorial para consolidar un ecosistema robusto de inteligencia artificial en el país.

Talento Humano La Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México

2024-

2030 contempla para el talento humano un enfoque integral orientado a preparar, capacitar y certificar a las personas para enfrentar los retos y oportunidades que trae la IA, con énfasis en inclusión, equidad y actualización continua. Los puntos clave son:

• Integración de habilidades y conocimientos de IA en el diseño curricular de todos los niveles educativos, para que estudiantes desde etapas tempranas desarrollen competencias digitales y de inteligencia artificial.

• Formación y actualización continua de docentes, incluyendo capacitación específica en IA, para que puedan incorporar estas tecnologías en los procesos educativos y fomentar una ciudadanía digital crítica y responsable.

• Programas de formación, actualización y certificación profesional con micro credenciales alineadas a la demanda laboral generada por la IA, facilitando la reconversión laboral y la capacitación cruzada en el mercado de trabajo.

• Impulso a la educación dual y capacitación continua, promoviendo la colaboración entre academia, industria y gobierno (triple hélice) para que la formación esté alineada con las necesidades reales del sector productivo.

• Fomento de la inclusión y equidad de género, con políticas públicas que faciliten el acceso a becas y formación en áreas STEM para mujeres, comunidades indígenas y poblaciones en entornos rurales y semiurbanos. • Desarrollo de habilidades blandas o socioemocionales junto con competencias técnicas, para preparar a las personas a un entorno laboral y social transformado por la IA.

• Promoción de la ética, derechos humanos, inclusión, diversidad y perspectiva de género en la formación, garantizando que el talento humano esté preparado para desarrollar y utilizar la IA de manera responsable.

• Creación de centros de excelencia y clústeres tecnológicos especializados para fomentar la innovación y el desarrollo tecnológico, impulsando la investigación y el emprendimiento de base tecnológica.

La política pública mexicana en IA apuesta por un desarrollo del talento humano que sea inclusivo, actualizado, ético y alineado con las demandas del mercado laboral y los retos sociales derivados de la inteligencia artificial.

La Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México

2024-

2030 contempla la adopción de la IA en el sector público como un componente

estratégico para mejorar la eficiencia, la innovación y la calidad de los servicios públicos, así como para impulsar la inclusión y el desarrollo social. Los puntos clave en cuanto a la adopción de IA en el sector público son: • Impulso a la implementación de IA en la administración pública para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia en la prestación de servicios a la ciudadanía. Esto incluye la digitalización y automatización de trámites y servicios gubernamentales.

Adopción del Sector Público • Formación y capacitación de servidores públicos en el uso y gestión de tecnologías de IA, con el fin de crear una cultura organizacional que fomente la innovación, la experimentación y el uso responsable de estas tecnologías en el sector público.

• Desarrollo de estrategias y políticas públicas específicas para la adopción sostenible y efectiva de la IA en las distintas dependencias y niveles de gobierno, asegurando que estas tecnologías se utilicen para el bien común y respetando los derechos humanos.

• Creación de marcos de gobernanza y supervisión que incluyan organismos especializados, como una Agencia Digital Nacional con una Oficina de IA y un Comité de Ética, para regular y supervisar el uso de la IA en el sector público.

• Fomento de la colaboración multisectorial entre gobierno, academia, sector privado y sociedad civil para fortalecer el ecosistema de IA y asegurar que las soluciones implementadas respondan a las necesidades reales del país.

• Incorporación de la IA como motor para la inclusión social y la reducción de desigualdades, utilizando estas tecnologías para mejorar el acceso a servicios públicos y promover la equidad. • Promoción de la transparencia, ética y protección de datos en la adopción de IA, garantizando que los sistemas implementados sean responsables y respeten la privacidad y derechos de los ciudadanos. • Experiencias previas y estudios (desde 2018) han mostrado que México ha avanzado en la creación de estrategias para la adopción de IA en el sector público, incluyendo diagnósticos, planes y recomendaciones para su gestión efectiva y sostenible.

La política pública mexicana reconoce que el sector público debe ser pionero en la adopción de IA para mejorar su funcionamiento y servicios, apoyado en capacitación, gobernanza ética y colaboración multisectorial, con un enfoque en inclusión y respeto a derechos humanos.

Colaboración Público- Privada La Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México

2024-

2030 contempla la colaboración público-privada como un pilar fundamental para el

desarrollo, adopción y gobernanza responsable de la IA en el país. Los puntos clave sobre esta colaboración son:

• Espacio multisectorial y multiactor: La agenda se construyó con la participación y coordinación del sector público, privado, academia, sociedad civil, organismos internacionales y autónomos, buscando un modelo colaborativo que integre diversas perspectivas y capacidades. • Fomento de alianzas estratégicas: Se promueve la creación de alianzas entre gobierno y empresas para impulsar la innovación, la investigación científica y el desarrollo tecnológico en IA, así como para acelerar la adopción de soluciones basadas en IA en sectores productivos y sociales. • Capacitación y empoderamiento: Se realizan talleres, webinars y programas de formación dirigidos a emprendedores,

PYMES

(especialmente lideradas por mujeres) y servidores públicos, con el objetivo de democratizar el acceso al conocimiento y promover el uso responsable de la IA.

• Impulso a proyectos conjuntos: La colaboración público-privada busca generar proyectos replicables y escalables que beneficien a la sociedad, mejoren la eficiencia de servicios públicos y fomenten el emprendimiento ético y responsable.

• Gobernanza compartida: Se plantea la creación de organismos como una Agencia Digital Nacional con Oficina de IA y Comité de Ética que

involucre a actores públicos y privados para supervisar y regular el desarrollo y uso de la IA, garantizando transparencia y responsabilidad. • Alineación con objetivos de desarrollo sostenible: La colaboración busca que la IA contribuya al desarrollo social, económico y educativo del país, alineándose con la Agenda 2030 y los objetivos globales de sostenibilidad

La política pública mexicana en IA enfatiza una colaboración estrecha y estructurada entre los sectores público y privado, junto con otros actores sociales, para construir un ecosistema robusto, inclusivo y ético que potencie el desarrollo tecnológico y social del país.

Ética y Responsabilidad La Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México

2024-

2030 contempla la ética y la responsabilidad como ejes centrales para el desarrollo, uso y gobernanza de la IA en el país. Los puntos clave son: • Desarrollo ético y responsable de la IA: La política busca que la inteligencia artificial se implemente de manera que respete los derechos humanos, promueva la inclusión social y evite daños, asegurando transparencia, justicia y rendición de cuentas en los sistemas automatizados.

• Marco normativo y gobernanza ética: Se propone la creación de una Agencia Digital Nacional con una Oficina de IA y un Comité de Ética para supervisar el cumplimiento de principios éticos, garantizar la transparencia y la responsabilidad en el uso de la IA, y fomentar la colaboración multisectorial.

• Evaluación y mitigación de riesgos éticos: México participa en la metodología RAM de la UNESCO para evaluar su preparación ética en IA, identificando fortalezas y brechas para diseñar políticas públicas que mitiguen riesgos como la discriminación algorítmica y la violación de la privacidad.

• Protección de derechos humanos: La agenda enfatiza la necesidad de que la regulación y el desarrollo tecnológico salvaguarden la privacidad, la no discriminación, la autonomía y la justicia, alineándose con estándares internacionales y promoviendo prácticas concretas para evitar impactos negativos.

• Conciencia y educación ética: Se promueve la formación y sensibilización de desarrolladores, usuarios y servidores públicos sobre la ética en IA, fomentando una cultura de responsabilidad y uso consciente de estas tecnologías.

• Colaboración internacional: México trabaja con organismos como la UNESCO para adoptar marcos éticos globales y adaptar herramientas de gobernanza que aseguren un desarrollo de la IA alineado con valores universales.

La política pública mexicana establece un compromiso firme para que la inteligencia artificial se desarrolle y utilice de forma ética, responsable y transparente, con mecanismos institucionales para supervisar su impacto social y proteger los derechos fundamentales de todas las personas.

La Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México 2024-2030 tiene un impacto socioeconómico significativo y multifacético, que puede resumirse en los siguientes puntos clave:

• Crecimiento económico y generación de valor: Se estima que la tecnología basada en inteligencia artificial contribuirá a la economía global con 15.7 billones de dólares para 2030, y México busca integrarse

Impacto Socioeconómico a este crecimiento mediante la adopción y desarrollo de IA en su industria y servicios. El mercado mexicano de IA se proyecta alcanzar un valor de aproximadamente 3,700 millones de dólares en 2024, con un crecimiento del 30 % respecto al año previo.

• Transformación del mercado laboral: Aunque se anticipa que la automatización y la IA eliminarán alrededor de 85 millones de empleos a nivel global para 2025, también se crearán 97 millones de nuevos empleos, muchos de ellos vinculados a nuevas habilidades digitales y tecnológicas. En México, se promueve la capacitación y reconversión laboral para aprovechar estas oportunidades, fomentando la inclusión y equidad en el acceso a estos nuevos empleos.

• Modernización del sector público y servicios: La adopción de IA en la administración pública busca optimizar procesos, mejorar la eficiencia y calidad de los servicios, y promover la transparencia y la inclusión social, contribuyendo a un desarrollo más equitativo.

• Inclusión social y reducción de desigualdades: La agenda enfatiza la importancia de la IA para promover la inclusión de grupos vulnerables, equidad de género y acceso a tecnologías, contribuyendo a reducir brechas sociales y económicas.

• Fortalecimiento del ecosistema tecnológico nacional: Con la creación de organismos como la Agencia Digital Nacional y la Alianza Nacional de Inteligencia Artificial, se busca consolidar un ecosistema multisectorial que potencie la investigación, innovación, infraestructura y talento humano en IA.

• Riesgos y desafíos: Se reconoce que la automatización afectará ciertos empleos y sectores, por lo que la política incluye estrategias para gestionar estos riesgos mediante educación, capacitación y políticas públicas que fomenten la resiliencia laboral y social.

En conjunto, la política pública de IA en México apunta a transformar la economía y sociedad del país, generando valor económico, promoviendo empleo de calidad, modernizando el sector público y fomentando una inclusión social responsable y ética en el uso de la inteligencia artificial.

El impacto en la gestión de la información que contempla la Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México 2024-2030 se centra en fortalecer la infraestructura, regulación y gobernanza de los datos para impulsar un uso ético, seguro y eficiente de la inteligencia artificial en el país. Los puntos clave son:

• Desarrollo de políticas públicas para la gestión de datos: La agenda propone crear un marco regulatorio que incluya una Ley de Datos Abiertos Públicos y una política nacional de gobernanza de datos, con el objetivo de facilitar el acceso, intercambio y uso responsable de grandes volúmenes de información para el desarrollo de IA.

• Protección de la privacidad y derechos digitales: Aunque México cuenta con leyes de protección de datos personales, la agenda enfatiza la necesidad de actualizar y armonizar estas normativas con estándares internacionales para garantizar la privacidad y seguridad en el manejo de la información en sistemas de IA.

• Infraestructura tecnológica para el manejo de datos: Se impulsa la inversión en infraestructura de telecomunicaciones, centros de datos y

Impacto en la Gestión de la Información computación en la nube, que son fundamentales para almacenar, procesar y analizar grandes volúmenes de datos que alimentan los sistemas de IA.

• Inclusión y diversidad en los datos: La agenda destaca la importancia de que los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA reflejen la diversidad cultural, lingüística y social de México, incluyendo lenguas indígenas, para evitar sesgos y discriminación algorítmica.

• Creación de organismos de gobernanza: Se propone establecer una Agencia Digital Nacional con una Oficina de IA y un Comité de Ética que supervisen la gestión, uso y regulación de la información y datos relacionados con la IA, asegurando transparencia y responsabilidad.

• Promoción de la colaboración multisectorial: La gestión de la información se plantea como un esfuerzo conjunto entre gobierno, academia, sector privado y sociedad civil para compartir datos de manera segura y fomentar la innovación basada en datos.

• Evaluación y mitigación de riesgos: La agenda incluye la gestión de riesgos asociados al manejo de datos, como ciberseguridad, privacidad y uso indebido de la información, mediante regulaciones basadas en riesgos y la aprobación de una ley general de ciberseguridad.

La política pública mexicana en IA reconoce que una gestión adecuada, ética y segura de la información es fundamental para el desarrollo responsable de la inteligencia artificial, promoviendo infraestructura robusta, regulación actualizada, inclusión en los datos y gobernanza transparente y colaborativa.

Estrategias Nacionales Las estrategias nacionales contempladas en la Agenda Nacional de Inteligencia Artificial para México 2024-2030 y la Estrategia Digital Nacional se enfocan en impulsar un desarrollo inclusivo, ético y responsable de la IA en el país. Los puntos clave son:

• Desarrollo social inclusivo: Promover que la IA sea una herramienta para la inclusión social, la equidad y la reducción de desigualdades, asegurando que todos los sectores de la población se beneficien de sus avances. • Fomento de la investigación y la innovación: Impulsar la inversión en investigación científica y tecnológica, así como la innovación en IA, para fortalecer el ecosistema nacional y posicionar a México como líder regional.

• Creación de políticas públicas éticas y responsables: Establecer un marco regulatorio que garantice el uso seguro, transparente y ético de la IA, incluyendo la protección de derechos humanos, privacidad y no discriminación.

• Colaboración multisectorial: Fomentar la cooperación entre gobierno, academia, sector privado, sociedad civil y organismos internacionales para diseñar e implementar políticas y proyectos de IA de manera coordinada y participativa.

• Integración sectorial de la IA: Aplicar la IA en sectores clave como salud, medio ambiente y finanzas para mejorar la eficiencia, productividad y calidad de los servicios, por ejemplo, en diagnósticos médicos, monitoreo ambiental y prevención de fraudes financieros. • Capacitación y desarrollo del talento humano: Promover la formación y actualización de habilidades digitales y de IA en la población y

servidores públicos para enfrentar los cambios en el mercado laboral y educativo.

• Gestión de riesgos y ciberseguridad: Desarrollar estrategias para proteger la infraestructura crítica, garantizar la seguridad de los datos y mitigar riesgos asociados al uso de la IA.

• Cooperación internacional: Participar en foros globales para aprender de las mejores prácticas y contribuir a la gobernanza ética y responsable de la IA a nivel mundial.

Estas estrategias buscan que México aproveche las oportunidades que ofrece la IA para el desarrollo económico, social y tecnológico, al tiempo que enfrenta sus retos con políticas proactivas, inclusivas y éticas.