En un mundo donde buena parte de los modelos l\u00edderes de Inteligencia Artificial (IA) se originan en Estados Unidos y China, cada vez m\u00e1s pa\u00edses se preguntan c\u00f3mo reducir su dependencia tecnol\u00f3gica y desarrollar capacidades propias para dise\u00f1ar, entrenar y usar sistemas de inteligencia artificial alineados con sus necesidades. <\/p>\n
En ese contexto surge el concepto de \u2018IA soberana\u2019, entendido como la capacidad de un pa\u00eds, regi\u00f3n o entidad para desarrollar y desplegar herramientas de inteligencia artificial con control sobre su infraestructura, datos, modelos y talento. No se trata \u00fanicamente de tener tecnolog\u00eda propia, sino de decidir c\u00f3mo se construye, con qu\u00e9 informaci\u00f3n se entrena, bajo qu\u00e9 reglas opera y para qu\u00e9 tipo de soluciones se utiliza.<\/p>\n
Un nuevo debate global<\/strong><\/p>\n La IA soberana aparece como una respuesta a la concentraci\u00f3n del poder tecnol\u00f3gico. Cuando pocos proveedores dominan los modelos, la infraestructura y las plataformas de inteligencia artificial, algunos pa\u00edses y organizaciones pueden quedar expuestos a riesgos de dependencia, sesgos culturales, limitaciones regulatorias y menor capacidad de innovaci\u00f3n.<\/p>\n Por eso, en la actualidad varias econom\u00edas han empezado a dise\u00f1ar estrategias nacionales para fortalecer sus capacidades en IA. La discusi\u00f3n no es menor, pues en la medida en que la inteligencia artificial se integre en sectores como salud, educaci\u00f3n, banca, defensa, energ\u00eda, gobierno, justicia y empresas, los pa\u00edses que no desarrollen capacidades propias podr\u00edan depender de sistemas construidos con datos, prioridades y visiones ajenas a su realidad.<\/p>\n Soberan\u00eda no significa aislamiento<\/strong><\/p>\n Hablar de soberan\u00eda tecnol\u00f3gica no implica desconectarse del mundo ni construir todo desde cero. La IA soberana no debe entenderse como un modelo de aislamiento total, sino como una forma de tomar mejores decisiones sobre qu\u00e9 debe controlarse directamente y qu\u00e9 puede apoyarse en proveedores globales.<\/p>\n As\u00ed, el futuro puede estar en ecosistemas h\u00edbridos que combinen la escala de los grandes proveedores globales, como Amazon, Google, OpenAI o Microsoft, con la confianza, conocimiento local y el control de entidades nacionales o regionales.<\/p>\n Am\u00e9rica Latina y la oportunidad de construir una IA con contexto<\/strong><\/p>\n Para Am\u00e9rica Latina, la IA soberana tiene una relevancia especial. La regi\u00f3n enfrenta el riesgo de quedar rezagada no necesariamente por falta de talento, sino por la ausencia de ecosistemas locales robustos. A esto se le suma un desaf\u00edo de contexto: muchos modelos globales han sido entrenados principalmente con datos en ingl\u00e9s y pueden no comprender plenamente las expresiones, realidades econ\u00f3micas, sistemas jur\u00eddicos, pr\u00e1cticas sociales y particularidades culturales de la regi\u00f3n.<\/p>\n Uno de los hitos m\u00e1s importantes en esta discusi\u00f3n es \u2018Latam-GPT\u2019, un modelo coordinado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (Cenia), con apoyo de pa\u00edses como Brasil, Colombia, Per\u00fa y el Banco de Desarrollo de Am\u00e9rica Latina y el Caribe (CAF). Este proyecto busca representar una identidad digital latinoamericana y responder a necesidades propias de la regi\u00f3n. <\/p>\n De acuerdo con la informaci\u00f3n disponible, Latam-GPT ha sido entrenado con m\u00e1s de 300.000 millones de tokens, equivalentes aproximadamente a 230.000 millones de palabras, bajo licencias expl\u00edcitas y con datos anonimizados. Su valor no est\u00e1 solo en el volumen de informaci\u00f3n, sino en su capacidad para incorporar contextos locales, jergas, sistemas jur\u00eddicos y din\u00e1micas socioecon\u00f3micas propias de Am\u00e9rica Latina.<\/p>\n La idea de fondo es que Am\u00e9rica Latina pase de ser un simple consumidor de tecnolog\u00eda a participar activamente en su dise\u00f1o.<\/p>\n El contexto local como ventaja competitiva<\/strong><\/p>\n Para Am\u00e9rica Latina, los datos locales pueden convertirse en una ventaja competitiva. La regi\u00f3n genera grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n sobre mercados emergentes, informalidad econ\u00f3mica, movilidad urbana, servicios financieros, consumo, salud, educaci\u00f3n y gesti\u00f3n p\u00fablica. Estos datos pueden ser dif\u00edciles de replicar por modelos dise\u00f1ados desde otras realidades.<\/p>\n Un modelo de IA con mayor comprensi\u00f3n del contexto regional podr\u00eda apoyar, por ejemplo, la predicci\u00f3n de comportamientos econ\u00f3micos en econom\u00edas emergentes, el dise\u00f1o de soluciones log\u00edsticas en ciudades complejas o la evaluaci\u00f3n de riesgos en poblaciones con baja bancarizaci\u00f3n. Tambi\u00e9n podr\u00eda realizar aportes significativos en sectores como tributaci\u00f3n, control p\u00fablico, atenci\u00f3n ciudadana, educaci\u00f3n y servicios financieros.<\/p>\n Sectores donde la soberan\u00eda cobra m\u00e1s fuerza<\/strong><\/p>\n La necesidad de controles soberanos no es igual en todas las industrias. Algunos sectores tienen mayores exigencias por la sensibilidad de los datos, el impacto p\u00fablico de sus decisiones o su importancia para la seguridad nacional.<\/p>\n Entre los sectores con mayor madurez en la adopci\u00f3n de controles soberanos se destacan el aeroespacial y defensa, gobierno y sector p\u00fablico, salud, banca y energ\u00eda.<\/p>\n Esta discusi\u00f3n tambi\u00e9n puede extenderse al campo contable y financiero. Los profesionales de la Contadur\u00eda P\u00fablica trabajan con informaci\u00f3n sensible, soportes, registros, reportes, datos tributarios, informaci\u00f3n financiera y evidencia de auditor\u00eda. Por eso, entender la IA soberana ser\u00e1 cada vez m\u00e1s importante para evaluar riesgos, controles, trazabilidad y confianza en los sistemas que procesan informaci\u00f3n empresarial.<\/p>\n Importancia para los contadores p\u00fablicos<\/strong><\/p>\n Para los contadores p\u00fablicos, la IA soberana puede parecer un tema lejano. Sin embargo, est\u00e1 conectada con asuntos que forman parte esencial de su ejercicio profesional: datos, evaluaci\u00f3n de controles y riesgos, cumplimiento normativo y apoyo para la toma de decisiones informadas.<\/p>\n A medida que las empresas adopten herramientas de inteligencia artificial para analizar informaci\u00f3n financiera, automatizar procesos, revisar documentos, generar reportes o apoyar la toma de decisiones informadas, los contadores p\u00fablicos deber\u00e1n preguntarse:<\/p>\n Estas preguntas muestran que la IA soberana no es solo un tema de ingenieros o gobiernos. Tambi\u00e9n es un asunto relevante para quienes trabajan con informaci\u00f3n contable y financiera y deben contribuir a la generaci\u00f3n de confianza en las organizaciones. En ese sentido, entender la IA soberana no significa que el contador deba convertirse en experto en desarrollos tecnol\u00f3gicos, sino que pueda entender los sistemas que procesan, protegen y utilizan la informaci\u00f3n de las organizaciones.<\/p>\n Kevin Darley Guevara La IA soberana busca que pa\u00edses, regiones y organizaciones desarrollen herramientas de inteligencia artificial con mayor control sobre sus datos, modelos, infraestructura y talento.<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":14855,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5,546],"tags":[],"class_list":["post-14856","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-contenidos","category-tecnologia-e-innovacion"],"views":275,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14856","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14856"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14856\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14855"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14856"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14856"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incp.org.co\/ContArte\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14856"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}\n
<\/strong>Profesional de investigaci\u00f3n del INCP<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"