La región implementa algoritmos en salud y seguridad mientras los marcos regulatorios avanzan con lentitud
El despliegue de la Inteligencia Artificial en América Latina ha alcanzado una velocidad sin precedentes en el sector público. Desde diagnósticos radiológicos avanzados en la Ciudad de México hasta la gestión judicial en Argentina, los gobiernos regionales han adoptado sistemas algorítmicos para optimizar la eficiencia estatal. Sin embargo, este auge tecnológico ocurre en un entorno de «opacidad técnica», donde la implementación de herramientas supera la capacidad de los Estados para establecer reglas claras. Según expertos y organismos internacionales, el lema regional parece ser “use ahora y pregunte mañana”, lo que genera interrogantes sobre la protección de los derechos humanos y la privacidad de los ciudadanos este 2026.
El panorama de la adopción algorítmica
En primer lugar, la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal) ha identificado al menos 272 sistemas de IA en el sector público de 20 países de la región. La distribución de estas herramientas se concentra principalmente en tres áreas críticas:
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Asuntos económicos: Casi un tercio de los sistemas detectados.
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Servicios públicos generales: 25% del total, destacando el uso de chatbots de atención ciudadana.
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Seguridad y orden público: 18%, donde el reconocimiento facial y la vigilancia automatizada generan la mayor preocupación entre las organizaciones civiles.
[Image showing a map of Latin America with the number of AI public systems per country: Colombia (64), Chile (45), Brazil (33), Argentina (24), and Mexico (23)]
Países como Colombia, Chile y Brasil lideran la integración de estos sistemas, mientras que México, a pesar de contar con 114 sistemas públicos reportados por centros de investigación, enfrenta un rezago legislativo al carecer de una estrategia nacional actualizada y una ley específica en la materia.
Retos regulatorios y gobernanza
Asimismo, especialistas distinguen entre los planes nacionales y las leyes de IA. Mientras los planes apuestan por el desarrollo de infraestructura y capacidades, las leyes buscan establecer principios éticos basados en el nivel de riesgo de cada sistema. Franco Giandana, analista de Access Now, advierte que la delegación de tareas críticas a «cajas negras» algorítmicas sin supervisión humana efectiva escala los riesgos para los derechos fundamentales.
[Image illustrating the difference between AI Strategy (Infrastructure/Talent) and AI Regulation (Risk levels/Ethics)]
Por otro lado, Claudia del Pozo, directora de Eon Institute, señala que existe un «entendimiento técnico-legal limitado» en los gobiernos. Esto provoca que, incluso en países donde existen regulaciones, la aplicación efectiva sea casi nula. La dependencia de modelos desarrollados por grandes corporaciones tecnológicas extranjeras, en lugar de soluciones locales, incrementa el riesgo de sesgos y discriminación en los servicios públicos.
Avances y contrastes por país
Posteriormente, la región muestra contrastes significativos en sus niveles de madurez digital:
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Uruguay: Se mantiene a la vanguardia como el único país de la región en firmar el Convenio Marco del Consejo de Europa sobre IA y Derechos Humanos en 2025, el primer tratado internacional vinculante en la materia.
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Brasil: Ejecuta su Plan de IA 2024-2028 y avanza en la creación de un Sistema Nacional de IA para regular derechos de autor y clasificaciones de riesgo.
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Chile: Posee un Repositorio de Algoritmos Públicos que identifica 117 sistemas, con un enfoque prioritario en salud y educación.
Hacia una rendición de cuentas tecnológica
Finalmente, el éxito de la Inteligencia Artificial en América Latina dependerá de la voluntad política para pasar del entusiasmo tecnológico a la rendición de cuentas. Informes del Fondo Monetario Internacional (FMI) subrayan que el subcontinente aún cojea en factores habilitantes como la investigación y el desarrollo autónomo. Sin una regulación que exija transparencia en el origen de los datos y el funcionamiento de los algoritmos, la región corre el riesgo de consolidar sistemas de gestión pública eficientes en el papel, pero vulnerables y opacos en su práctica social durante el resto de 2026.