El Dilema de la Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source: Innovación, Ética y el Fantasma de las Armas Biológicas. Un análisis desde América Latina, entre la soberanía tecnológica y los riesgos globales
La Encrucijada de la Periferia en la Era Algorítmica
En un mundo donde la inteligencia artificial (IA) redefine las fronteras del poder, América Latina enfrenta un dilema único: adoptar la filosofía open source para democratizar el conocimiento o alinearse con modelos restrictivos que priorizan la seguridad global, pero perpetúan dependencias tecnológicas.
Los modelos de lenguaje grandes (LLM, Large Language Models), capaces de sintetizar información crítica —desde protocolos médicos hasta ingeniería genética—, representan tanto una oportunidad para el desarrollo regional como una amenaza existencial.
Según un informe de la CEPAL (2023), el 70% de los investigadores latinoamericanos utiliza herramientas open source en IA, pero solo el 15% cuenta con protocolos para mitigar riesgos duales.
Este artículo, desde una perspectiva de un analista de Argentina analiza cómo la región puede navegar esta tensión sin caer en neocolonialismos digitales ni en aislamiento científico.
1. Contexto Histórico: Del Software Libre a la IA Hegemónica
1.1. América Latina y el Movimiento Open Source: Una Tradición de Resistencia
En las décadas de 2000 y 2010, países como Brasil y Argentina lideraron la adopción de software libre en el sector público.
La Ley de Software Libre de Perú (2005) y el programa Argentina Conectada (2010) promovieron tecnologías abiertas para reducir la dependencia de multinacionales.
Proyectos como Huayra GNU/Linux (Argentina, 2013) demostraron que la filosofía open source podía ser un instrumento de soberanía tecnológica.
Sin embargo, el ascenso de la IA generativa —dominada por corporaciones estadounidenses y chinas— ha recentralizado el poder, relegando a la región a un rol de consumidor de algoritmos entrenados con datos ajenos a su contexto cultural.
1.2. La Revolución de los LLM: Brechas y Oportunidades para la región
Mientras OpenAI y Google lideran la carrera de los LLM, América Latina carece de modelos equivalentes entrenados en español rioplatense, quechua o guaraní.
Iniciativas como BLOOM (liderado por franco-colombianos) y el proyecto Cerebras-GPT en México (2023) son excepciones.
El problema no es solo técnico, sino político: según la Red Iberoamericana de Investigación en IA (RIIA, 2023), el 90% de los datos utilizados para entrenar LLM globales provienen de Europa y Norteamérica, invisibilizando las realidades latinoamericanas.
Esto no solo reproduce sesgos epistemológicos, sino que limita la capacidad de la región para auditar modelos que, en manos inescrupulosas, podrían instrumentalizarse contra sus intereses.
2. LLM y Riesgo de Uso Dual: Vulnerabilidades Propias de una Región en Desarrollo
2.1. Biotecnología y Dependencia
América Latina alberga el 40% de la biodiversidad mundial, pero su infraestructura biotecnológica es frágil.
La combinación de biodiversidad, sistemas de vigilancia débiles y acceso a IA podría convertir a la región en un laboratorio de biohacking ilegal.
2.2. El Riesgo Geopolítico: Extractivismo de Datos y Biopiratería
La minería de datos biomédicos, una práctica aparentemente inocua en la era de la información y la inteligencia artificial, se revela como una manifestación contemporánea de un fenómeno histórico: el colonialismo.
Ya no se trata de la apropiación de territorios físicos o recursos naturales tangibles, sino de la extracción subrepticia y, a menudo, no consentida de un recurso intangible, pero de incalculable valor: la información genética y biomédica de poblaciones, particularmente aquellas en situación de vulnerabilidad, como las comunidades indígenas.
El caso documentado en 2021, donde una empresa emergente (startup) de origen canadiense llevó a cabo la recolección de muestras genéticas pertenecientes a comunidades indígenas en el estado de Chiapas, México, constituye un ejemplo paradigmático de esta problemática.
El propósito declarado de esta recolección era el entrenamiento de modelos de farmacogenómica, una rama de la farmacología que estudia cómo las variaciones genéticas individuales influyen en la respuesta a los medicamentos.
Sin embargo, un elemento crucial brilla por su ausencia: el consentimiento informado, libre y previo de las comunidades afectadas. Este vacío ético y legal plantea serias interrogantes sobre la legitimidad de la obtención de estos datos y su posterior utilización.
La situación se torna aún más compleja al considerar el posible uso de estos datos, obtenidos de forma cuestionable, en el entrenamiento de Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) de código abierto.
La naturaleza “abierta” de estos modelos, concebidos para democratizar el acceso a la tecnología y fomentar la innovación, se convierte en un arma de doble filo.
Si un LLM, alimentado con información genética obtenida sin el debido proceso de consentimiento, es utilizado para acelerar la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos, se corre el riesgo de que estos avances se traduzcan en productos patentables, principalmente en los países desarrollados.
La consecuencia directa de este escenario es la perpetuación de una profunda asimetría.
Las comunidades originarias, poseedoras ancestrales del conocimiento y del material genético que sirvió de base para la innovación, quedarían excluidas de los beneficios económicos y terapéuticos derivados de esta.
Se genera, entonces, una paradoja lacerante: el código abierto, una herramienta diseñada para el empoderamiento colectivo y la democratización del conocimiento, se convierte, en este contexto, en un instrumento que potencialmente amplifica las desigualdades existentes.
Este panorama exige una reflexión profunda y una acción decidida.
La regulación del uso de datos biométricos, especialmente aquellos provenientes de poblaciones vulnerables, debe ser abordada con un enfoque decolonial.
Esto implica no solo establecer mecanismos rigurosos de consentimiento informado, sino también reconocer y proteger los derechos colectivos de las comunidades sobre su información genética y sus conocimientos tradicionales.
Es fundamental implementar salvaguardias que garanticen que los beneficios derivados de la investigación y el desarrollo, incluso aquellos impulsados por tecnologías de código abierto, sean distribuidos de manera equitativa y justa, con una participación activa y significativa de las comunidades afectadas.
La simple obtención de datos, y posterior utilización de los datos, ya no puede quedar sin un control ético y legal.
Ya no basta un simple “aceptar términos y condiciones“, sino que se debe contemplar la realidad de cada comunidad.
La biopiratería, entendida como la apropiación y explotación comercial no autorizada de recursos biológicos y conocimientos tradicionales, se extiende ahora al ámbito digital.
El extractivismo de datos biomédicos se convierte en una nueva forma de biopiratería, más sutil, pero igualmente perniciosa.
La lucha contra esta nueva forma de colonialismo requiere una vigilancia constante, una regulación proactiva y un compromiso ético inquebrantable con la justicia y la equidad, que vaya más allá de las declaraciones de principios y se traduzca en acciones concretas y transformadoras.
La promesa del código abierto y la inteligencia artificial solo podrá cumplirse si se aborda de manera frontal esta dimensión geopolítica y se construyen mecanismos que garanticen que la tecnología sirva para cerrar brechas, en lugar de profundizarlas.
El futuro de la innovación depende de nuestra capacidad para construir un ecosistema digital verdaderamente inclusivo y respetuoso de la diversidad y los derechos de todos los pueblos.
La búsqueda de soluciones debe ser imperativa.
3. Tensión Ética: ¿Autonomía Tecnológica o Seguridad Subordinada?
3.1. El Utilitarismo vs. La Ética del Buen Vivir
El debate en torno a la regulación de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) y la inteligencia artificial (IA) en general, se presenta como un choque entre dos paradigmas éticos y filosóficos distintos: el utilitarismo, predominante en el pensamiento occidental, y la ética del Buen Vivir, arraigada en las cosmovisiones indígenas de América Latina.
Este enfrentamiento conceptual tiene implicaciones profundas para el futuro del desarrollo tecnológico y la justicia social en la región.
Por un lado, encontramos la perspectiva utilitarista, que subyace a gran parte de las discusiones sobre la IA en Europa y otras regiones del Norte Global.
Los think tanks europeos, preocupados por los potenciales riesgos existenciales asociados a la IA, abogan por establecer restricciones y controles estrictos sobre el desarrollo y la implementación de los LLM.
El argumento central se basa en el cálculo utilitario: se busca maximizar el bienestar general y minimizar el daño potencial, incluso si esto implica limitar el acceso a ciertas tecnologías o retrasar su avance.
La prevención de catástrofes globales, como la hipotética “singularidad tecnológica” o el mal uso de la IA para fines destructivos, se considera prioritaria.
Sin embargo, esta aproximación utilitarista, enfocada en la gestión de riesgos a escala global, puede entrar en conflicto con las aspiraciones y necesidades de regiones como América Latina.
Aquí es donde entra en juego la ética del Buen Vivir (Sumak Kawsay en quechua, Suma Qamaña en aymara), un concepto que ha ganado relevancia política y jurídica en las últimas décadas, y que se encuentra plasmado en constituciones como la de Ecuador (2008) y Bolivia (2009).
El Buen Vivir propone una visión alternativa del desarrollo, que trasciende el mero crecimiento económico y la acumulación de capital. Enfatiza la armonía entre los seres humanos, la sociedad y la naturaleza, promoviendo una relación equilibrada y sostenible con el entorno.
El conocimiento, incluyendo el conocimiento tecnológico, es considerado un bien común, y su acceso y uso deben estar orientados al bienestar colectivo, al respeto de los derechos de la naturaleza y a la preservación de la diversidad cultural.
Desde la perspectiva del Buen Vivir, restringir el acceso a la IA, y en particular a los LLM, podría ser interpretado como una forma de “paternalismo tecnológico“.
Esta postura se asemeja, en cierto modo, a las políticas extractivistas impuestas a la región durante el siglo XX y principios del XXI, donde los recursos naturales (petróleo, minerales, biodiversidad) eran explotados en beneficio de intereses externos, sin una justa retribución o consideración por el impacto ambiental y social en las comunidades locales.
El “paternalismo tecnológico” implica una actitud en la que se decide, desde una posición de poder (en este caso, el Norte Global), qué tecnologías son “buenas” o “malas” para otras regiones, sin tener en cuenta sus particularidades, sus necesidades específicas y su derecho a la autodeterminación.
Se corre el riesgo de imponer una visión unilateral del desarrollo, que limita las oportunidades de América Latina para aprovechar el potencial de la IA en áreas clave como la educación, la salud, la gestión ambiental, la innovación productiva y la participación ciudadana.
El desafío para América Latina, por lo tanto, consiste en encontrar un equilibrio entre la precaución necesaria ante los riesgos potenciales de la IA y la afirmación de su derecho al desarrollo tecnológico autónomo. Esto implica:
Participación activa en el debate global: América Latina debe hacer oír su voz en las discusiones internacionales sobre la gobernanza de la IA, defendiendo sus intereses y perspectivas, y promoviendo un enfoque basado en la ética del Buen Vivir.
Desarrollo de capacidades propias: Es fundamental invertir en investigación, desarrollo e innovación en el campo de la IA, fomentando la creación de LLM y otras herramientas adaptadas a las necesidades y contextos locales.
Regulación inteligente y contextualizada: Se requiere un marco regulatorio que promueva el uso responsable y ético de la IA, sin sofocar la innovación ni limitar el acceso a sus beneficios. Esta regulación debe ser sensible a las particularidades de cada país y a la diversidad cultural de la región.
Fortalecimiento de la sociedad civil: Es crucial empoderar a las organizaciones de la sociedad civil, las comunidades indígenas y otros grupos sociales para que participen activamente en la definición de las políticas y la supervisión del desarrollo de la IA.
Educación y Alfabetización digital: Es fundamental promover, de forma masiva, educación en estos temas, para empoderar a la mayor cantidad de población, a fin de evitar los riesgos que pueden traer la IA y los LLM, pero a su vez, aprovechar las oportunidades.
En definitiva, el debate sobre la IA en América Latina no puede reducirse a una simple elección entre “aceptar” o “rechazar” las restricciones propuestas desde el exterior.
Se trata de un proceso complejo y multifacético, que requiere un diálogo profundo, una reflexión crítica y una acción decidida para construir un futuro tecnológico que sea justo, inclusivo y sostenible, en armonía con los principios del Buen Vivir. Se debe buscar un camino propio.
3.2. La Privacidad como Derecho Humano: Lecciones del Caso Brasileño
Brasil, con su Ley General de Protección de Datos (LGPD, 2020), ha sido pionero en regular la IA. Sin embargo, su enfoque en la privacidad individual choca con la necesidad de compartir datos para entrenar LLM locales.
El desafío es crear marcos que protejan a los ciudadanos sin ahogar la innovación regional.
4. La región
4.1. Argentina: Inteligencia Artificial en el Sector Público
- En 2023, el Ministerio de Ciencia de Argentina lanzó el Programa Nacional de IA, priorizando proyectos en salud y agricultura. Un ejemplo destacado es IA-TDAH, desarrollado por la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) y el CONICET, que utiliza algoritmos para diagnosticar trastornos de atención en niños.
- La Ley 27.570 de Economía del Conocimiento (2023) incentiva a empresas que desarrollen IA con datos locales, reforzando la soberanía tecnológica.
4.2. Colombia: Tecnología en el Posconflicto
- En 2023, Colombia implementó un sistema satelital con apoyo de la Unión Europea para monitorear cultivos ilícitos y reemplazar métodos manuales. Este proyecto surgió de recomendaciones de la Misión Internacional de Sabios 2019, que propuso usar IA para análisis territorial en zonas de posconflicto.
- Organizaciones como Indepaz han documentado que grupos armados usan aplicaciones cifradas (como WhatsApp o Telegram) para coordinarse, aunque no hay evidencia de uso de IA en estas actividades.
5. Seguridad Nacional y Ciberseguridad
5.1. Cooperación Regional en Ciberseguridad
- La Organización de los Estados Americanos (OEA) reportó en 2023 que el 62% de los ciberataques en Latinoamérica se dirigieron a instituciones gubernamentales, con ransomware como principal amenaza.
- Brasil lidera la Estrategia Nacional de Seguridad Cibernética 2023-2025, que incluye el uso de IA para detectar amenazas en infraestructura crítica, como energía y transporte.
5.2. México y Bioseguridad
- En 2022, el CONACYT desarrolló un sistema de IA para rastrear variantes del COVID-19, basado en secuenciación genómica. Sin embargo, según el informe LATIN-19 (2023), México tiene solo el 5% de la capacidad de supercomputación regional, lo que limita su respuesta ante bioamenazas.
6. Salvaguardas Tecnológicas
6.1. Ética e IA en Brasil
- En 2023, Brasil aprobó el Marco Legal de IA (Ley 21.478), que prohíbe el uso de sistemas de reconocimiento facial con sesgos raciales en espacios públicos.
- El Centro de IA Ética de la Universidad de São Paulo (USP) colabora con comunidades quilombolas para proteger datos culturales y evitar su explotación comercial.
6.2. Uruguay: Gobierno Digital
- Uruguay destaca en gobierno digital con su plataforma IA en el Estado, que incluye chatbots para trámites públicos y análisis predictivo de demanda en salud.
- El Plan Ceibal, pionero en educación digital, utiliza IA adaptativa desde 2020 para personalizar el aprendizaje en escuelas rurales.
7. Universidades y Formación en IA
7.1. Redes Académicas
Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source La RedCLARA (Cooperación Latinoamericana de Redes Avanzadas) conecta universidades de 14 países para proyectos como el análisis de desastres naturales con IA y datos satelitales.
- En México, el Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT) lidera Scikit-Learn en Español, una iniciativa para democratizar herramientas de IA en comunidades rurales.
7.2. Educación Crítica
- La Universidad de Chile ofrece desde 2021 un diplomado en IA y Derechos Humanos, que examina casos como el uso de algoritmos en protestas sociales durante el estallido de 2019.
- En Argentina, la Universidad Nacional de Tres de Febrero (UNTREF) imparte una maestría en Datos y Sociedad, con énfasis en vigilancia algorítmica en el Cono Sur.
Fuentes
Brasil: Marco Legal de IA (2023). – OEA: Informe de Ciberseguridad 2023. – RedCLARA: Proyectos de IA. – CONACYT (México): Estrategia Nacional de IA 2021.
8. Gobernanza Regional: Hacia un Tratado de Tlatelolco Digital
- Inspirado en el Tratado de Tlatelolco (1967), que prohibió las armas nucleares en la región, se propone un marco regional para la IA.
9. Un Llamado a la Acción
América Latina no puede permitirse ser espectadora pasiva en el debate global sobre IA.
- Se propone:
- Modelos de Gobernanza Híbrida: Licencias open source con cláusulas que prohíban el uso extractivista de datos regionales.
- Tribunales Éticos Binacionales: Por ejemplo, un comité argentino-chileno para evaluar riesgos de proyectos de IA en la Patagonia.
- Inversión en Hardware Soberano: Desarrollar supercomputadoras como la Mara (Argentina) para reducir dependencia externa.
- Diplomacia Científica: Exigir que los foros globales incluyan perspectivas latinoamericanas en estándares éticos de IA.
- La región tiene una oportunidad histórica: redefinir la filosofía open source no como un dogma, sino como un instrumento de liberación tecnológica. En palabras del epistemólogo argentino Mario Bunge: «La ciencia sin ética es ciega, pero la ética sin soberanía es impotente».
Referencias
CEPAL (2023). La IA en América Latina: Entre el desarrollo y la dependencia, Red Iberoamericana de Investigación en IA (2023). Informe sobre Sesgos Geoculturales en LLM, Ley Argentina de Protección de Datos Genéticos (2022), Foro Abierto de IA Ética (México, 2023). Declaración sobre Biopiratería Algorítmica.
Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT LAT
Lea más sobre Análisis de datos e IA en;
IBM AI 2025: los modelos Granite multimodal y de razonamiento diseñados para la empresa
Más Allá del Hype 2025: El lado Profundo y Oscuro de la IA
Método Científico 2.0: un cambio extraordinario
Ética Algorítmica 2025: el camino de seguridad para una Pyme
Gobernanza de IA: Es La Seguridad para Sobrevivir y Crecer en el siglo 21
Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source,
Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source,
Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source,
Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source, Inteligencia Artificial vs la Filosofía Open Source,