Latam-GPT: el modelo abierto que busca darle soberanía tecnológica a América Latina

La región prepara el lanzamiento de un LLM propio, liderado por CENIA (Chile), con enfoque en lenguas y contextos locales.

La propuesta de Latam-GPT responde a una necesidad evidente: gran parte de los modelos de lenguaje dominantes fueron entrenados con datos y normas culturales anglosajonas. Eso limita su desempeño al enfrentarse con giros idiomáticos, realidades sociales y marcos regulatorios latinoamericanos. Según Reuters y WIRED, la iniciativa está coordinada por CENIA, con apoyo de decenas de instituciones regionales, y apunta a liberar una primera versión durante 2025.

Características y ambición

Reportes describen un modelo de gran tamaño —escala comparable a GPT-3.5— y un corpus compuesto por millones de documentos de la región. El valor diferencial: curaduría local y espacio para lenguas indígenas (p. ej., Rapa Nui de inicio), con el fin de impulsar aplicaciones en educación, salud, agricultura y servicios públicos digitales. La prioridad explícita es la “soberanía tecnológica”: que universidades, startups y gobiernos puedan adaptar la IA a sus necesidades, con apertura de pesos y licencias que habiliten reutilización.

Oportunidades para el sector público y empresas

• Trámites y atención ciudadana: asistentes que comprendan modismos locales, marcos administrativos y normativa específica por país, con trazabilidad del entrenamiento.
  

• Educación: tutores y generadores de contenidos adaptados a currículos nacionales y contextos socioculturales, con sensibilidad a sesgos regionales.
  

• Pymes: chatbots de soporte, clasificación de tickets y analítica de documentos (contratos, facturas) con mejor entendimiento de español latinoamericano y portugués brasileño.
  

• Cumplimiento: posibilidad de auditar datasets y cadenas de entrenamiento para cumplir con leyes de datos locales y, cuando corresponda, convergencia con el AI Act europeo si hay exportación de servicios.

  
  

Desafíos por delante

• Financiamiento e infraestructura: aunque hay apoyo en supercómputo universitario y nubes asociadas, sostener entrenamiento y versiones incrementales exige compromisos plurianuales.
  

• Gobernanza y licencias: equilibrar apertura con protección de datos sensibles; definir políticas de contribución y redress para comunidades lingüísticas.
  

• Calidad y benchmarks locales: construir métricas que midan “competencia latinoamericana” (idiomas, derecho, finanzas, administración pública) y no solo estándares anglosajones.

Qué pueden hacer hoy los líderes

1. Mapear casos de uso en los que un LLM local agregue valor (soporte, educación, documentación regulatoria);

2. Preparar datos con estándares de gobernanza y anonimización;

3. Evaluar estrategias híbridas: Latam-GPT para tareas locales + APIs propietarias para tareas creativas de alto rendimiento;

4. Involucrarse en comunidades y consorcios para influir en hojas de ruta y benchmarks.

Si Latam-GPT cumple su promesa, 2025 podría marcar el inicio de una agenda propia de modelos, datos y capacidades en la región, con impacto directo en costos, accesibilidad y pertinencia cultural de la IA.