Por Danilo Naranjo, presidente ejecutivo de Wingsoft.
El lanzamiento de CENIA con Latam-GPT no es solo una noticia tecnológica. Es una señal política, productiva y cultural. En una región acostumbrada a importar plataformas, licencias y estándares —desde el software hasta la nube—. Abrir un modelo entrenado con datos de Chile y de la región es una apuesta por cambiar el lugar que ocupamos en la cadena de valor de la Inteligencia Artificial.
Dicho simple. No se trata de tener un ChatGPT chileno. Se trata de construir capacidades para que gobiernos, universidades y empresas latinoamericanas desarrollen soluciones propias. Con nuestras realidades, nuestros acentos y nuestros problemas cotidianos.
Y eso importa porque, nos guste o no. El próximo ciclo de productividad global estará mediado por modelos fundacionales. Quien controla modelos, datos e infraestructura no solo compite mejor. Define reglas.
Mi mirada es optimista, pero no ingenua. En el mundo real, la soberanía tecnológica no se decreta. Se implementa. Y si hay un punto donde iniciativas como Latam-GPT se juegan su impacto, es en lo menos glamoroso. Infraestructura, gobernanza y adopción. El cuello de botella es el cómputo (y la distribución del acceso).
Hoy la conversación pública suele quedarse en el anuncio. Pero el impacto se juega en la etapa posterior. ¿Quién podrá usar el modelo, en qué condiciones, con qué latencia y a qué costo? Un modelo abierto que no se puede ejecutar de forma accesible termina siendo un símbolo, no una plataforma. Y la región necesita plataformas, no titulares.
Por eso es tan relevante que se hable de centros de cómputo y capacidades de inferencia apoyadas por instituciones como la Universidad de Tarapacá, la Universidad de Chile y Corfo. Esa línea es correcta. Sin infraestructura disponible, no hay ecosistema. Y sin ecosistema, no hay soberanía práctica.
El segundo desafío: confianza y trazabilidad
La promesa de un modelo abierto es poderosa. Transparencia, auditoría y posibilidad de adaptación. Pero esa promesa solo se sostiene si la comunidad puede entender qué datos alimentaron el modelo. Cómo se filtraron sesgos, cómo se gestionó privacidad y qué lineamientos rigen su uso en educación. Estado o empresas. La región necesita construir un estándar de gobernanza que combine innovación y responsabilidad. No para frenar el desarrollo, sino que para legitimar su adopción.
El mayor valor de Latam-GPT no será ganar benchmarks contra modelos de frontera de OpenAI u otros líderes globales. El valor estará en resolver problemas donde el contexto latinoamericano pesa. Servicios públicos, educación, salud, justicia, pymes y sectores estratégicos como energía, minería y logística.
En mi industria —tecnología aplicada a operación y servicios— veo una oportunidad concreta. Copilotos regionales que entiendan documentos, procesos y lenguaje real de la calle y de la empresa. Herramientas que no solo respondan, sino que ayuden a ejecutar. Automatizar flujos, asistir a equipos, detectar riesgos, mejorar calidad y disminuir fricción. Eso es productividad. Y productividad es competitividad.
Distintos países están empujando modelos e infraestructura pública o semi-pública para proteger su capacidad de decidir. Iniciativas de idioma y sector público en Europa, esfuerzos estatales fuertes en Medio Oriente y apuestas regionales en Asia.
La lección es clara. Quienes avanzan no son los que anuncian un modelo. Sino los que logran tres cosas al mismo tiempo. Cómpute disponible, comunidad construyendo y casos de uso medibles en el Estado y la industria.
Si hacemos bien esta etapa, Latam-GPT puede convertirse en un piso común sobre el cual florezcan cientos de soluciones especializadas. Educación personalizada en español latino, atención ciudadana con pertenencia cultural. Asistentes para pymes, copilotos sectoriales, herramientas de inclusión digital y productividad.
Pero para que eso ocurra, necesitamos pasar rápido del hito al sistema. Acceso práctico y estable. Herramientas y documentación que faciliten la construcción. Programas de adopción en Estado y empresas. Talento, formación masiva de desarrolladores y equipos capaces de adaptar y desplegar. Y gobernanza con reglas claras, auditables, con participación regional.
Latam-GPT es el comienzo de una conversación que por primera vez nos pone del lado de quienes crean. Tenemos una ventana rara y valiosa. Si la región la aprovecha, podremos dejar de ser solo consumidores de Inteligencia Artificial. Y empezar a exportar soluciones, productividad y conocimiento desde Latinoamérica hacia el mundo.
