La expansión de la inteligencia artificial en el tejido empresarial y las administraciones públicas no dibuja un mapa uniforme. Mientras los centros de computación y el capital se concentran en polos geográficos específicos, la brecha en conectividad, infraestructuras y talento especializado comienza a consolidar una división estructural. Un análisis reciente elaborado por SAS y el Global Center on AI Governance identifica al denominado Sur Global como la región que enfrenta mayores obstáculos iniciales, aunque esta misma posición de retaguardia encierra una paradoja estratégica para el sector tecnológico.
El informe, titulado Constraint to Capability: Flipping the Narrative on AI in the Global South , sugiere que el desequilibrio en la distribución de los beneficios económicos podría institucionalizar una nueva variante de desigualdad digital. Las proyecciones son nítidas en cuanto al volumen de negocio: la inteligencia artificial tiene el potencial de inyectar hasta 15,7 billones de dólares en la economía mundial para el año 2030. Sin embargo, la captura de ese valor es profundamente dispar. América Latina, según los datos que maneja SAS, apenas absorbería un 3% de dicho impacto, mientras que el bloque compuesto por África, Oceanía y mercados asiáticos, excluyendo china, se quedaría con un 8%.
Esta realidad sitúa a los directivos y responsables de estrategia en una posición compleja. La dependencia de modelos diseñados bajo estándares occidentales y alimentados con datos que no reflejan la diversidad demográfica o lingüística de estas regiones genera un sesgo de origen. Para la Dra. Josefin Rosén, Principal Trustworthy AI Specialist en SAS, el enfoque debe virar desde la percepción de la carencia hacia la construcción de capacidades. Rosén sostiene que el objetivo es lograr un cambio de perspectiva y transformar las limitaciones en oportunidades. Si se dirigen las inversiones a las áreas adecuadas, como las habilidades en IA, el acceso a datos representativos y los modelos de gobernanza inclusivos, el Sur Global será capaz de desempeñar un papel activo en el futuro de la inteligencia artificial.
La ventaja del lienzo en blanco en la inteligencia artificial
A menudo, la ausencia de infraestructuras heredadas se percibe como una debilidad. En el ámbito de la IA, sin embargo, esta carencia permite a las naciones en desarrollo saltar etapas tecnológicas intermedias. Al no arrastrar sistemas obsoletos ni marcos regulatorios rígidos y fragmentados, estos países tienen la posibilidad de diseñar ecosistemas de gobernanza ética y sostenible desde el primer día. Es una oportunidad de construir sin la necesidad de parchear estructuras previas, algo que las economías más avanzadas encuentran hoy como un freno operativo y legal.
Existen factores demográficos que alteran la ecuación del talento. La mayor parte de la población joven y nativa digital se concentra hoy en estas regiones. Este capital humano, familiarizado con la tecnología desde la base, representa un motor de adopción que podría superar las tasas de los mercados envejecidos. No obstante, el desafío persiste en la formación técnica profunda y en la retención de ese talento frente a la succión que ejercen los grandes nodos tecnológicos del Norte Global.
Los expertos que han colaborado en el estudio de SAS subrayan que el desarrollo actual de la inteligencia artificial suele basarse en premisas que refuerzan la dependencia tecnológica. La implementación de modelos de lenguaje locales y la inversión en sistemas de enseñanza de IA en entornos rurales aparecen como contrapesos necesarios. No se trata solo de consumir tecnología externa, sino de generar una capacidad de procesamiento y una lógica algorítmica propia que responda a necesidades locales específicas, desde la optimización agrícola en el África subsahariana hasta la gestión financiera en mercados emergentes de Latinoamérica.
Implicaciones estratégicas para el mercado español
Para el directivo español, esta reconfiguración del mapa tecnológico no es un fenómeno ajeno. España mantiene vínculos históricos, comerciales e institucionales de primer orden con América Latina y una relación de vecindad y crecimiento económico con el continente africano. La evolución de la inteligencia artificial en estas regiones abre vías directas para la co-innovación. La posibilidad de desarrollar modelos de IA en español y en diversas lenguas locales no es solo una cuestión cultural, sino una oportunidad de negocio y de soberanía del dato.
La colaboración público-privada se perfila aquí como el vehículo más eficiente. Las empresas tecnológicas españolas con presencia en mercados emergentes pueden liderar la transferencia de conocimiento, adaptando las soluciones a marcos regulatorios que, aunque en formación, buscan evitar los errores de opacidad detectados en otras latitudes. Josefin Rosén apunta que las discusiones en foros internacionales, como el de Davos, han enfatizado la importancia de la inclusión. El informe muestra que es posible pasar de las palabras a la acción, invirtiendo en experiencia local y datos representativos. La visión de la especialista de SAS es contribuir a un cambio donde se observe el potencial y la capacidad del Sur Global, en lugar de solo enfocarse en los obstáculos.
Desafíos operativos y modelos de gobernanza
La transición de una «restricción» a una «capacidad» exige algo más que optimismo retórico; requiere una arquitectura financiera y técnica sólida. La inversión en centros de datos locales es un paso crítico para evitar la latencia y asegurar que la soberanía de la información permanezca dentro de las fronteras regionales. Sin soberanía de datos, la inteligencia artificial corre el riesgo de convertirse en una industria extractiva donde el Sur proporciona la materia prima —la información— y el Norte devuelve el producto manufacturado, el algoritmo, con un coste añadido.
El papel de la academia y las alianzas entre sectores será determinante para romper este ciclo. La creación de laboratorios de IA que utilicen conjuntos de datos locales permitirá que las herramientas de diagnóstico médico, los sistemas de crédito o los motores de búsqueda sean realmente eficaces en contextos donde las variables sociales difieren radicalmente de las de Silicon Valley o Bruselas. La ética en la IA, en este sentido, deja de ser un concepto abstracto para convertirse en una necesidad funcional: si el modelo no entiende el contexto, el resultado es ineficiente o, en el peor de los casos, contraproducente.
A medida que el despliegue tecnológico avanza, surge una tensión latente sobre quién dictará las normas del juego. ¿Se impondrán estándares globales únicos o asistiremos a una fragmentación de la IA basada en bloques geopolíticos y necesidades regionales? La respuesta a esta incógnita definirá si el Sur Global logra efectivamente saltar la brecha o si queda confinado a ser un espectador de una revolución que se gesta lejos de sus fronteras, pese a tener en su mano los datos y el capital humano para liderarla.
Queda por ver si el impulso detectado por SAS y sus socios se traduce en compromisos presupuestarios firmes o si la brecha tecnológica, lejos de cerrarse, encuentra en la IA una nueva forma de expandirse silenciosamente.
