{"id":11111,"date":"2025-05-05T10:00:00","date_gmt":"2025-05-05T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ehli\/?p=11111"},"modified":"2025-05-02T18:04:36","modified_gmt":"2025-05-02T18:04:36","slug":"latam-gpt-inteligencia-artificial-con-ojos-latinoamericanos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.uninter.edu.mx\/ehli\/index.php\/2025\/05\/05\/latam-gpt-inteligencia-artificial-con-ojos-latinoamericanos\/","title":{"rendered":"Latam-GPT, inteligencia artificial con ojos latinoamericanos"},"content":{"rendered":"\n

ChatGPT y DeepSeek tendr\u00e1n un nuevo rival muy pronto. Esta vez, la competencia no viene de EE.UU., y tampoco es china ni europea. Se llama Latam-GPT y es latina, pero eso no es lo \u00fanico que la distingue del resto.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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El Centro Nacional de Inteligencia Artificial en Chile (CENIA) trabaja desde hace 2 a\u00f1os en el desarrollo de una inteligencia artificial \u2018made in’ Latinoam\u00e9rica. Entrenada exhaustivamente con datos de fuentes contrastadas, Latam-GPT se est\u00e1 gestando lentamente para su\u00a0lanzamiento a mediados de este a\u00f1o<\/a>\u00a0y cuenta con el apoyo de muchos otros pa\u00edses de Am\u00e9rica Latina. El modelo de lenguaje extenso (LLM) nacido en Chile podr\u00eda cambiar la forma en que Latinoam\u00e9rica ve la inteligencia artificial, pero tambi\u00e9n la forma en que la inteligencia artificial ve a Latinoam\u00e9rica.<\/p>\n\n\n\n

Colaboraci\u00f3n y soberan\u00eda<\/h3>\n\n\n\n

Latam-GPT es un proyecto en fase de construcci\u00f3n que busca crear un modelo de inteligencia artificial abierto, gratuito y, principalmente, colaborativo. La empresa que lo desarrolla, CENIA, es una corporaci\u00f3n privada sin \u00e1nimo de lucro que trabaja con gobiernos, universidades y otras instituciones latinoamericanas para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial en la regi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00c1lvaro Soto, director de CENIA, plantea la creciente ola de inteligencia artificial como un reto para Am\u00e9rica Latina y cree que “Latinoam\u00e9rica ha estado un poco m\u00e1s en la periferia de las revoluciones tecnol\u00f3gicas m\u00e1s recientes\u201d. Soto defiende que si la regi\u00f3n quiere “ser parte [de la revoluci\u00f3n de la IA], tenemos que generar las capacidades; tenemos que estar en control y en posici\u00f3n de poder investigar, adaptar y modificar estos modelos de acuerdo a necesidades locales\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La importancia de ganar soberan\u00eda y poder de decisi\u00f3n desde Latinoam\u00e9rica es, seg\u00fan Soto, un motivo para impulsar una IA latina, pero no el \u00fanico. Para el director de CENIA, “hay un poco de soberan\u00eda en eso, pero m\u00e1s que soberan\u00eda, [\u2026] es poder colaborar con otra gente en otras partes del mundo que desarrolle este tipo de modelos; en Europa, EE.UU\u2026 Donde sea que haya posibilidades de poder colaborar, pero en esa colaboraci\u00f3n tambi\u00e9n tener la posibilidad de conocer y aportar como un actor activo, no tan pasivo, en el desarrollo de la tecnolog\u00eda\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los principales objetivos tras la creaci\u00f3n de Latam-GPT, as\u00ed como de otras iniciativas promovidas por CENIA (por ejemplo, la creaci\u00f3n de traductores en l\u00ednea para lenguas nativas latinoamericanas), es el de impulsar el desarrollo tecnol\u00f3gico en la regi\u00f3n. Funcionar como una suerte de “facilitador”, en palabras de Soto, para que las compa\u00f1\u00edas y los emprendimientos de Latinoam\u00e9rica puedan acceder libremente a ese tipo de innovaci\u00f3n y usarlo para seguir ampliando los avances tecnol\u00f3gicos locales.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, Soto considera que modelos como ChatGPT, DeepSeek o Gemini han sido entrenados mayormente “con datos en ingl\u00e9s y que vienen principalmente del hemisferio norte. Y eso hace que, cuando t\u00fa quieras usarlos y requerir informaci\u00f3n m\u00e1s espec\u00edfica, de Latinoam\u00e9rica, por ejemplo, muestren vac\u00edos o alucinen\u201d. Es por eso que la iniciativa detr\u00e1s de Latam-GPT vio una brecha en la oferta tecnol\u00f3gica y, con ella, la posibilidad de “generar un modelo que conozca de manera m\u00e1s cercana [a Latinoam\u00e9rica] y sea entrenado con datos de Latinoam\u00e9rica\u201d a\u00f1ade Soto.<\/p>\n\n\n\n

Modelo latino vestido a medida<\/h3>\n\n\n\n

En lo que a datos se refiere, el chatbot latino ha sido entrenado siguiendo procesos distintos a la mayor\u00eda de modelos de \u00e9xito. Soto pone de relieve las diferencias en cuanto a recursos disponibles, pero tambi\u00e9n en cuanto a los m\u00e9todos utilizados: “Es un proyecto que es dif\u00edcil de poder hacer en un grupito peque\u00f1o. Las grandes empresas lo hacen, pero tienen muchas espaldas de recursos. Pero en Latinoam\u00e9rica no contamos con eso y la forma en que se ha hecho es b\u00e1sicamente colaborativa. Uno de los recursos fundamentales para que estos modelos sean exitosos es poder juntar datos de gran envergadura. Las empresas tecnol\u00f3gicas lo han hecho principalmente escrapeando [un proceso automatizado de recopilar informaci\u00f3n] la web de forma masiva. En nuestro caso, lo hemos hecho, de alguna manera, tocando puertas por toda la regi\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n

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\"Latam-GPT<\/p>\n\n\n\n

Latam-GPT contar\u00e1 en su primera versi\u00f3n liberada con 70.000 millones de par\u00e1metros y 2 trillones de tokens, y hablar\u00e1 con fluidez espa\u00f1ol, portugu\u00e9s e ingl\u00e9s.\u00a9 latamgpt.org<\/p>\n\n\n\n

Con “tocar puertas\u201d por la regi\u00f3n, Soto se refiere a una forma paulatina de recopilar informaci\u00f3n con el apoyo, contacto directo y consentimiento de universidades, ministerios y fundaciones de m\u00faltiples pa\u00edses latinoamericanos, as\u00ed como la participaci\u00f3n de desarrolladores, investigadores y profesionales en IA de la regi\u00f3n. El uso de bancos de datos masivos como RedPajama<\/em> y el trabajo con la comunidad de expertos en PLN (procesamiento de lenguaje natural) SomosNLP, han sido clave para la recopilaci\u00f3n de datos y el entrenamiento de Latam-GPT.<\/p>\n\n\n\n

El desarrollo colaborativo parte de una iniciativa que surge de abajo hacia arriba o ‘bottom-up’, como la describe el director de CENIA, pero tambi\u00e9n cuenta con apoyo ‘top-down’ o, de arriba hacia abajo. Latam-GPT ha contado con el aporte de recursos de m\u00e1s de 30 organizaciones de distintos pa\u00edses, entre las que destacan el gobierno chileno, por la financiaci\u00f3n y los avances en legislaci\u00f3n de IA, y universidades como la de Tarapac\u00e1, por la prestaci\u00f3n de recursos e infraestructura impulsada con energ\u00eda renovable.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de destacar c\u00f3mo los recursos y la financiaci\u00f3n externa han ayudado a levantar la iniciativa, Soto tambi\u00e9n menciona que la base algor\u00edtmica sobre la que se construye Latam-GPT es una versi\u00f3n afinada de otro modelo de inteligencia artificial previamente existente llamado Llama 3, desarrollado por el giganteMeta y de c\u00f3digo abierto. El desarrollo del LLM latinoamericano se consolidar\u00eda as\u00ed como una versi\u00f3n personalizada y adaptada de otro preexistente, y no como uno creado desde cero, como s\u00ed pueden haberlo sido modelos como DeepSeek o ChatGPT.<\/p>\n\n\n\n

Latam-GPT contar\u00e1 en su primera versi\u00f3n liberada con “70.000 millones de par\u00e1metros y 2 trillones de t\u00f3kens\u201d, y hablar\u00e1 con fluidez espa\u00f1ol, portugu\u00e9s e ingl\u00e9s, seg\u00fan comparti\u00f3 Soto, que tambi\u00e9n reconoce que el desarrollo a lo largo de estos \u00faltimos 2 a\u00f1os “tard\u00f3 mucho\u201d. Tras la larga espera, Latam-GPT funcionar\u00e1 inicialmente como un chatbot de texto al uso, que no cierra las puertas a seguir implementando m\u00e1s funcionalidades de cara a futuro, y que ser\u00e1 lanzado al p\u00fablico por primera vez en julio de este 2025.<\/p>\n\n\n\n

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