Mientras el mundo entero mira hacia OpenAI, Google y Microsoft como los dueños del futuro de la inteligencia artificial, en Brasil ocurre un movimiento más silencioso pero cargado de intenciones. El Banco do Brasil y la Universidad de Brasília (UnB) acaban de firmar un Acuerdo de Cooperación Técnico-Científica, con vigencia de 24 meses, para desarrollar investigaciones aplicadas en IA, ciencia de datos y tecnologías emergentes. El canal es el Parque Científico y Tecnológico de la UnB (PCTec). Suena a noticia institucional, pero detrás hay una jugada que redefine quién controla los datos, el talento y la agenda de innovación en la región.
Datos reales, poder real
Lo más interesante —y peligroso— del acuerdo es la promesa de que los investigadores tendrán acceso a un “vasto repertorio de datos reales” del Banco do Brasil. Así lo dijo Luciano Soares, coordinador de Nuevos Negocios del PCTec, en declaraciones reproducidas por varias fuentes. Eso significa que los modelos que se entrenen no partirán de datasets públicos o sintéticos, sino del comportamiento financiero de millones de brasileños. Quien controla esos datos controla el modelo; quien controla el modelo controla el negocio.
El BB, con su head de IA y Analítica, Rafael Rovani, lo deja claro: la meta es “transformar conocimiento científico en soluciones reales para el sector financiero” y “anticipar necesidades de los clientes”. Traducción: el banco no solo quiere mejorar su eficiencia operativa —seguridad digital, experiencia de usuario, analítica— sino también moldear los productos financieros del futuro con base en lo que la academia logre descubrir. La universidad, por su parte, obtiene financiamiento, prestigio y la validación de publicar papers con impacto real. Pero el socio mayoritario, el que pone los datos, es el que dicta las reglas.
Soberanía tecnológica o dependencia financiada
En América Latina, donde la infraestructura de IA sigue siendo una deuda histórica, alianzas como esta se venden como un camino hacia la “soberanía tecnológica”. El propio Soares usó esa expresión: la cooperación “promueve la soberanía tecnológica”. Es cierto que, frente al dominio absoluto de las Big Tech estadounidenses, tener un banco estatal —aunque con acciones en bolsa— y una universidad pública colaborando es un antídoto contra la dependencia externa. Pero soberanía no es solo no comprar software de afuera; es también garantizar que los beneficios de la IA no terminen concentrados en una sola institución.
El plan de trabajo del acuerdo establece que los proyectos más prometedores recibirán financiamiento solo después de una fase de prueba. Eso suena razonable, pero también deja en manos del banco la decisión de qué líneas de investigación merecen escalarse. La universidad, en teoría autónoma, queda supeditada a los intereses de negocio del BB. ¿Y la sociedad? La mención a “temas de interés del mercado financiero y de la sociedad” es vaga. En la práctica, el BB elige los desafíos complejos que quiere resolver: seguridad, marketing, ciudades inteligentes, geociencias. Difícilmente veremos proyectos que cuestionen el modelo de negocio del banco o que exploren el uso de IA para inclusión financiera sin retorno comercial.
El talento como botín de guerra
Otro punto clave del acuerdo son las acciones de capacitación: cursos, workshops, iniciación científica, posgrados, y hasta pasantías para servidores, estudiantes y funcionarios del banco. Es un mecanismo doble: por un lado, forma a los futuros profesionales que el BB necesita; por otro, crea una dependencia académica hacia el banco como socio principal. Las universidades latinoamericanas, con presupuestos siempre ajustados, ven en estas alianzas una tabla de salvación. Pero el costo es orientar su producción científica hacia los intereses de un único actor corporativo.
En un contexto donde el 74% de las empresas enfrenta costos inesperados con IA, como reveló una encuesta reciente de Sensedia, la promesa de financiamiento selector —“probar antes de invertir”— puede ser tan pragmática como restrictiva. Los investigadores que no logren alinear sus proyectos con las prioridades del BB quedarán fuera del flujo de recursos. La academia pierde pluralidad; el banco gana un laboratorio de I+D a precio subsidiado.
¿Alternativa real o espejismo?
Frente a las alianzas de gigantes como Microsoft con OpenAI o Google con DeepMind, una colaboración entre un banco y una universidad pública parece modesta. Pero para América Latina es una de las apuestas más sólidas en IA aplicada que se han visto. El BB tiene músculo financiero, una base de clientes enorme y, como banco estatal, cierta obligación de pensar en el desarrollo nacional. La UnB, por su parte, tiene capacidad técnica y el respaldo del Parque Científico.
El problema no es el acuerdo en sí, sino el silencio sobre quién se queda con la propiedad intelectual de los modelos entrenados con datos de los clientes del banco. Tampoco hay transparencia sobre los criterios para escalar proyectos. Soares dijo que la idea es “testar la parcería na prática e identificar as iniciativas mais promissoras antes de qualquer aporte financeiro”. Una forma elegante de decir que el banco toma el crédito del éxito, pero no arriesga capital en el fracaso.
Para los ejecutivos latinoamericanos que miran este modelo, la lección es doble: las alianzas universidad-empresa son el camino más rápido para cerrar la brecha de IA, pero solo si se negocian con reglas claras de gobernanza de datos y distribución de beneficios. Si no, el riesgo es terminar siendo el que paga la investigación y el otro el que se queda con los resultados. En el juego de la inteligencia artificial, los datos mandan. Y aquí, los datos siguen siendo del banco.
