Opinión La trampa del idioma: soberanía lingüística en IA, la lucha latinoamericana
Mientras Google y OpenAI expanden sus modelos multilingües, Current AI propone una alternativa abierta y offline. Pero América Latina sigue sin política propia. ¿Seguiremos siendo consumidores pasivos o apostaremos por la soberanía lingüística?
La agricultora quechua en los Andes no debería tener que hablar inglés para que una inteligencia artificial entienda su necesidad. Ese escenario, lejos de ser un detalle técnico, expone la fractura más profunda de la era de la IA: quién controla las lenguas que no son dominantes. Las grandes tecnológicas han inundado el mercado con modelos multilingües, pero su lógica de expansión no es inclusión, es extracción de datos sin consentimiento. Frente a eso, la organización sin fines de lucro Current AI propone un camino distinto: infraestructura abierta, dispositivos offline y control comunitario. El dilema para América Latina es existencial: o construye su propia soberanía lingüística o acepta una colonización digital disfrazada de progreso.
El espejismo de la inclusión tecnológica
El anuncio de Current AI, que ya cuenta con 400 millones de dólares comprometidos por gobiernos como el francés y fundaciones como Ford y MacArthur, debería encender alarmas en la región. Su dispositivo Suno Sutra, desarrollado en alianza con la división lingüística del gobierno indio, opera en 22 idiomas locales sin conexión a internet y es de código abierto. Mientras tanto, los chatbots de OpenAI y Google requieren conectividad, pertenecen a corporaciones privadas y se entrenan con datos que rara vez son consentidos por las comunidades. “Cada sistema de IA importante pertenece a una empresa privada. Si la IA es realmente transformadora, debe existir una alternativa pública”, ha dicho Ayah Bdeir, CEO de Current AI. La ironía es que esa alternativa pública ya está tomando forma en India, en Kenia y en la Amazonía brasileña, pero no existe un equivalente coordinado para el conjunto de América Latina.
El contraste es brutal. Los modelos multilingües de Google o Meta se alimentan de datos extraídos sin protocolos de consentimiento. Para las lenguas indígenas, eso significa que traducciones bíblicas hechas por misioneros terminan como insumo de entrenamiento antes de que las comunidades hayan establecido reglas. Current AI, en cambio, apuesta por almacenar modelos y datos localmente, involucrar a expertos comunitarios y escribir contratos que permitan detener el proceso en cualquier momento. Pero su escala es modesta: apenas 3,2 millones de dólares en subvenciones para cuatro organizaciones, entre ellas Portal sem Porteiras en Brasil, que trabaja con comunidades indígenas amazónicas. Es una semilla, no un bosque.
La cuenta pendiente de América Latina
América Latina tiene cientos de lenguas originarias –quechua, aimara, mapuche, guaraní, náhuatl, maya– que están ausentes de los grandes modelos de lenguaje. A diferencia de India, que cuenta con Bhashini, una agencia gubernamental dedicada a la infraestructura lingüística, la región carece de una política pública equiparable. Los gobiernos latinoamericanos no han creado repositorios de datos abiertos ni han asignado presupuestos para desarrollar modelos offline que funcionen en zonas rurales sin conectividad. El resultado es que el desarrollo de IA en la región sigue atado a plataformas extranjeras que no entienden los contextos culturales ni las necesidades reales de sus hablantes.
El negocio de la inclusión es redondo para las Big Tech: expanden su mercado mientras capturan datos que refuerzan su ventaja competitiva. Pero el costo lo pagan las comunidades, cuyas lenguas son reducidas a un insumo más. En un mercado donde la inversión global en infraestructura de IA alcanzará los 900 mil millones de dólares para 2029, la disyuntiva para los gobiernos y empresas latinoamericanos es clara: financiar sus propios caminos lingüísticos –abiertos, offline, con control local– o delegar esa decisión a un puñado de corporaciones en California.
La pregunta que ningún gobierno latinoamericano debería eludir ya no es cuándo adoptar inteligencia artificial, sino en qué idioma –y bajo qué reglas– será entrenada la próxima generación de sistemas que gobernarán desde la salud hasta la educación. La soberanía lingüística no es un lujo identitario; es la condición para que la IA no se convierta en una nueva forma de dependencia.
