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Este artículo fue curado por pulzo   Feb 18, 2026 - 2:00 am
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Latam-GPT regionalLatam-GPT, el modelo abierto chileno, busca reducir sesgos y fortalecer soberanía tecnológica latinoamericana

Por Félix Riaño @LocutorCo

Chile presentó Latam-GPT, un modelo de inteligencia artificial abierto entrenado con datos de América Latina y el Caribe para mejorar la representación cultural y lingüística en sistemas de IA

Chile acaba de dar un paso que puede cambiar la conversación sobre inteligencia artificial en nuestra región. El 10 de febrero, en Santiago, se presentó Latam-GPT, un modelo de lenguaje abierto creado desde América Latina y pensado para América Latina. El proyecto fue coordinado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile y reunió a más de 60 instituciones y cerca de 200 especialistas de al menos 15 países.
La idea es sencilla de entender: muchos sistemas de inteligencia artificial que usamos a diario fueron entrenados sobre todo con información en inglés y con referencias culturales del norte global. Eso deja por fuera parte de nuestra historia, nuestras palabras y nuestras formas de hablar. ¿Puede una región participar en la revolución de la IA si su propia voz casi no aparece en los datos?La región quiere su propia voz digital

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Latam-GPT fue desarrollado sobre la arquitectura abierta Llama 3.1, creada por Meta. Tiene 70.000 millones de parámetros. Cuando hablamos de parámetros, nos referimos a los valores internos que el modelo ajusta para aprender patrones del lenguaje. Entre más parámetros, mayor capacidad para captar relaciones complejas entre palabras y contextos.
Para entrenarlo, el equipo reunió más de 300.000 millones de fragmentos de texto, lo que equivale a unos 230.000 millones de palabras. También se habla de más de ocho terabytes de información. Ocho terabytes son ocho millones de megabytes, un volumen comparable al contenido de millones de libros digitales. Todo ese material fue recopilado con permisos y licencias, según el Centro Nacional de Inteligencia Artificial.
El modelo fue entrenado principalmente en español y portugués, los idiomas mayoritarios de la región. Además, el plan es incorporar lenguas indígenas como el mapudungun y el rapa nui. En su primera fase se entrenó en la nube de Amazon Web Services, y en 2026 se va a utilizar un supercomputador en la Universidad de Tarapacá, en el norte de Chile, con una inversión cercana a cinco millones de dólares.

El contexto es claro. Estudios citados por los impulsores del proyecto indican que el español representa alrededor del 4 % de los datos usados para entrenar grandes modelos de lenguaje. El portugués apenas ronda el 2 %. Eso significa que más del 90 % del material proviene de otros idiomas y otras realidades culturales.
Cuando un modelo aprende sobre todo con datos de Estados Unidos o Europa, puede responder mejor a preguntas sobre el sitio de Calais en 1346 que sobre el sitio de Chillán en la independencia chilena. Puede generar imágenes estereotipadas cuando se le pide representar a una persona latinoamericana. Ese sesgo no siempre es malintencionado, pero sí refleja un desequilibrio en los datos.
Al mismo tiempo, el mercado global de la inteligencia artificial está dominado por grandes empresas de Estados Unidos y China, con presupuestos de cientos de millones o miles de millones de dólares. Latam-GPT fue desarrollado con un presupuesto cercano a 550.000 dólares, según varias fuentes. Algunos académicos advierten que, con esa diferencia de recursos, competir de tú a tú con modelos comerciales será muy difícil. Entonces surge otra pregunta: ¿el objetivo es competir o construir infraestructura pública regional?

Los responsables del proyecto insisten en que Latam-GPT no nace como un chatbot para el público general. No es una copia directa de servicios como ChatGPT o Gemini. Es una base tecnológica abierta…

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