Latam-GPT es el primer modelo de lenguaje entrenado desde y para América Latina. Con 50 mil millones de parámetros y 8 terabytes de datos regionales, busca abrir un espacio donde la IA no piense solo en inglés, según El País. Pero más allá de la narrativa cultural, el futuro depende de infraestructura y decisiones políticas. De aquí a 2026, hay tres escenarios claros.
En una entrevista exclusiva de Interesante con Alejandro Mancilla, Rodrigo Durán revela el nacimiento de Latam-GPT. Tres futuros hacia 2026 —éxito, fracaso o símbolo— y su lugar en la carrera global frente a EE.UU., Europa, India y China.
Escenario optimista –– Latam-GPT se consolida como infraestructura regional, similar a lo que Mistral consiguió en Europa: un modelo mediano, pero relevante y adoptado en servicios públicos. El centro de datos solar en Atacama, anunciado por The World, entra en operación y reduce la dependencia de los créditos de nube de AWS. Gobiernos lo aplican en educación y salud, integrando lenguas indígenas en currículos digitales y terminología médica local. No compite en escala con GPT-4o, pero cumple un papel estratégico.
Escenario realista –– Latam-GPT sobrevive con limitaciones, como Aleph Alpha en Alemania. Se usa en universidades y proyectos piloto, pero sigue dependiendo de AWS para entrenamientos críticos. El plan Atacama se concreta a medias, insuficiente para sostener un LLM competitivo. El modelo es útil para investigación y mantiene vivo el debate sobre soberanía digital, aunque la dependencia externa persiste.
Escenario pesimista –– El proyecto se convierte en un caso como Wu Dao, el modelo chino que fue presentado como el más grande del mundo y terminó diluyéndose sin continuidad ni comunidad. Sin inversión sostenida, Latam-GPT quedaría reducido a un símbolo, citado en conferencias pero sin impacto real en educación, salud o gobierno.
En entrevista exclusiva con Interesante, Rodrigo Durán (CENIA) fue claro: “Esto no se trata de competir con ChatGPT; se trata de construir algo que incentive a más países a sumarse”. La declaración marca el tono, pero el reto es político: sin inversión estatal y cooperación regional, Latam-GPT corre el riesgo de quedar en gesto más que en infraestructura.
La comparación con Europa es inevitable. España ya financió ALIA, un modelo público desarrollado por el Barcelona Supercomputing Center, entrenado en español y lenguas cooficiales para aplicaciones en la Agencia Tributaria y la sanidad pública. Si España, con recursos limitados frente a EE. UU. o China, puede levantar un LLM nacional, ¿qué impide que América Latina haga lo mismo de manera conjunta?
El desenlace de Latam-GPT marcará más que un logro técnico. Será la prueba de si la región puede coordinar a sus gobiernos y financiar infraestructura crítica, o si seguirá relegada a consumir modelos extranjeros. El 2026 será un espejo: América Latina tendrá que decidir si quiere producir su propia memoria digital o permitir que otros la escriban en su lugar.
