Brasil tiene casi nueve de cada diez teraflops

Hay un dato del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, elaborado por el centro chileno CENIA junto con CEPAL, que ordena todo lo demás:

Brasil concentra cerca del 88% de la capacidad de cómputo de alto rendimiento de América Latina. Más de 121.000 teraflops por segundo. Argentina, segundo, tiene 8.582. México, tercero, 7.235.

Y más de la mitad de los diecinueve países analizados carece de infraestructura crítica de cómputo. No poca: ninguna.

El segundo dato, del mismo índice: la región genera el 6,6% del producto mundial y tiene el 8,8% de la población, pero recibe el 1,12% de la inversión global en inteligencia artificial. Ningún país latinoamericano supera el promedio mundial de inversión en IA relativa a su PIB per cápita; el promedio regional está seis veces por debajo.

Lo que sigue es un intento de tomar en serio esos números sin caer en las dos reacciones habituales, que son igualmente inútiles: el catastrofismo —"la región quedará excluida"— y el entusiasmo de folleto —"la IA es nuestra oportunidad"—.

I. Lo que sí está llegando

Sería falso decir que no llega inversión. Está llegando, y es considerable.

La capacidad instalada regional de centros de datos llegó a 1,1 GW en 2025, un 20% más que el año anterior. Brasil superó el gigavatio de capacidad de tecnologías de la información en abril de 2026, unos 300 MW más que los cuatro mercados siguientes de la región sumados. Tres ciudades —São Paulo, Barueri y Querétaro— concentran el 82% del stock nuevo.

Hay también inversión pública, y es reciente. México anunció en junio de 2026 la supercomputadora Coatlicue: seis mil millones de pesos, 14.480 GPUs y 314 petaflops, en un consorcio que incluye al Politécnico Nacional, al centro indio C-DAC, al Barcelona Supercomputing Center y a Nvidia. Brasil anunció el 21 de agosto de 2026 un plan federal de supercómputo por 2.300 millones de reales —unos 444 millones de dólares— repartido entre proveedores chinos y estadounidenses: una infraestructura en Río de Janeiro con Huawei e iFlytek para modelos de lenguaje a gran escala, operativa en julio de 2027, y un supercomputador en Rio Grande do Norte que aspira a entrar al top diez mundial en procesamiento de IA a fines de ese mismo año.

Y hay un proyecto que merece más atención de la que ha recibido: Latam-GPT, lanzado el 10 de febrero de 2026. Un modelo abierto de setenta mil millones de parámetros, entrenado con trescientos mil millones de tokens en variantes de español y portugués, construido por más de sesenta instituciones de quince países y más de cien profesionales, con financiamiento del ministerio de ciencia chileno, la CAF y AWS.

Es la primera pieza de infraestructura digital regional que América Latina construye en común desde hace mucho. Vale la pena decirlo, porque este medio ha publicado bastante sobre lo que la región no logra integrar.

II. Lo que no llega, y es lo que decide

Ahora la otra columna.

Talento. Brasil y México concentran el 68% de los investigadores activos en inteligencia artificial de la región. Cinco países —esos dos más Colombia, Chile y Argentina— generan el 90% de las publicaciones. Solo siete de diecinueve países participan en los tracks principales de las conferencias internacionales de élite, y el 82% de los autores regionales en esas conferencias proviene de Chile y Brasil.

El índice señala además que la brecha de talento respecto del promedio mundial se ha ampliado desde 2022, asociada a una "fuga acelerada de especialistas".

Es el dato que ninguna inversión en hardware corrige. Un centro de datos de quinientos megavatios en la Patagonia genera empleo de construcción, ingresos por energía y capacidad de cómputo alquilable. No genera, por sí mismo, investigadores.

Estrategia. De diecinueve países, nueve tienen estrategia nacional de inteligencia artificial, tres la están desarrollando y siete no tienen hoja de ruta. Y el hallazgo del índice sobre las nueve existentes es demoledor: la mayoría carece de presupuesto de implementación, plan de acción e indicadores de impacto. Es decir, son documentos.

La excepción documentada es Brasil, con un plan 2024-2028 de veintitrés mil millones de reales y un observatorio público que reporta indicadores de ejecución.

Regulación. El mapa a 2026 es este:

• Perú es el único país con marco plenamente regulado: la Ley 31814 con su reglamento publicado el 9 de septiembre de 2025, con clasificación de riesgo en tres categorías y cronograma de implementación.
• Brasil aprobó el proyecto 2338 en el Senado en diciembre de 2024 y lo remitió a la Cámara, donde una comisión especial de treinta y tres parlamentarios trabaja desde abril de 2025. No es ley.
• Colombia tiene un proyecto radicado en julio de 2025 que consolida trece iniciativas previas.
• México está en etapa inicial, con una iniciativa presentada en febrero de 2026.
• Chile, que lidera el índice regional y colidera Latam-GPT, no tiene ley aprobada.
• Argentina presentó sesenta y tres proyectos sobre tecnologías digitales entre enero de 2025 y febrero de 2026, sin marco integral, concentrados en modificaciones penales por deepfakes.

Sesenta y tres proyectos y ningún marco es una descripción bastante exacta de cómo la región legisla sobre tecnología.

III. El empleo, y por qué la estructura importa

Aquí está el punto donde el análisis latinoamericano suele copiar mal el debate del norte.

Según el trabajo conjunto de la OIT y el Banco Mundial para la región: entre el 2% y el 5% de los empleos latinoamericanos podrían automatizarse totalmente; entre el 26% y el 38% están expuestos de algún modo a la inteligencia artificial generativa; y entre el 8% y el 14% podrían mejorar su productividad, sobre todo en sectores urbanos, formales y de mayores ingresos.

El índice global de la OIT sitúa la exposición mundial en el 25% del empleo y la de los países de altos ingresos en el 34%.

Nótese que el rango regional —26% a 38%— contiene el 34% de los países de altos ingresos, y que las dos cifras vienen de ejercicios distintos que no son estrictamente comparables. No se puede afirmar, con eso, que la región esté menos expuesta. Lo que sí puede afirmarse es algo más específico: la composición del empleo latinoamericano concentra la exposición en un segmento pequeño, porque una parte enorme de ese empleo es informal, manual y de baja productividad. La inteligencia artificial generativa amenaza el trabajo administrativo, cognitivo y digitalizado, que es precisamente el que la región tiene poco.

Eso produce una conclusión incómoda: el sector que la IA puede volver más productivo en América Latina es el mismo que ya es el más productivo. Urbano, formal, de altos ingresos. Y el 47% informal queda fuera de los dos efectos: ni lo destruye ni lo mejora.

Si eso se cumple, la IA no reducirá el empleo latinoamericano. Ampliará la brecha entre los dos mercados laborales que ya conviven en cada país.

Los grupos que el propio informe identifica como de mayor riesgo dentro del sector formal son las mujeres y los trabajadores jóvenes, por su concentración en tareas administrativas.

Hay que hacer una advertencia sobre una cifra que circula mucho: la estimación de que entre el 36% y el 43% de los empleos latinoamericanos están en riesgo por automatización es de un estudio del BID de agosto de 2018, anterior a la IA generativa, y el propio informe la presentaba como un punto medio entre proyecciones optimistas y pesimistas. Tiene ocho años. No debería usarse como estimación actual, y aquí no se usa.

IV. Comprar no es lo mismo que construir

La región usa inteligencia artificial más de lo que su tamaño sugiere. América Latina y el Caribe concentra el 14% de las visitas globales a soluciones de IA, frente al 11% de su participación en usuarios de internet del mundo.

Somos, proporcionalmente, usuarios entusiastas. Y con el 1,12% de la inversión global y el 90% del cómputo regional en un solo país, no somos productores.

Un liberal no debería tener problema con esto en principio. Comprar tecnología que otros producen mejor es comercio, y el comercio es bueno. Chile no fabrica aviones y vuela; Uruguay no produce semiconductores y los usa.

Pero hay dos razones por las que este caso es distinto, y conviene enunciarlas con precisión en vez de apelar a la soberanía tecnológica, que es un eslogan.

La primera es de datos. Un modelo entrenado sin corpus regional funciona peor en español rioplatense o en portugués del nordeste, y sobre todo funciona peor en las tareas que dependen de contexto local: derecho, salud pública, educación, administración. Eso no se resuelve comprando; se resuelve construyendo corpus. Es exactamente lo que hace Latam-GPT, y es la parte del proyecto que importa más que sus parámetros.

La segunda es de energía, y aquí las dos notas de esta serie se cruzan. Los centros de datos que están llegando compiten por electricidad en una región que pierde el 17% de la energía que genera y que utiliza un tercio de sus interconexiones. Vender capacidad de cómputo a partir de una matriz limpia es un negocio real y legítimo. Pero es un negocio de exportar electrones, no de producir tecnología, y conviene no confundirlo. El valor agregado de un centro de datos que corre modelos ajenos se parece más al de una fundición que al de un laboratorio.

Un país puede prosperar exportando electricidad barata y limpia envasada en cómputo. Es una estrategia defendible. Pero es la misma estrategia que la región lleva doscientos años ejecutando con el cobre, la soja y el litio, y sabemos cómo termina cuando no se construye nada encima.

V. Lo que se puede hacer sin plata

La conclusión práctica es más modesta y más alcanzable de lo que sugiere la escala del problema.

América Latina no va a competir en entrenamiento de modelos de frontera. Nadie fuera de tres países lo hace, y no es un fracaso regional: es la estructura del mercado.

Lo que sí está a su alcance, y no requiere miles de millones:

Corpus. El activo escaso no es el cómputo: es el texto en español y portugués regionales, los registros administrativos, la jurisprudencia, los datos de salud pública. Nadie más los tiene y nadie más los va a producir. Latam-GPT probó que se pueden reunir con sesenta instituciones y sin presupuesto de superpotencia.

Talento. El 82% de los autores regionales en conferencias de élite viene de dos países, y la brecha se amplía por fuga. Retener a un investigador de inteligencia artificial cuesta una fracción de lo que cuesta un megavatio instalado, y rinde más.

Reglas. Un marco regulatorio común, o al menos compatible, entre los países de la región vale más que seis marcos nacionales incompatibles. Perú tiene ley; Brasil está por tenerla; Chile no tiene. Si cada uno legisla por su cuenta, el resultado será el que la región ya conoce en comercio: seiscientos sesenta millones de personas divididas en veinte mercados regulatorios, ninguno lo bastante grande para importarle a nadie.

Brasil tiene cerca del 88% del cómputo regional. Ese es un dato sobre Brasil. Que el resto se reparta entre los pocos países que tienen alguna capacidad —más de la mitad de los diecinueve evaluados no tiene ninguna— es un dato sobre por qué la región nunca ha construido nada junta.

Politarca es un medio liberal de centroderecha que reporta el poder en América Latina. Conflictos de interés: la dirección declara no tener relación comercial con las instituciones cubiertas en esta pieza.
Cita: El Erario (2026). “Brasil tiene casi nueve de cada diez teraflops”. Politarca. Brasil.