Latam-GPT es una herramienta de inteligencia artificial generativa similar a ChatGPT, Gemini o Claude. Sin embargo, su llegada marca un hito por dos diferencias fundamentales: primero, ha sido entrenada específicamente para entender los conceptos, términos y el contexto cultural de Latinoamérica y Chile; y segundo, es de “código abierto”, lo cual es clave, pues a diferencia de las plataformas más famosas que requieren enviar información a servidores remotos, Latam-GPT puede instalarse directamente en los computadores o servidores propios de una empresa o institución.

El proyecto, lanzado oficialmente en febrero por Cenia, busca que la región deje de ser solo consumidora de tecnología para convertirse en creadora.

Lo que distingue a esta IA es su capacidad de procesar el lenguaje regional sin el “acento” o las imprecisiones de los modelos globales. Al ser de código abierto, la novedad no es sólo su mayor precisión gramatical, sino la posibilidad de personalización absoluta. Esto permite que una organización tome el modelo y lo “eduque” con sus propios manuales o reglamentos. No obstante, surge la duda de si esta ventaja será permanente, ya que las grandes corporaciones tecnológicas también están integrando datos locales de forma masiva.

Por ahora, el balance es claro: en el lado positivo está la autonomía técnica y el resguardo de la privacidad; en el negativo, el hecho de que aún dependemos de una arquitectura base externa, lo que recuerda que todavía no fabricamos el “motor”, sino que lo hemos ajustado para nuestros propios caminos.

En el ámbito industrial, la gran implicancia de Latam-GPT es la seguridad de la información. Para sectores estratégicos, el poder analizar datos sin que estos salgan de la red interna es un avance crítico en protección de propiedad intelectual y ciberseguridad. Sin embargo, este entusiasmo debe ir acompañado de una advertencia técnica: no debemos confundir la capacidad de procesar textos con la de realizar cálculos complejos. Este modelo jamás podría intervenir en la planificación o estimación de recursos, tareas que deben regirse por códigos internacionales.

Este mismo valor de procesamiento local resuelve un problema normativo en el sector público. Un caso ilustrativo es el de la Comisión para el Mercado Financiero (CMF), que maneja información de alta sensibilidad. Según los estándares de seguridad vigentes, las instituciones que gestionan datos críticos tienen prohibido procesarlos en plataformas externas por riesgo de filtraciones.

Con una IA tradicional, la CMF no podría usar estas herramientas. En cambio, con Latam-GPT puede instalar el modelo en su propia infraestructura blindada, analizar expedientes y detectar anomalías de forma local, cumpliendo con el rigor regulatorio sin renunciar a la automatización.

Latam-GPT representa un paso valioso hacia una tecnología que reconoce nuestra identidad técnica y legal, posicionando a Chile como referente regional. Es un avance aplicable y necesario que otorga herramientas de personalización hasta ahora inexistentes. No obstante, este hito nos plantea un desafío de madurez: aunque el modelo hable en nuestro idioma y resuelva problemas locales, todavía depende de una infraestructura externa. Es una transición hacia la autonomía, pero también un recordatorio de que la independencia tecnológica total exige invertir en capacidades propias para no ser solo usuarios expertos de cerebros ajenos.