Tres lugares desde los que disputar la inteligencia artificial

Tres escenarios muestran cómo la inteligencia artificial redistribuye trabajo, conocimiento y poder entre Asia del Sur, África y América Latina.

Género en Asia del Sur, soberanía cultural en África y gobernanza regional en América Latina

La inteligencia artificial suele presentarse mediante cifras de inversión, capacidad de cómputo o nuevas generaciones de modelos. Sin embargo, tres desarrollos recientes muestran que su configuración depende también de relaciones sociales mucho más antiguas. Importa quién accede al conocimiento, qué lenguas y valores se consideran traducibles y qué instituciones adquieren capacidad para decidir sobre sus usos.

Un diagnóstico sobre género e inteligencia artificial en Asia del Sur, un foro celebrado en Etiopía sobre cultura y tecnología y una hoja de ruta regional para América Latina y el Caribe permiten observar tres escalas distintas de este proceso. La primera se sitúa en los cuerpos y las trayectorias laborales. La segunda afecta a los conocimientos y patrimonios que alimentan, o quedan fuera de, los sistemas tecnológicos. La tercera se juega en las instituciones que intentan regularlos.

Estos casos no representan un bloque homogéneo llamado Sur Global. Sus historias, desigualdades y capacidades institucionales son diferentes. Leídos conjuntamente, sin embargo, desplazan la mirada desde los centros tecnológicos que dominan la conversación internacional hacia los lugares donde se negocian las condiciones sociales de la automatización.

Asia del Sur — La desigualdad se acumula antes de llegar al algoritmo

El 9 de julio de 2026, la Oficina Regional de la UNESCO en Nueva Delhi presentó el primer diagnóstico dedicado específicamente a la posición de las mujeres en el ecosistema de inteligencia artificial de Bangladesh, Bután, India, Maldivas, Nepal y Sri Lanka. El estudio fue elaborado por el capítulo de Asia del Sur de UNESCO Women for Ethical AI, creado en 2025 y copresidido por la Universidad Amrita y la propia UNESCO.

El informe sigue las trayectorias desde la educación superior hasta la investigación, el empleo, el emprendimiento y el liderazgo tecnológico. Su principal conclusión es que el acceso a la universidad no conduce automáticamente a una participación equivalente en las áreas donde se desarrolla la IA.

Las mujeres representan aproximadamente un tercio del alumnado STEM de la región, pero su presencia disminuye en informática, ingeniería y desarrollo de modelos. Las diferencias entre países también son importantes. En Maldivas constituyen cerca del 78 % del alumnado universitario, pero apenas el 2 % de las matrículas en ciencia y tecnología. En Nepal representan el 24 % de las inscripciones en informática y tecnologías de la información. En Bangladesh, solo una de cada cinco personas graduadas en disciplinas STEM es mujer. India se aproxima a la paridad en las ciencias, mientras mantiene una participación masculina claramente dominante en ingeniería y tecnología.

La desigualdad se reproduce en la investigación. El análisis bibliométrico de publicaciones sobre IA entre 2015 y 2025 muestra que el 71,76 % de los artículos de los seis países incluyen al menos una mujer entre sus autoras. No obstante, las mujeres ocupan únicamente el 26 % de las posiciones de autoría principal o de correspondencia, asociadas habitualmente al liderazgo científico. Los varones producen 2,7 veces más publicaciones como autores correspondientes en India, ocho veces más en Bangladesh y casi catorce veces más en Maldivas. Sri Lanka presenta la brecha más reducida.

La diferencia vuelve a aparecer dentro de la cadena de valor tecnológica. Las mujeres se concentran en tareas de preparación de datos, moderación de contenidos y servicios digitales, mientras permanecen infrarrepresentadas en el desarrollo de modelos, donde se acumulan la autoridad técnica, la propiedad intelectual y los empleos mejor remunerados. Según los datos de LinkedIn empleados por el estudio, las mujeres representan el 29,92 % de las personas usuarias de India que declaran competencias en ingeniería de IA, el 20,57 % en Nepal y el 15,64 % en Bangladesh.

El emprendimiento confirma el patrón. En India, alrededor del 10 % de las empresas emergentes de IA cuenta con al menos una mujer fundadora. Menos del 1 % de las aproximadamente 10.000 personas que realizan inversión ángel en el país son mujeres. Estas cifras no describen únicamente una desigualdad de acceso. Muestran quién dispone de recursos para seleccionar proyectos, fijar prioridades y transformar una idea técnica en infraestructura económica.

Desde una perspectiva antropológica, la denominada brecha de género no puede reducirse a una carencia individual de formación. Las trayectorias están atravesadas por clase, casta, religión, edad, discapacidad, residencia rural o urbana y distribución de los cuidados. La tecnología se inserta en esas relaciones y puede prolongarlas.

El propio estudio tiene límites. Reúne países con estructuras económicas, sistemas educativos y grados de digitalización muy diferentes. Combina estadísticas nacionales, análisis bibliométrico, datos de una plataforma profesional y entrevistas cualitativas cuya representatividad es necesariamente parcial. Aun así, ofrece una base poco habitual para observar cómo la desigualdad se desplaza desde la educación hacia el empleo y desde allí hasta las decisiones sobre qué sistemas se diseñan.

La IA aparece así como una división social del trabajo. Algunas personas producen y ordenan los datos; otras desarrollan los modelos; otras reciben sus decisiones. Estas posiciones no distribuyen solamente salarios. También reparten visibilidad, autoridad y capacidad para determinar qué problemas merecen ser automatizados.

África — Preservar una cultura también puede significar extraerla

Entre el 22 y el 26 de junio de 2026 se celebró en Addis Abeba el AfriCreative Future Forum, dedicado a la paz, la cohesión social y la unidad en la era de la IA. El encuentro reunió a jóvenes, instituciones culturales, organismos públicos y participantes de África, América Latina y Europa para debatir las relaciones entre inteligencia artificial, industrias creativas, patrimonio, educación y participación juvenil.

Durante el foro se presentaron también resultados de la Evaluación de Preparación para la IA de Etiopía. Esta metodología de la UNESCO busca identificar capacidades institucionales, prioridades públicas y marcos de gobernanza antes de ampliar la adopción tecnológica.

Uno de los planteamientos centrales del encuentro fue que los países africanos no deberían limitarse a consumir tecnologías desarrolladas en otros lugares. Los sistemas de IA tendrían que construirse también desde lenguas, culturas, sistemas de conocimiento y valores africanos. Esta orientación conectó la alfabetización digital y la innovación con la desinformación, la restitución patrimonial y el derecho de las sociedades africanas a narrar sus propias historias.

La propuesta abre un campo especialmente fértil para la antropología. La tecnología puede facilitar la digitalización de archivos, la traducción de lenguas, la documentación de expresiones culturales o el acceso público a colecciones. También puede separar esas expresiones de sus contextos, convertir conocimientos comunitarios en datos de entrenamiento y generar productos sin consentimiento ni reparto de beneficios.

La tensión resulta especialmente visible en el patrimonio cultural inmaterial. Una canción, un relato ritual, una técnica artesanal o un repertorio visual no son únicamente unidades de información. Pueden estar sometidos a reglas de transmisión, pertenencia, edad, parentesco, género o autoridad espiritual. Cuando esos materiales se digitalizan sin reconocer esas relaciones, un patrimonio situado puede transformarse en un recurso disponible para plataformas, instituciones investigadoras o empresas.

El foro de Addis Abeba no produjo una política vinculante. Su importancia reside en la agenda que formula. Vincula la gobernanza tecnológica con cuestiones que suelen quedar fuera de los documentos técnicos. Entre ellas figuran quién tiene derecho a contar una historia, quién puede autorizar su reutilización y quién recibe el valor económico o simbólico que genera.

El radar académico de ResearchGate aporta un caso complementario centrado en Burkina Faso. El capítulo de Harriet Deacon, Freda Owusu-Sekyere, Avril Joffe, Léonce Ki y otras personas autoras, publicado en junio de 2026 por Oxford University Press, estudia cómo los marcos públicos pueden ayudar a que las comunidades participen equitativamente en los beneficios derivados del uso de su patrimonio cultural por sistemas de IA. Su aportación desplaza el debate desde la preservación abstracta hacia los derechos, las licencias y la distribución del valor.

Otro trabajo localizado en ResearchGate, publicado por Jake Okechukwu Effoduh en Science and Public Policy, analiza el riesgo de que los marcos africanos de gobernanza reproduzcan modelos regulatorios externos con escasa adaptación a las historias, tradiciones jurídicas y sistemas de conocimiento del continente. Frente a ese mimetismo normativo, propone una soberanía epistémica apoyada en la legitimidad participativa, el pluralismo de conocimientos y concepciones relacionales de la persona como las vinculadas al Ubuntu.

La soberanía digital, en este contexto, no consiste únicamente en disponer de servidores, centros de datos o modelos propios. Incluye la capacidad para establecer límites, licencias, derechos colectivos y condiciones de reciprocidad alrededor de los conocimientos incorporados a esos sistemas. También exige reconocer que las comunidades no son simples proveedoras de contenido, sino sujetos con autoridad para decidir cómo circula y se transforma su patrimonio.

América Latina y el Caribe — De las declaraciones a los mecanismos

Los días 25 y 26 de junio de 2026, representantes de más de veinte países participaron en Santo Domingo en la Tercera Cumbre Ministerial y de Altas Autoridades sobre la Ética de la Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe. El encuentro fue organizado por la UNESCO, el Gobierno de la República Dominicana, la OGTIC, el Ministerio de Relaciones Exteriores y el Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe, con apoyo de la Unión Europea.

La cumbre concluyó con la Declaración de Santo Domingo y una hoja de ruta regional para 2026–2027. El documento intenta avanzar desde los principios generales hacia mecanismos ejecutables durante el siguiente periodo de trabajo. Organiza sus prioridades alrededor de la gobernanza y la regulación, el talento y el futuro del trabajo, la protección de grupos vulnerabilizados, la sostenibilidad ambiental y la infraestructura tecnológica.

Entre sus productos figuran un grupo regional de especialistas en desinformación e IA, un manual de respuesta ante incidentes de desinformación, talleres de diseño regulatorio, formación para responsables de políticas públicas, acciones con perspectiva de género, un estudio sobre los efectos de la IA en la infancia, un estándar para medir el impacto ambiental y análisis sobre infraestructura regional de computación de alto rendimiento.

El desplazamiento hacia la implementación resulta relevante. La región ya no se limita a enumerar principios éticos, sino que comienza a construir cursos, estándares, grupos técnicos y mecanismos de coordinación. La cumbre consolidó además estructuras permanentes de cooperación y planteó la continuidad anual de los encuentros ministeriales.

Esa institucionalización también permite formular una lectura crítica. La hoja de ruta defiende procesos abiertos, participativos y con múltiples actores, pero la conducción y el seguimiento recaen principalmente en gobiernos nacionales y organismos intergubernamentales. La participación social aparece como principio general, mientras los indicadores, los calendarios y buena parte de las decisiones operativas permanecen en estructuras estatales.

La hoja de ruta incorpora la etnicidad y la diversidad dentro de la protección de grupos históricamente vulnerabilizados. Las comunicaciones públicas de la UNESCO mencionan expresamente a comunidades indígenas y afrodescendientes entre las poblaciones expuestas a riesgos algorítmicos. Sin embargo, estos actores no aparecen como titulares de derechos o mecanismos específicos en los principales productos operativos. Su presencia queda integrada en categorías más amplias de vulnerabilidad.

La diferencia no es menor. América Latina y el Caribe cuentan con experiencias relevantes de soberanía de datos indígenas, tecnologías comunitarias, defensa de las lenguas y denuncia de la discriminación racial automatizada. Tratar a sus protagonistas solo como poblaciones que necesitan protección puede ocultar su capacidad para producir normas, conocimientos e infraestructuras propias.

La cobertura especializada de la cumbre ha señalado, además, la ausencia de una formulación más explícita sobre soberanía tecnológica regional. También ha advertido del riesgo de que la adopción acrítica de sistemas generativos en escuelas, medios y administraciones homogeneice el pensamiento, debilite la memoria histórica y amplifique discursos desinformativos.

ResearchGate aporta otro contrapunto académico. El trabajo de Miguel Ángel Juárez Merino sobre las relaciones entre Estado y ciudadanía en la gobernanza algorítmica latinoamericana identifica una tensión persistente entre la adopción de marcos éticos avanzados y las dificultades para convertirlos en garantías prácticas. Su análisis resulta útil para observar cómo la IA puede reforzar asimetrías ya presentes en la administración pública, especialmente cuando interviene en salud, educación, seguridad, subsidios o acceso a derechos.

La antropología puede contribuir siguiendo el recorrido de estas políticas cuando abandonan la declaración y llegan a una escuela, un registro social, una frontera, una comisaría o un sistema sanitario. En esos lugares, términos como inclusión, transparencia, eficiencia o riesgo adquieren formas concretas y producen consecuencias diferentes según la posición social de cada persona o comunidad.

Tres escalas de una misma transformación

Los tres casos permiten observar una secuencia.

En Asia del Sur, la cuestión se sitúa en quién puede recorrer la cadena que lleva desde la educación hasta el liderazgo tecnológico. En África, se concentra en los conocimientos que los sistemas incorporan y en las condiciones bajo las cuales pueden reutilizarlos. En América Latina y el Caribe, aparece en los dispositivos institucionales que intentan convertir la ética en normas, capacidades públicas, estándares y mecanismos de seguimiento.

Estas escalas están conectadas. Una gobernanza inclusiva difícilmente puede construirse cuando quienes desarrollan la tecnología proceden de grupos sociales muy limitados. La representación cultural tampoco se resuelve incorporando más datos si las comunidades pierden control sobre ellos. Una declaración ética tiene un alcance reducido cuando carece de procedimientos para disputar decisiones, exigir explicaciones o reparar daños.

La inteligencia artificial no llega a sociedades vacías. Se instala en divisiones del trabajo, regímenes de propiedad, historias coloniales, jerarquías lingüísticas y formas distintas de comprender la persona y la comunidad. Los tres desarrollos recientes muestran que su futuro se está negociando lejos de los centros tecnológicos que suelen ocupar la cobertura internacional.

Lo que está en juego no es solamente quién tendrá acceso a la inteligencia artificial. También se disputa quién podrá definirla, qué conocimientos podrá utilizar, bajo qué condiciones y para qué fines colectivos.

Referencias

UNESCO, CAF y OGTIC. (2026, 25–26 de junio). Declaración de Santo Domingo.

Hirschfeld, D. (2026, 6 de julio). Grupo regional analizará desinformación e Inteligencia Artificial. SciDev.Net.

OGTIC. (2026). República Dominicana asume la Presidencia del Grupo de Trabajo Regional sobre Inteligencia Artificial.

Juárez Merino, M. Á. (2026). AI and Governance: State-Citizen Dynamics in Latin America. The International Journal of Technology, Knowledge, and Society. https://doi.org/10.18848/1832-3669/CGP/A1024

Nota sobre las fuentes

ResearchGate se utiliza aquí como radar académico complementario. Las fechas, datos y referencias principales se han contrastado, cuando ha sido posible, con páginas editoriales, DOI, repositorios institucionales y fuentes oficiales. Su inclusión no convierte una publicación académica en noticia del día, sino que permite situar los acontecimientos recientes dentro de debates de investigación más amplios.