Foto temática de archivo: tarjeta gráfica GeForce RTX 3090, 4 de febrero de 2021. Adam Kapetanakis, vía Wikimedia Commons. CC BY-SA 4.0. No corresponde a una instalación colombiana identificada.
Nos reportamos desde la lectura de un nuevo mapa regional de inteligencia artificial: Colombia ocupa el cuarto lugar en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial de 2026, con 56,8 puntos. El resultado nos sitúa en el grupo de países “adoptantes”. Suena bien, pero antes de sacar pecho conviene entender qué se está comparando y qué no podemos concluir de una tabla.
Quién hizo el índice y qué compara
El balance publicado el 20 de octubre por CENIA, el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, presenta la cuarta edición del ILIA. El trabajo, realizado con la Comisión Económica para América Latina y el Caribe, CEPAL, reúne veinte países y 126 subindicadores.
Chile lidera con 71,4 puntos, seguido por Brasil, con 68,4, y Uruguay, con 67. Colombia aparece después, con 56,8. En la clasificación del estudio, el grupo adoptante se ubica entre 35 y 60 puntos. Estamos hablando de una puntuación construida mediante indicadores, no de un porcentaje de colombianos que usan inteligencia artificial.
La investigación también destaca a Colombia en adopción, con 69,3 puntos en esa dimensión. Ese dato pertenece a una parte del índice: no sustituye la puntuación general. Comparar ambos números como si midieran exactamente lo mismo produciría una conclusión equivocada, aunque el gráfico quedara muy bonito.
Por qué importa para Colombia
La conexión es directa: nuestro país forma parte de la medición y sus resultados permiten conversar sobre capacidades para desarrollar y utilizar estas herramientas. En vez de quedarnos en cuál aplicación responde más rápido, podemos preguntar por talento, datos, infraestructura y reglas para usarla responsablemente.
En nuestra nota sobre herramientas de IA de Santander contamos un caso concreto de aplicación empresarial. Un anuncio de ese tipo y un índice nacional responden preguntas distintas: el primero describe una iniciativa particular; el segundo ofrece una comparación amplia. No podemos convertir una experiencia de una compañía en prueba del desempeño de todas las empresas colombianas.
Nuestra interpretación es que la posición regional resulta útil como punto de partida para exigir resultados verificables. Si una organización anuncia una solución con IA, conviene conocer qué problema intenta resolver, con qué datos trabaja y cómo comprueba sus respuestas. El puesto del país no reemplaza ninguna de esas comprobaciones.
Una guía práctica para leer el entusiasmo
Piense en un ejemplo ilustrativo: una pequeña empresa quiere organizar solicitudes de clientes. Antes de contratar una herramienta, podría medir cuánto tarda hoy en responder y qué errores necesita reducir. Después tendría una referencia para evaluar el cambio. Ese ejercicio no demuestra beneficios de un producto específico; explica cómo formular una pregunta que pueda comprobarse.
También sirve para el aprendizaje. Saber utilizar un asistente no equivale automáticamente a revisar sus fuentes o reconocer un resultado incorrecto. Como lectores, podemos pedir la referencia original de una cifra y comprobar su periodo. Como organizaciones, podemos preguntar quién responde cuando una salida automatizada afecta una decisión importante.
Colombia tiene un lugar destacado en esta comparación regional; el reto editorial es explicar su alcance sin convertirlo en una medalla universal. Aprovechemos el dato para pedir mejores preguntas y resultados medibles. La inteligencia artificial puede acelerar una respuesta; entenderla y comprobarla sigue siendo tarea nuestra. 🤖
