Por Carlos Honorato, CEO de Orión.
El anuncio de Latam GPT ha provocado una ola de reacciones divididas. Mientras algunos ven en este proyecto un avance significativo hacia la soberanía tecnológica de Chile y la región, otros lo consideran una iniciativa condenada al fracaso desde el inicio.
En un contexto donde los modelos de inteligencia artificial (IA) de gran escala han sido desarrollados con inversiones multimillonarias, la pregunta es inevitable: ¿puede Chile realmente construir un modelo de lenguaje competitivo con un presupuesto inicial de 550 mil dólares?
La intención de desarrollar un modelo de lenguaje entrenado con datos locales es, sin duda, un esfuerzo loable. En un mundo dominado por modelos desarrollados en contextos anglosajones, contar con una IA que comprenda y refleje la realidad latinoamericana podría ser una ventaja clave en la modernización del Estado, la investigación y la innovación privada.
Pero aquí es donde surgen los cuestionamientos: ¿es viable en términos económicos y tecnológicos?
Los críticos del proyecto han sido claros. Un modelo de 55 mil millones de parámetros no puede ser desarrollado con una fracción de lo que han invertido compañías como OpenAI o DeepSeek. Comparar el presupuesto de Latam GPT con las inversiones de Amazon o Microsoft deja en evidencia que estamos lejos de competir en la misma liga.
Si la iniciativa es meramente académica, el gasto puede justificarse como una inversión en conocimiento y desarrollo de capacidades locales. Pero si el objetivo es crear un producto que compita en el mercado, las expectativas deben ajustarse a la realidad.
Por otro lado, quienes defienden el proyecto sostienen que no se trata de replicar OpenAI o Google, sino de generar conocimiento y adaptar tecnología a nuestro contexto. No todo avance debe medirse en función de la competitividad global inmediata.
Modelos anteriores, como BETO en 2019, lograron impactar la investigación y el desarrollo en Latinoamérica sin pretender destronar a los gigantes de la IA. Quizás, el verdadero valor de Latam GPT no esté en su potencia bruta, sino en su aplicabilidad regional y su potencial para formar talento especializado.
Otro punto crítico es la gobernanza y sostenibilidad del modelo. Si bien el proyecto cuenta con colaboraciones de diversas universidades e instituciones, queda por ver si se destinarán los recursos necesarios para su continuidad.
La falta de infraestructura computacional avanzada en Chile es una barrera importante. La inversión en supercomputadores es un paso en la dirección correcta, pero insuficiente si se busca mantener un modelo de IA en constante evolución.
Más allá del escepticismo o el entusiasmo inicial, el verdadero desafío de Latam GPT no está solo en su desarrollo, sino en su impacto real. ¿Se convertirá en una herramienta útil para la modernización del Estado? ¿Facilitará el acceso a tecnología avanzada para startups y pymes? ¿O quedará como un esfuerzo aislado, sin continuidad ni aplicación práctica?
Como toda iniciativa pública, Latam GPT debe someterse al escrutinio crítico, pero también merece la oportunidad de demostrar su valor. Si Chile aspira a ser protagonista en la economía digital, la inversión en IA no puede depender exclusivamente del sector privado o de corporaciones extranjeras.
Construir tecnología propia es un camino largo y difícil, pero renunciar a la posibilidad de intentarlo podría ser un error aún mayor.
