El argumento central es que la inteligencia artificial puede resultar particularmente poderosa allí donde existen escasez de especialistas, limitaciones institucionales o dificultades para brindar determinados servicios a toda la población.
En salud, por ejemplo, herramientas de inteligencia artificial pueden colaborar con profesionales para analizar imágenes médicas o realizar procesos de detección temprana en territorios donde faltan especialistas. En educación pueden ayudar a docentes a preparar contenidos y ofrecer sistemas de aprendizaje adaptativo. En agricultura pueden procesar información climática, imágenes satelitales y datos productivos para mejorar decisiones sobre cultivos, anticipar riesgos o brindar asistencia técnica a productores que hoy tienen dificultades para acceder a servicios de extensión rural.
También existe un campo importante para la administración pública. Según el Banco Mundial, los gobiernos pueden utilizar inteligencia artificial para mejorar la prestación de servicios, gestionar programas sociales, fortalecer la administración tributaria, responder a emergencias y procesar grandes cantidades de información administrativa.
Una característica relevante de este enfoque es el desarrollo de lo que el organismo denomina “small AI”: aplicaciones más pequeñas, económicas y especializadas que pueden funcionar incluso en teléfonos móviles, mediante mensajes de texto o llamadas de voz. Este tipo de soluciones permitiría extender los beneficios de la inteligencia artificial sin exigir necesariamente grandes centros de datos o dispositivos sofisticados.
Sin embargo, importar una tecnología no garantiza que funcione correctamente. El Banco Mundial advierte que la inteligencia artificial es especialmente dependiente del contexto en el que fue desarrollada.
Los modelos globales fueron entrenados principalmente utilizando información proveniente de determinadas economías, idiomas y realidades institucionales. Una aplicación desarrollada en un país de altos ingresos puede producir recomendaciones poco adecuadas para las prácticas médicas, productivas, jurídicas o culturales de otro territorio.
Por eso, el informe coloca la adaptación local en el centro de la estrategia. No se trata simplemente de acceder a ChatGPT, modelos abiertos u otras soluciones globales, sino de construir capacidades nacionales para utilizar esos modelos con datos, idiomas y problemas propios. Las tecnologías de código abierto pueden facilitar este proceso, permitiendo adaptar herramientas existentes sin necesidad de desarrollar desde cero grandes modelos fundacionales.
La concentración tecnológica global refuerza ese argumento. Los países de altos ingresos continúan dominando ampliamente la creación de modelos avanzados, las startups de inteligencia artificial, el financiamiento de riesgo y la infraestructura de centros de datos. El Digital Progress and Trends Report 2025 del Banco Mundial señala que las economías de altos ingresos concentran alrededor del 87% de los modelos de IA considerados relevantes, el 86% de las startups del sector y el 91% del capital de riesgo destinado a inteligencia artificial.
La conclusión no es que los países en desarrollo deban quedar relegados, sino prácticamente la contraria: pueden participar en una capa distinta de la cadena de valor, especializada en transformar tecnologías globales en soluciones locales.
Esta capacidad de absorción tecnológica, sin embargo, tampoco surge automáticamente. El Banco Mundial identifica cuatro grandes condiciones habilitantes las llamadas “cuatro C” que determinan la capacidad de los países para aprovechar la inteligencia artificial: conectividad, capacidad de cómputo, contexto y competencias.
La primera es disponer de electricidad e internet confiables y accesibles. La segunda supone contar con algún grado de acceso a infraestructura de cómputo, desde servicios en la nube hasta centros de datos. La tercera refiere a los datos, particularmente aquellos representativos de las realidades, instituciones e idiomas locales. Finalmente, la cuarta es el desarrollo de competencias digitales y capacidades humanas para utilizar, adaptar y eventualmente desarrollar estas tecnologías.
Las brechas siguen siendo considerables. Según el Banco Mundial, mientras aproximadamente el 93% de la población de los países de ingresos altos utiliza internet, la proporción cae al 54% en los países de ingresos medios bajos y al 27% en los de ingresos bajos. Algo similar ocurre con las capacidades digitales básicas y la infraestructura informática.
La transformación del trabajo constituye otro de los grandes interrogantes. A diferencia de algunas visiones que presentan a la inteligencia artificial fundamentalmente como una herramienta de sustitución laboral, el Banco Mundial entiende que su mayor potencial para los países en desarrollo podría encontrarse inicialmente en la complementación del trabajo humano.
El informe estima que alrededor del 4,5% de los empleos de las economías de ingresos bajos y medios presentan riesgo de automatización mediante inteligencia artificial generativa, frente al 14,2% en los países de altos ingresos. Al mismo tiempo, aproximadamente el 16,2% de los empleos de las economías en desarrollo podrían registrar aumentos significativos de productividad mediante IA, una proporción relativamente cercana al 18,7% estimado para las economías avanzadas.
Esto no elimina los riesgos. Determinadas tareas rutinarias, especialmente dentro de los servicios digitalizados, pueden desaparecer o transformarse rápidamente. También puede aumentar la desigualdad entre trabajadores que consiguen complementar sus capacidades con inteligencia artificial y aquellos que no tienen acceso a formación, tecnología o conectividad. Por eso, las políticas de capacitación y reconversión laboral aparecen como una pieza inseparable de la política tecnológica.
La propuesta del Banco Mundial asigna además un papel importante al Estado. Los gobiernos deberían actuar simultáneamente como habilitadores, usuarios y reguladores de la inteligencia artificial.
Como habilitadores, deben fortalecer infraestructura, educación, capacidades digitales, disponibilidad de datos y condiciones para el surgimiento de empresas innovadoras. Como usuarios, pueden aprovechar su poder de compra para probar soluciones de inteligencia artificial y luego escalar aquellas que demuestren resultados en salud, educación, agricultura, justicia u otros servicios públicos.
Y como reguladores, el desafío es construir marcos que protejan derechos, privacidad y seguridad sin introducir barreras innecesarias a la innovación. El organismo plantea utilizar inicialmente estándares técnicos y legislación existente, complementándolos cuando sea necesario con regulación específica y cooperación internacional.
En ese escenario también adquieren relevancia los ecosistemas tecnológicos locales. Empresas, universidades, centros de investigación y organismos públicos pueden convertirse en una suerte de traductores tecnológicos: tomar capacidades desarrolladas globalmente y convertirlas en productos y servicios ajustados a problemas nacionales.
El planteo modifica, en buena medida, la discusión sobre la brecha digital. Durante décadas, la distancia tecnológica entre países estuvo asociada principalmente al acceso a computadoras, telecomunicaciones e internet. Con la inteligencia artificial aparece una dimensión adicional: la capacidad de cada sociedad para absorber una tecnología global y convertirla en productividad, mejores servicios públicos y nuevas capacidades productivas.
Desde esa perspectiva, la competencia relevante para gran parte de las economías pequeñas y medianas probablemente no sea quién construye el próximo gran modelo fundacional. Esa carrera requiere inversiones, infraestructura y recursos humanos concentrados actualmente en unas pocas economías.
La oportunidad está en otro lugar: construir conectividad, datos, talento e instituciones capaces de identificar problemas, experimentar con soluciones y escalar aquellas que funcionen.
La advertencia del Banco Mundial es también clara. La inteligencia artificial puede contribuir a reducir brechas históricas, pero también puede ampliarlas si los países que parten de mayores rezagos tecnológicos no desarrollan rápidamente esas capacidades complementarias.
Por eso, más que una política estrictamente tecnológica, la estrategia que emerge del informe es una política de desarrollo. El objetivo no es incorporar inteligencia artificial porque se trate de la tecnología de moda, sino utilizarla allí donde pueda aumentar productividad, ampliar derechos, mejorar servicios o compensar capacidades que hoy son escasas. En ese terreno podría definirse buena parte de la nueva brecha internacional: no solamente entre quienes producen inteligencia artificial y quienes no, sino entre quienes logren transformarla en desarrollo y quienes permanezcan como simples consumidores de tecnologías creadas en otros lugares.
