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Voz generada con inteligencia artificial por ElevenLabs. El texto es de la redacción de Finanzas y Negocios.
IA en América Latina y los desafíos de la adopción
Un informe de Research and Markets que analizó 247 campañas documentadas en 33 países proyecta un aumento de entre 350% y 550% en campañas de desinformación impulsadas por IA en América Latina y el Caribe para 2026. Paralelamente, datos de Bain & Company muestran que el 65% de los consumidores latinoamericanos ya usa herramientas de IA.
Claves de la nota
- Se prevé un incremento de hasta 550% en campañas de desinformación con IA para 2026.
- El 65% de los consumidores latinoamericanos ya utiliza herramientas impulsadas por inteligencia artificial.
- En las universidades regionales, el 92% de los estudiantes hace uso activo de la IA.
En octubre de 2025, una serie de audios deepfake generados con inteligencia artificial fueron presentados por un funcionario del gobierno de Honduras. Los audios parecían provenir del líder opositor Tomás Zambrano, pero no eran reales. Zambrano y otros los denunciaron como falsos, pero para cuando fueron identificados como contenido sintético, el daño político ya estaba hecho.
Este incidente, documentado por el Monitor de Incidentes de IA de la OCDE, no fue un caso aislado. En universidades de la región, la cifra llega al 92% de los estudiantes, según el Digital Education Council. La adopción llegó.
Pero, ¿qué hay de la confianza? Parece que todavía no llega.
“La IA se convirtió en comportamiento normal antes de convertirse en infraestructura confiable”
, resumió LatAm Intersect en un reciente informe: La superficie de riesgo cambió. Y sigue cambiando Hace apenas unos años, los riesgos de la inteligencia artificial eran relativamente acotados. Un sistema de clasificación de imágenes que confundía el género o la edad de una persona. Un chatbot que inventaba un dato histórico. Problemas reales, pero con un alcance que un usuario atento podía detectar y corregir. Eso se acabó.
Riesgos emergentes y autonomía de los agentes
Los sistemas de IA están dejando de generar texto para empezar a tomar acciones autónomas como aprobar transacciones, gestionar datos clínicos, diseñar experimentos y operar sin supervisión humana. Ece Kamar, Corporate Vice President de AI Frontiers en Microsoft Research, describió la evolución durante un panel en la conferencia Upgrade 2026 de NTT.
“Los agentes de IA no son sistemas con los que simplemente conversamos. Hacen cosas por nosotros. Toman acciones en el mundo. Pueden usar herramientas. Pueden escribir código. Y con eso viene toda una nueva superficie de riesgo”.
Lo que Kamar plantea va más allá de los errores técnicos. Si un agente va a tomar decisiones en nombre de una persona, decidir qué ve, qué opciones tiene, con qué proveedores interactúa, la pregunta deja de ser si el modelo funciona bien. La pregunta es quién puede verificar qué hizo el sistema, con qué datos, en qué secuencia. Y la respuesta, hoy, en la mayoría de los casos: nadie.
En la misma conferencia, Kamar señaló que los horizontes entre investigación y producto se han derrumbado. Cada problema abierto en IA, las alucinaciones, las fallas de seguridad, los sesgos, ya está en producción. No es un problema del futuro. Está corriendo en los teléfonos del 65% de los consumidores latinoamericanos que ya usan estas herramientas.
Soluciones mediante verificación criptográfica
Si el problema central es que nadie puede demostrar qué hizo un sistema de IA después del hecho, la verificación criptográfica ofrece una posible solución. La idea es generar pruebas matemáticas, independientes y persistentes, de cada paso que un sistema ejecuta: qué datos usó, qué código corrió, en qué orden, bajo qué reglas.
No se trata de confiar en que el sistema se portó bien. Se trata de poder comprobarlo. América Latina adoptó la IA antes de confiar en ella. La criptografía podría cerrar esa brecha Los procesadores modernos ya traen los elementos necesarios para esto: enclaves seguros, entornos de ejecución confiable, módulos de plataforma confiable (TPMs). Están en GPUs, en CPUs, en teléfonos móviles. Lo que faltaba era una capa que convirtiera esas capacidades en registros permanentes y verificables.
Jonathan Dotan, fundador y CEO de EQTY Lab, trabaja en esa capa. En una entrevista para Forbes Centroamérica, explicó la diferencia con los sistemas convencionales: la verificación tradicional es efímera, confirma que un proceso puede continuar en el momento y después la evidencia desaparece. Lo que su equipo construye son recibos que perduran entre las miles de transacciones.
“Cuando terminas tu proceso, tienes un recibo que puedes guardar, y dentro de 10 años puedo preguntar: ¿eso realmente pasó? Y la respuesta es sí”.
La arquitectura funciona de manera descentralizada, similar a la infraestructura de certificados que protege los navegadores web. Cualquier organización puede establecer una autoridad y emitir sus propios certificados. Cualquier gobierno puede definir sus propios estándares. No hay una autoridad central que lo controle.
¿Y por qué debería importarle eso a América Latina? Dotan fue explícito:
“Un investigador independiente de una universidad más pequeña en algún lugar de América Latina no tiene la confianza institucional para decir ‘Harvard dice que esta investigación ocurrió’. Pero si usa este tipo de criptografía, se nivela la cancha. Lo único que tiene que decir es: seguí el protocolo. Usé este tipo de criptografía. Les estoy diciendo que esto pasó”.
América Latina tiene datos de Latinobarómetro que muestran niveles de confianza institucional consistentemente más bajos que en otras regiones del mundo. Dotan lo abordó sin rodeos:
“Creo que hay un escepticismo saludable y razonable en América Latina hacia las instituciones. Sin ir más lejos, las monedas: si pones tu confianza solo en una institución o en su reputación, puedes terminar con muchos problemas.”
Ese escepticismo, según él, podría resultar una ventaja. Porque la verificación criptográfica no depende de la reputación de ninguna institución. Depende de las matemáticas.
La regulación llega. La verificación, todavía no Brasil avanza con el Proyecto de Ley 2338, la primera regulación integral de IA en América Latina, con clasificación de riesgos, transparencia obligatoria y requisitos de protección de datos. México y Chile tienen marcos legislativos en etapas avanzadas. Pero un marco legal puede exigir que un sistema sea seguro. No puede d
