Los límites de la IA para la mayoría global, la mitigación de la brecha digital y sesgos algorítmicos

La arquitectura actual de la Inteligencia Artificial global, dominada por modelos de lenguaje extensos (LLMs) en inglés y con datasets occidentales, presenta serias limitaciones para abordar las necesidades de la Mayoría Global. La brecha digital se manifiesta en la escasa representatividad de datos, altos costes computacionales y un acceso multilingüe superficial que no captura nuances lingüísticos y culturales, perpetuando sesgos algorítmicos.

Informes de Global Voices y el DAIR Institute señalan que esto no es un fallo técnico, sino de diseño. La verdadera innovación para el impacto social surge de iniciativas bottom-up, como modelos de IA eficientes entrenados en lenguas subrepresentadas (ej.: quechua, suajili) para aplicaciones en diagnóstico agrícola o sanitario con smartphones de gama baja. El reto para stakeholders es priorizar la inversión en estas soluciones contextuales sobre la mera importación de tecnología, para evitar que la IA se convierta en un vector de inequidad.