Colombia frente al espejo de la Inteligencia Artificial: la gran apuesta nacional y los gigantescos desafíos

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una fuerza que moldea nuestro presente. Está en el GPS que nos guía, en cómo compramos online, en diagnósticos médicos más rápidos e incluso en cómo se gestionan ciudades enteras. Colombia, entendiendo que esta revolución tecnológica es una oportunidad histórica –y un riesgo si se ignora–, ha trazado un plan: la Política Nacional de Inteligencia Artificial, contenida en el documento CONPES 4144 de 2025. Esta política tiene como objetivo posicionar a Colombia como un líder regional en IA, aprovechándola para impulsar el crecimiento económico y el desarrollo social. El documento de política pública es la declaración formal de que el país quiere ser un jugador activo, y no un mero espectador, en la era de la IA.

Entendiendo la apuesta colombiana: ¿Qué dice realmente el CONPES 4144?

Antes de hablar de los retos, es vital comprender qué busca Colombia con esta política. El CONPES parte de un diagnóstico claro: la IA puede ser un motor increíble para la productividad (imaginen fábricas más eficientes, cosechas optimizadas con datos del IDEAM, servicios financieros más ágiles regulados por la Superfinanciera), para mejorar la calidad de vida (IA ayudando a personalizar la educación según lineamientos del MEN, a detectar enfermedades antes con apoyo del MinSalud, a gestionar el tráfico en ciudades como Bogotá o Medellín) y para tener un Estado más eficiente (servicios públicos más rápidos a través de portales como GOV.CO, decisiones basadas en datos reales del DANE). Pero también reconoce los peligros: la necesidad de talento que aún es escaso, la infraestructura digital que requiere mejoras significativas, las dudas sobre cómo regularla y, muy importante, los riesgos éticos como la discriminación por algoritmos o la pérdida de empleos.

Frente a esto, la política define una visión: convertir a Colombia en un referente regional en IA, usándola para cerrar brechas sociales y económicas. Y lo quiere hacer bajo principios clave: la tecnología debe servir al ser humano, ser ética y responsable (transparente, justa, segura), inclusiva (que llegue a todos, no solo a las grandes ciudades o empresas) y adaptable (porque la IA cambia constantemente).

Para lograrlo, el CONPES establece cinco grandes pilares o líneas de acción:

1. Talento humano: Formar desde niños hasta profesionales, técnicos y doctores en IA. Atraer y retener a los mejores. ¡Necesitamos gente que entienda, use y cree IA!
2. Datos e infraestructura: La IA necesita «comer» datos y «correr» en computadoras potentes. Este pilar busca mejorar el acceso a datos de calidad (protegiendo la privacidad según la Ley 1581 de 2012) y fortalecer la conectividad y la capacidad de cómputo del país.
3. Ecosistema de innovación: Crear un ambiente donde universidades, empresas (grandes y pequeñas), gobierno (a través de entidades como MinCiencias e iNNpulsa) y centros de investigación trabajen juntos. Apoyar a emprendedores que usen IA y ayudar a las empresas tradicionales a adoptarla.
4. Marco ético y normativo: Poner reglas claras. ¿Qué se puede y qué no se puede hacer con IA? ¿Cómo protegemos los derechos de las personas? Se busca generar confianza sin frenar la innovación, posiblemente bajo la supervisión de entidades como la Superintendencia de Industria y Comercio (SIC).
5. Gobernanza y adopción pública: El gobierno debe dar ejemplo usando IA para mejorar sus propios servicios y coordinar a todas las entidades para que esta política funcione, liderado probablemente por el MinTIC y el Departamento Nacional de Planeación (DNP). Por ejemplo, la IA podría usarse para agilizar los servicios al ciudadano, predecir las necesidades de mantenimiento de la infraestructura o mejorar la recaudación de impuestos.

El choque con la realidad global: los enormes retos para Colombia

Ahora, aterricemos esta ambiciosa visión. Comparar los objetivos del CONPES con lo que sucede en el mundo y con nuestra propia realidad nos muestra la verdadera dimensión de los desafíos. No es por ser pesimistas, sino realistas: el camino es empinado.

1. El abismo de la infraestructura y los datos: La IA de vanguardia necesita una capacidad de cómputo gigantesca y acceso a volúmenes enormes de datos de alta calidad. El CONPES lo reconoce, pero la escala es abrumadora. Países como China o Estados Unidos invierten miles de millones de dólares anuales en infraestructura de supercómputo específica para IA. Grandes tecnológicas como Google o Meta poseen conjuntos de datos de una escala inimaginable. Si bien Colombia ha avanzado en conectividad (el MinTIC reporta coberturas de internet fijo superiores al 60% de hogares y móvil 4G sobre el 90% del territorio en 2023), la disponibilidad de supercomputación para investigación y desarrollo en IA es limitada comparada con los líderes; ni las mejores universidades del país tienen infraestructura avanzada para hacer de la IA una estrategia cotidiana. Además, muchos datos públicos y privados están fragmentados, no estandarizados o son de difícil acceso, como lo evidencian diversos diagnósticos sectoriales. El Índice de Gobierno Digital del DNP, aunque muestra mejoras, aún señala retos en la interoperabilidad y calidad de los datos estatales. Sin una inversión masiva y sostenida en infraestructura de cómputo y, crucialmente, en la gobernanza y calidad de los datos (más allá de la compra de máquinas), Colombia corre el riesgo de limitarse a aplicaciones de IA menos complejas.
2. La guerra por el talento de élite: Formar talento es clave, pero el mundo necesita creadores de IA: doctores, ingenieros de Machine Learning experimentados. Países como Canadá tienen estrategias agresivas para atraer talento global. Silicon Valley sigue siendo un imán. Universidades como Stanford o MIT gradúan cientos de especialistas en IA anualmente. Aunque universidades colombianas ofrecen programas relacionados con IA, la cantidad de egresados de doctorado específicamente en IA es aún baja. El Observatorio Laboral para la Educación (OLE) del Ministerio de Educación Nacional puede mostrar crecimiento en áreas TIC, pero la especialización de élite en IA es un nicho. Además, según estudios de competitividad como los del Foro Económico Mundial (FEM), Colombia enfrenta retos en retener talento altamente calificado debido a factores salariales y oportunidades de investigación avanzada. Sin una mejora radical en la formación de posgrado y condiciones atractivas, dependeremos de adaptar tecnología externa.
3. Construir un ecosistema innovador real, no solo en papel: Un ecosistema vibrante requiere alta inversión en I+D, colaboración universidad-empresa y capital de riesgo. Israel («Silicon Wadi») o Corea del Sur invierten porcentajes significativamente mayores de su PIB en I+D (cercanos o superiores al 4-5%) y tienen ecosistemas maduros de capital de riesgo tecnológico. Históricamente, la inversión en Actividades de Ciencia, Tecnología e Innovación (ACTI) en Colombia ha rondado apenas el 0.7-0.8% del PIB, según datos del Observatorio Colombiano de Ciencia y Tecnología (OCyT), muy por debajo del promedio de la OCDE (cercano al 2.7%). Aunque iniciativas como las de iNNpulsa Colombia buscan dinamizar el emprendimiento, el capital de riesgo para etapas tempranas de alta tecnología sigue siendo limitado comparado con mercados más desarrollados. La transferencia tecnológica desde las universidades, aunque existente, enfrenta barreras burocráticas y culturales, como lo señalan informes de MinCiencias. Pasar de las buenas intenciones a un ecosistema robusto exige superar estas brechas estructurales de financiación y colaboración.
4. La Ética: Del Discurso a la Práctica Justa y Confiable: Comprometerse con una IA ética es fundamental, pero su implementación es compleja. La Unión Europea debate intensamente su Ley de IA (AI Act). En Estados Unidos, escándalos por sesgos algorítmicos (raciales, de género) son recurrentes y documentados por instituciones como la ACLU o investigaciones académicas. El desafío es enorme. ¿Cómo creamos mecanismos efectivos para auditar algoritmos y detectar sesgos en el contexto colombiano, considerando nuestras propias desigualdades? La Superintendencia de Industria y Comercio (SIC) tiene el mandato de proteger al consumidor y los datos personales (Ley 1581), pero auditar la equidad de algoritmos complejos es un campo nuevo y técnicamente demandante. ¿Cómo garantizamos explicabilidad y transparencia? ¿Cómo aseguramos que la IA no agrave las brechas sociales y regionales documentadas por el DANE? Pasar de los principios éticos del CONPES a una supervisión efectiva que genere confianza real es un desafío técnico, regulatorio y social de primer orden, que requerirá capacidades institucionales robustas.

Una travesía necesaria con un gran potencial

La Política Nacional de IA de Colombia (CONPES 4144) es un paso adelante crucial. Sin embargo, su éxito depende de afrontar con determinación los gigantescos desafíos evidenciados por los datos. No basta el plan; se necesita inversión económica sostenida (superando el histórico bajo porcentaje del PIB en I+D), ejecución impecable, atraer y retener talento de clase mundial (compitiendo globalmente) y un compromiso práctico con la ética y la equidad (construyendo capacidades de supervisión reales).

Es una responsabilidad inmensa. La promesa de la IA es grande, y si Colombia logra superar estos obstáculos, tiene el potencial de desbloquear significativos beneficios económicos y sociales, convirtiéndose en un verdadero líder en la aplicación responsable y equitativa de la IA en la región. No obstante, es complicado desde del papel sin acciones reales de inversión fuerte en la ciencia y la tecnología, sin ahondar en los temas del desastre en la calidad de la educación básica y secundaria que debemos solucionar de forma estructural.