Colombia entra en la carrera global por la inteligencia artificial: estos son sus avances y desafíos

La inteligencia artificial dejó de ser una discusión concentrada en laboratorios, empresas tecnológicas y modelos experimentales para convertirse en un asunto de competitividad económica, infraestructura, educación, inversión y capacidad del Estado.

Ese es el eje del informe “GTIPA Perspectives: Making AI Policy to Drive Innovation”, elaborado por la Global Trade and Innovation Policy Alliance (GTIPA), que examina las políticas adoptadas alrededor del mundo y dedica un capítulo a Colombia, preparado por TicTac de la Cámara Colombiana de Informática y Telecomunicaciones (CCIT), con autoría de Germán López.

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El documento plantea una conclusión que atraviesa sus 142 páginas: la competencia internacional por la inteligencia artificial no se definirá únicamente por quién imponga primero una regulación.

La infraestructura para procesar datos, la disponibilidad de energía, el talento humano, la investigación, el acceso al capital, la capacidad de las empresas para adoptar la tecnología y el uso que haga el propio Estado serán factores determinantes.

GTIPA reúne una red de más de 60 centros de pensamiento independientes de más de 40 economías. Para este informe recopiló 32 análisis elaborados por 28 centros de pensamiento sobre 30 países, entre ellos Colombia, Argentina, Brasil, Chile, México, Costa Rica, Ecuador, Perú, Estados Unidos, Alemania, India, Australia, Sudáfrica, Italia y Vietnam.

El estudio considera a la IA una tecnología de propósito general cuyo impacto podría alcanzar una dimensión comparable con la electricidad e Internet.

La dimensión económica explica buena parte de esa carrera. El informe recoge una estimación de Goldman Sachs según la cual la inteligencia artificial generativa podría elevar en 7 % el producto interno bruto mundial, equivalente a unos USD 7 billones, y aumentar el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales durante diez años.

También cita investigaciones según las cuales sistemas de asistencia al cliente apoyados por IA elevaron en 34 % la productividad de trabajadores principiantes y de menor cualificación, mientras el uso de estas herramientas incrementó en 26 % la producción de desarrolladores de software.

La discusión, por tanto, ya no consiste únicamente en determinar cómo controlar los riesgos de la tecnología. El estudio identifica una carrera paralela por construir las condiciones que permitan utilizarla.

De los casos analizados surgen cuatro criterios generales: estrategias nacionales coordinadas y con metas concretas; espacio para la experimentación acompañado por la intervención del Estado como inversionista, comprador y usuario; políticas adaptadas a las fortalezas particulares de cada país; y cooperación internacional para construir cadenas tecnológicas y capacidades que difícilmente pueden desarrollarse de manera aislada.

En esa nueva geografía tecnológica, la capacidad de cómputo y la energía se convierten en infraestructura estratégica.

Argentina avanza con un proyecto Stargate en la Patagonia; Chile desarrolla el cable submarino Humboldt, concebido para establecer una conexión digital directa entre Suramérica y Asia-Pacífico; Italia impulsa una estrategia para atraer inversión extranjera en centros de datos; Querétaro se consolida como polo de centros de datos en México, con proyectos de Amazon y CloudHQ, y Estados Unidos ha reducido requisitos regulatorios para facilitar la construcción de estas instalaciones.

La carrera también se libra en los supercomputadores y los centros de investigación. Grecia construye DAEDALUS; Italia ha puesto el supercomputador Leonardo al servicio de proyectos europeos; Serbia trabaja con Nvidia en una plataforma nacional de IA; Sudáfrica creó un instituto especializado mediante una alianza público-privada, y Estados Unidos desarrolla Genesis Mission, una red que pretende conectar laboratorios nacionales, sistemas de IA, supercomputadores y conjuntos de datos.

El capital es otro componente. Argentina ofrece estabilidad tributaria, aduanera y cambiaria durante tres décadas para determinadas inversiones superiores a USD 200 millones. Australia creó un fondo de reconstrucción nacional de 15.000 millones de dólares australianos y Brasil reportó USD 1.000 millones en créditos e inversiones de capital aprobados para inteligencia artificial entre enero de 2023 y septiembre de 2025.

Colombia: ya existe una hoja de ruta, pero apenas comienza la ejecución
En el capítulo colombiano, el informe reconoce que el país ha pasado gradualmente de los principios generales a instrumentos concretos.

El centro de esa arquitectura es el CONPES 4144 de 2025, definido en el estudio como el principal marco estratégico nacional para el desarrollo, adopción y utilización responsable de inteligencia artificial.

La política articula infraestructura digital, gobernanza de datos, capital humano, investigación, innovación y administración de riesgos. Sin embargo, el propio análisis advierte que Colombia continúa enfrentando dificultades en disponibilidad de infraestructura tecnológica, acceso a datos de calidad, talento especializado y adopción de soluciones de IA dentro del aparato productivo. Debido a que la política fue adoptada recientemente, el informe considera prematuro medir plenamente sus resultados.

Ese punto resulta central para entender la posición colombiana. El país ya cuenta con una política nacional, pero todavía debe convertirla en capacidad tecnológica y productiva.

El CONPES busca coordinar al Gobierno, empresas, universidades y centros de investigación; reducir obstáculos para la adopción; fortalecer infraestructura y ecosistemas de datos; formar talento especializado y ofrecer una dirección de largo plazo que permita disminuir la incertidumbre para quienes evalúan inversiones relacionadas con IA.

El informe encuentra, además, uno de los avances colombianos más concretos en un sector que no suele aparecer en primer lugar cuando se habla de innovación tecnológica: la justicia.
En 2024, el Consejo Superior de la Judicatura expidió el Acuerdo PCSJA24-12243, que fijó lineamientos para el uso de herramientas de inteligencia artificial por parte de magistrados, jueces y empleados judiciales.

Las aplicaciones previstas incluyen gestión documental, búsqueda de información y asistencia en la elaboración de documentos, pero bajo criterios de supervisión humana, protección de datos, transparencia, responsabilidad y respeto de los derechos fundamentales.

GTIPA destaca ese mecanismo porque reduce la incertidumbre institucional sobre qué puede hacerse con estas tecnologías, permite experimentación bajo supervisión y puede convertir al Estado en demandante de soluciones tecnológicas especializadas para el sistema judicial. Es decir, la administración pública deja de ocupar exclusivamente el papel de regulador y comienza a actuar también como usuario.

A ello se suma el programa de transformación digital de la Rama Judicial apoyado por el Banco Interamericano de Desarrollo. Aunque originalmente no fue concebido como un programa de inteligencia artificial, la digitalización de expedientes, la modernización de los sistemas de información y el aumento de la interoperabilidad crean una condición indispensable para incorporar posteriormente estas tecnologías: datos organizados y accesibles sobre los cuales puedan operar sistemas analíticos y herramientas de IA.

La infraestructura digital previa importa tanto como el algoritmo. El estudio señala que la digitalización de grandes volúmenes de información judicial puede producir conjuntos de datos estructurados; la modernización tecnológica reduce obstáculos operativos; la interoperabilidad facilita procesos analíticos, y el fortalecimiento institucional prepara a la justicia para incorporar nuevas herramientas.

Otro paso se produjo el 19 de junio de 2026, cuando el Consejo de Estado creó, mediante la Resolución 2, su Comité de Inteligencia Artificial. El organismo tiene funciones relacionadas con elaboración de lineamientos, capacitación de funcionarios, identificación de riesgos y acompañamiento a la incorporación de tecnologías emergentes, particularmente inteligencia artificial generativa.

El documento destaca que esta instancia debe abordar simultáneamente las posibilidades de aumentar la eficiencia judicial y los riesgos derivados de sesgos algorítmicos, respuestas incorrectas producidas por los modelos, tratamiento de datos y posibles afectaciones de derechos fundamentales. Su creación es presentada como un mecanismo para desarrollar capacidad institucional, establecer reglas operativas, experimentar de manera controlada y generar prácticas que posteriormente puedan servir a otras entidades estatales.

El contraste con América Latina
La comparación regional permite dimensionar el desafío colombiano. Chile, por ejemplo, aparece en el informe con una estrategia apoyada no solamente en regulación, sino en continuidad institucional, formación de talento, adopción estatal, infraestructura digital, energía renovable y minerales críticos.

El documento sostiene que su competitividad futura dependerá menos de fabricar grandes modelos fundacionales propios y más de conseguir que empresas, trabajadores y entidades públicas incorporen eficazmente la inteligencia artificial.
Argentina sigue una ruta distinta, orientada a atraer grandes inversiones y capacidad de cómputo.

El informe destaca el proyecto anunciado por OpenAI y Sur Energy para desarrollar en la Patagonia el primer centro Stargate de América Latina, con una inversión prevista de hasta USD 25.000 millones y una capacidad de procesamiento de 500 megavatios.

Brasil combina regulación, financiación e intervención estatal. Su Plan Brasileño de Inteligencia Artificial contempla hasta 23.030 millones de reales en inversiones entre 2024 y 2028 para innovación empresarial, aplicaciones productivas, servicios públicos, infraestructura de investigación y gobernanza. Además, el BNDES y Finep reportaron USD 1.000 millones aprobados para desarrolladores de IA, hardware, chips, supercomputación, nube y centros de datos entre enero de 2023 y septiembre de 2025.

La fotografía regional que deja el estudio es, por tanto, heterogénea. Algunos países están compitiendo por centros de datos; otros por talento, energía, investigación, aplicaciones estatales o incentivos a la inversión. No existe un único modelo.

El talento aparece como otra gran frontera. Prácticamente todos los países examinados tienen programas educativos o de capacitación. Australia proyecta formar a más de 30.000 educadores y administradores mediante su acelerador nacional de habilidades en IA; California estableció alianzas entre compañías tecnológicas y el sistema universitario estatal; Ecuador fijó como objetivo capacitar a 10.000 trabajadores, y Pakistán busca formar 10.000 instructores especializados para 2027.

Esta dimensión tiene una implicación particular para Colombia. El diagnóstico colombiano identifica precisamente la disponibilidad de talento especializado como una de las limitaciones del ecosistema.

De ahí que la política nacional no pueda agotarse en establecer principios sobre el uso responsable de la tecnología: deberá producir suficientes ingenieros, investigadores, técnicos, servidores públicos y trabajadores capaces de incorporar IA a actividades productivas.

El Estado pasa de regulador a usuario
Uno de los cambios más importantes identificados por GTIPA es el papel de los gobiernos. El estudio plantea que el Estado puede generar demanda y acelerar la innovación utilizando directamente inteligencia artificial.

Los ejemplos son diversos: Argentina reporta que PROMETEA redujo en 77 % los tiempos de resolución de determinados procesos y elevó la productividad de fiscales; Brasil contabilizaba 182 soluciones de IA operando en el Gobierno federal en 2025; Chile desarrolla “Ciudades por la IA” para conectar problemas municipales con proveedores tecnológicos; Perú creó la figura de un responsable de inteligencia artificial para identificar y ejecutar casos de uso en cada entidad pública, y Colombia aparece precisamente por los lineamientos adoptados para la Rama Judicial.

El fenómeno abre otra competencia: quién consigue llevar la IA desde los documentos de política pública hasta hospitales, juzgados, escuelas, empresas, fábricas y trámites administrativos.

Las pequeñas y medianas empresas, prueba decisiva.  GTIPA advierte que el potencial económico de la inteligencia artificial solo podrá materializarse si la tecnología llega a compañías de diferentes tamaños y sectores. Alemania cuenta con 26 centros regionales que apoyan a pequeñas y medianas empresas mediante capacitación y asesoría especializada; Italia dispone de un centro para que compañías manufactureras experimenten con tecnologías digitales, y México registra experiencias de automatización industrial que han reducido fallas de mantenimiento.

Para Colombia, esta cuestión se conecta directamente con una de las advertencias del capítulo nacional: la adopción dentro del sector productivo continúa siendo uno de los desafíos. Tener una estrategia nacional de IA no equivale automáticamente a lograr que miles de empresas utilicen esas herramientas para aumentar productividad, automatizar procesos, analizar información o desarrollar nuevos productos.

Regular, pero sin convertir la regulación en toda la política. El estudio dedica especial atención a los modelos regulatorios. Indonesia contempla sandboxes regulatorios y obligaciones graduales según el riesgo; Pakistán proyecta permitir que 70 empresas experimenten dentro de entornos regulatorios controlados; Sudáfrica sometió sucesivos borradores de política a consulta y comparación internacional, mientras Vietnam plantea controles posteriores y un sistema escalonado según niveles de riesgo.

La tesis que recorre el documento no consiste en prescindir de las reglas, sino en evitar que la política de inteligencia artificial se reduzca a ellas. Protección de datos, transparencia, supervisión humana y controles para aplicaciones de alto riesgo conviven con otra agenda: infraestructura, inversión, talento, investigación, energía, adopción empresarial y capacidad del Estado.

El informe incorpora además una Declaración sobre IA libre y abierta, respaldada por 23 firmantes, que propone cooperación entre países democráticos y un marco internacional orientado a preservar innovación, libertad de expresión, comercio y acceso a estas tecnologías, junto con transparencia y utilización responsable.

Para Colombia, el diagnóstico final es de transición. El país ha construido una base mediante el CONPES 4144, los avances de transformación digital y los primeros esquemas institucionales para utilizar inteligencia artificial dentro de la justicia.

Sin embargo, GTIPA señala expresamente que muchas de estas iniciativas se encuentran en etapas iniciales y que sus efectos de largo plazo todavía no pueden evaluarse.

Ese matiz marca la principal conclusión periodística del capítulo colombiano: Colombia ya entró institucionalmente en la carrera de la inteligencia artificial, pero la siguiente fase será demostrar capacidad de ejecución.

La comparación internacional muestra que la ventaja no dependerá únicamente de contar con una política escrita. Los países están movilizando miles de millones de dólares, construyendo centros de datos y supercomputadores, asegurando energía, formando trabajadores, conectando universidades con empresas y utilizando al propio Estado como laboratorio y comprador.

La carrera global por la IA está pasando, en suma, de los principios a la infraestructura y de las estrategias a los resultados. Para Colombia, el CONPES y las primeras experiencias del sector público constituyen el punto de partida.

El desafío que plantea el informe es convertir esa arquitectura institucional en capacidad de cómputo, talento, inversión, investigación, adopción empresarial y aplicaciones concretas capaces de producir mejoras de productividad.

En ese terreno se está definiendo qué países serán simples consumidores de inteligencia artificial y cuáles conseguirán incorporarla como motor de crecimiento, innovación y transformación del Estado.

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