Latam-GPT: el modelo de IA que Chile y Brasil desarrollan para América Latina

Este modelo de lenguaje de inteligencia artificial creado en Chile, pero con la estrecha colaboración de Brasil, dispondrá más datos de la región que cualquier otro modelo GPT.

Fue el presidente Chile, Gabriel Boric, quien destacó y visibilizó el proyecto en su último discurso ante el Congreso, el pasado 1 de junio, en la ciudad de Valparaiso, citándolo entre sus logros durante más de tres años de gestión al frente del Poder Ejecutivo chileno. Antes, ya se había difundido el proyecto a través de las redes sociales, pero ahora, con el anunció de Boric, cobró relevancia informativa en toda la región.

“El futuro digital también debe hablar en nuestro idioma, con nuestras voces y para nuestra gente”, dijo en un pasaje de su discurso, aludiendo al proyecto de este modelo de lenguaje de Inteligencia Artificial (IA) creado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia) de Chile, un centro privado apoyado por el Estado chileno que ya a mediados del año 2022 comenzó a trabajar en el modelo.

El chileno Rodrigo Durán, gerente del Cenia, informó al periódico El país de España que Latam GPT tiene como especial objetivo mejorar el rendimiento de las soluciones tecnológicas para los países de América Latina. “Lo que queremos es promover la adopción de estas soluciones desde un punto de vista ético y responsable. Esa es nuestra meta con este proyecto, que la inteligencia artificial esté al servicio de las personas en Latinoamérica”, dijo Durán.

El GPT (Transformador Generativo Pre-entrenado) es un tipo de modelo de lenguaje grande que utiliza aprendizaje profundo para generar textos similares a los que elaboran los humanos. Los modelos GPT se entrenan con grandes conjuntos de datos de texto y código, lo que les permite comprender y producir respuestas coherentes y contextualmente relevantes.

Durán explicó que la fortaleza de Latam-GPT con relación a los otros GPT como los estadounidenses ChatGPT y Gemini y el chino DeepSeek será la de ser entrenado con datos de todo tipo (políticos, culturales, económicos, lingüísticos, sociales, científicos, ambientales…etc.) de Latinoamérica.

“No será mejor en dar respuesta a temas como bioquímica, modelos de negocios globales –salvo que sean de Latinoamérica–, pero su gran virtud estará en el conocimiento de los contextos locales de nuestra región. Es decir, Latam-GPT sabrá más y mejor sobre América Latina que cualquier otro modelo que no haya sido entrenado con estos datos”, dijo Durán.

Según el anuncio hecho por el propio presidente de Chile, Latam GPT será de uso gratuito en los países de la región y se lanzará al público alrededor de fines de este mes de junio.

El apoyo y la colaboración científica, operativa y financiera de Brasil será más que importante para potenciar el modelo creado por los chilenos, ya que este país es el que tiene el mejor y mayor desarrollo de sistemas de datos y desarrollos digitales de la región. Durante su último viaje oficial a Brasilia, la capital de Brasil, en abril pasado, Boric firmó con el presidente Lula Da Silva un acuerdo de colaboración para el desarrollo de Latam-GPT. Además, el gobierno chileno gestionó y concretó créditos del Banco de Desarrollo de América Latina y el Caribe (CAF) y de la Fundación Data Observatory de Amazon, la trasnacional de EE.UU. para financiar el Cenia.

Las mayores dificultades han estado en construir una base de datos suficientemente voluminosa y representativa de la región. A diferencia de empresas como Google, Meta y Open IA, en Cenia no cuentan con fuentes de información propias. Por eso lanzaron una campaña para convocar a centros de investigación, instituciones públicas, archivos, bibliotecas, universidades, organizaciones sociales, editoriales, productoras de cine y personas de toda la región con acceso a grandes volúmenes de datos a colaborar en el entrenamiento de Latam-GPT.

Los datos entregados por estos organismos son procesados y depurados en Cenia, donde trabajan unos 12 coordinadores de distintas áreas y unos 60 colaboradores.