América Latina necesita una regulación de la inteligencia artificial (IA) que proteja la privacidad de los datos sin convertirse en una barrera para la innovación y el emprendimiento tecnológico.
Esta afirmación la hizo Eduardo López, presidente de Google Cloud para América Latina, durante una entrevista con elDinero.
López considera que la región debe avanzar hacia una regulación pragmática, enfocada en riesgos concretos y en el fortalecimiento de los marcos existentes. También plantea adoptar estándares técnicos globales, como los de ISO/IEC, para favorecer la interoperabilidad regional y fortalecer las capacidades de las autoridades sectoriales.
“Para equilibrar la protección de datos con el dinamismo comercial en América Latina, el camino óptimo es una regulación pragmática enfocada en la gestión de riesgos concretos y en el fortalecimiento de los marcos existentes”, afirmó.
El planteamiento cobra relevancia ante la expansión del uso de IA en empresas y Gobiernos. López señaló que el entorno normativo debe estar acompañado de tecnología diseñada con privacidad desde el origen. Aseguró que los datos corporativos o gubernamentales procesados en Google Cloud “jamás se utilizan para entrenar nuestros modelos de inteligencia artificial”.
Desafíos
En el sector público, uno de los principales obstáculos para ampliar el uso de IA no sería la falta de información, sino la forma en que está organizada. Según López, los datos suelen encontrarse fragmentados en silos institucionales y formatos obsoletos, lo que dificulta alimentar soluciones de IA a escala nacional.
Sin una adecuada gobernanza y estandarización de los datos públicos, explicó, resulta complejo transformar proyectos piloto en servicios ciudadanos de mayor alcance en áreas como salud, educación o gestión fiscal.
A este problema se suma la regulación de las compras públicas. López señaló que las reglas de contratación fueron diseñadas para adquirir bienes físicos y no necesariamente para incorporar modelos ágiles de “software” o servicios en la nube.
Para acelerar el uso gubernamental de IA de forma responsable, plantea que los Estados adopten políticas Cloud First, modernicen sus esquemas de licitación y establezcan mecanismos regulatorios concentrados en riesgos concretos, evitando restricciones que puedan limitar la innovación.
Infraestructura
La infraestructura física constituye otro elemento de la expansión de la nube y la IA en mercados emergentes. López explicó que, para mercados estratégicos de Centroamérica y el Caribe, como República Dominicana, Google Cloud busca extender su infraestructura crítica mediante autopistas digitales de fibra óptica submarina.
La infraestructura global de la compañía comprende más de 43 regiones de nube, 202 localizaciones de “network edge” y 36 proyectos de cables submarinos anunciados, según los datos suministrados durante la entrevista.
La descentralización también responde a exigencias de regulación y soberanía de datos en sectores estratégicos y el sector público. En escenarios con requisitos estrictos de seguridad nacional, residencia de datos o baja conectividad, López mencionó Google Distributed Cloud, que permite llevar infraestructura de IA y modelos al centro de datos del cliente o a entornos locales.
En esos casos, señaló, la tecnología puede operar incluso en entornos desconectados de internet, conocidos como “air-gapped”.
Mipymes
Para las micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes) dominicanas, el ejecutivo sostuvo que la computación en la nube reduce la necesidad de realizar grandes inversiones iniciales en infraestructura física o servidores. Esto permite que emprendimientos accedan a capacidades de infraestructura, análisis y seguridad utilizadas por grandes corporaciones.
López agregó que Gemini Enterprise puede facilitar la adopción de agentes virtuales y soluciones de atención al cliente. Mencionó aplicaciones como la optimización de la logística, la personalización de recomendaciones de venta y el soporte automatizado mediante lenguaje natural.
