El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 identifica un desafío crítico para Guatemala: aunque el país produce grandes volúmenes de datos a través de sistemas diversos, gran parte de esta información no está disponible para el desarrollo de soluciones basadas en IA.
¿Por Qué Hay Datos Pero No Están Disponibles?
Aunque los países de la región muestran avances significativos en su capacidad y gobernanza de datos, la disponibilidad de los mismos es un aspecto en el que más países muestran retrocesos. Esta situación no impide la existencia de excepciones notables como las de Ecuador, Guatemala, Perú y Paraguay, que mejoran de forma sustantiva y transversal.
Barreras para la Disponibilidad de Datos:
- Falta de portales de datos abiertos: No existen plataformas centralizadas para acceder a datos
- Formatos no estandarizados: Los datos están en formatos diversos y no estructurados
- Falta de APIs: No hay interfaces programáticas para acceder a los datos
- Documentación insuficiente: Falta de metadatos y documentación sobre los datos
- Barreras legales: Restricciones en el acceso y uso de datos
Impacto en el Desarrollo de Soluciones de IA
Esta brecha entre generación y disponibilidad de datos tiene un impacto significativo en el desarrollo de IA:
Limitación de Soluciones Locales
Sin acceso a datos locales, es difícil desarrollar soluciones de IA adaptadas a las necesidades específicas de Guatemala.
Reducción de Transparencia
La falta de datos disponibles limita la capacidad de análisis y evaluación de procesos y resultados.
Riesgo de Sesgos
Si no se avanza en robustecer los ecosistemas de datos a partir de su apertura y estandarización, se corre el riesgo de que las decisiones algorítmicas se basen en conjuntos de datos incompletos o sesgados.
Restricción de Ciencia Abierta
La falta de datos disponibles restringe el avance de la ciencia abierta y de la inteligencia artificial.
Casos de Éxito de Apertura de Datos en la Región
Ecuador: Mejora Sustantiva en Disponibilidad
Ecuador ha mejorado de forma sustantiva en la disponibilidad de datos, creando portales de datos abiertos y facilitando el acceso a información para el desarrollo de IA.
Perú: Avances en Apertura de Datos
Perú ha avanzado significativamente en la apertura de datos, mejorando la disponibilidad para investigadores y desarrolladores.
Paraguay: Estandarización de Datos
Paraguay ha trabajado en la estandarización de formatos de datos, facilitando su uso y procesamiento.
Estrategias para Mejorar la Disponibilidad
Crear Portales de Datos Abiertos
Desarrollar plataformas centralizadas donde se puedan acceder, buscar y descargar datos de forma estructurada y documentada.
Estandarizar Formatos
Usar formatos abiertos y estándares internacionales (CSV, JSON, XML) que faciliten el procesamiento y análisis de datos.
Desarrollar APIs
Crear interfaces programáticas (APIs) que permitan acceder a datos de forma automatizada y en tiempo real.
Documentar Datos
Proporcionar metadatos claros, descripciones y documentación sobre el origen, estructura y uso de los datos.
Fomentar el Uso
Crear casos de uso, ejemplos prácticos y proyectos piloto que demuestren el valor de los datos abiertos para el desarrollo de IA.
Conclusión
El desafío de "muchos datos, poca disponibilidad" es crítico para el desarrollo de IA en Guatemala. Aunque el país produce grandes volúmenes de datos, su disponibilidad limitada restringe el desarrollo de soluciones locales y puede llevar a decisiones algorítmicas basadas en datos incompletos o sesgados.
Sin embargo, Guatemala es una excepción notable junto con Ecuador, Perú y Paraguay en mejoras sustantivas. Para capitalizar esta oportunidad, es esencial:
- •Crear portales de datos abiertos accesibles
- •Estandarizar formatos y desarrollar APIs
- •Documentar datos y crear casos de uso
- •Fomentar el uso de datos abiertos para IA
Mejorar la disponibilidad de datos es esencial para el desarrollo de IA en Guatemala. Se requieren esfuerzos coordinados para crear portales de datos abiertos, estandarizar formatos, desarrollar APIs y fomentar el uso de datos abiertos para IA.
Recursos Adicionales
Si deseas aprender más sobre datos abiertos para IA, puedes explorar recursos sobre gestión de datos, apertura de datos o desarrollo de soluciones de IA basadas en datos abiertos.
Referencia
Soto, Á., Durán, R., Moreno, A., Adasme, S., Rovira, S., Jordán, V. y Poveda, L. (Coords.) (2025). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025. Documentos de Proyectos (LC/TS.2025/68). Comisión Económica para América Latina y el Caribe y Centro Nacional de Inteligencia Artificial.
Disponible en: indicelatam.cl y Documento ILIA 2025 (PDF)