¿Por qué hablar de descolonizar la IA ahora?

Introducción

La inteligencia artificial se expande rápidamente en América Latina y el Caribe. Gobiernos, empresas y organismos internacionales promueven su adopción como una herramienta de eficiencia, modernización y desarrollo. Sin embargo, este despliegue suele ocurrir sin marcos regulatorios sólidos, sin datos representativos y sin una reflexión profunda sobre sus impactos sociales, políticos y culturales.

Lejos de ser neutral, la IA es una infraestructura de poder. Los sistemas algorítmicos incorporan decisiones humanas, valores implícitos y supuestos históricos que reflejan, y muchas veces amplifican desigualdades preexistentes. Cuando estas tecnologías se diseñan y entrenan fuera de la región, el riesgo no es solo técnico: es estructural. La IA puede convertirse así en una nueva forma de colonialidad tecnológica.

Descolonizar la IA no es una metáfora académica. Es una necesidad política y ética frente a un modelo tecnológico que posiciona a América Latina como consumidora de sistemas importados, pero rara vez como productora de conocimiento, marcos normativos o infraestructuras propias. Este documento propone un marco breve para comprender ese problema y avanzar hacia alternativas situadas, feministas y orientadas a derechos humanos.

Para profundizar más se puede leer

• Paola Ricaurte (Colombia) – Colonialismo de datos, poder y tecnología desde el Sur Global.

• Yuderkys Espinosa Miñoso (Rep. Dominicana / Caribe) – Feminismo decolonial, colonialidad del saber y del poder.

• Rita Segato (Argentina/Brasileña) – Poder, violencia estructural y colonialidad (clave para pensar tecnología y control).

• Karina Batthyány (Uruguay) – Desigualdad estructural, cuidados y políticas públicas con enfoque de género.

1. ¿Qué significa descolonizar la IA?

Descolonizar la inteligencia artificial implica cuestionar la idea de que la tecnología es neutral, universal o inevitable. Desde América Latina, distintas autoras y colectivos han mostrado que los sistemas técnicos están atravesados por relaciones de poder, intereses económicos y lógicas extractivas.

La colonialidad tecnológica se expresa cuando territorios del Sur Global son tratados como fuentes de datos, mercados de prueba o espacios de experimentación, sin capacidad real de decisión. Descolonizar la IA supone recuperar epistemologías propias, reconocer saberes comunitarios, indígenas y feministas, y disputar quién define los problemas que la tecnología busca resolver.

Desde esta perspectiva, la justicia algorítmica no se limita a corregir sesgos técnicos, sino que exige autodeterminación regional, soberanía de datos y participación real de las comunidades afectadas.

Para profundizar más se puede leer

• Paola Ricaurte (Colombia) – Data colonialism y extractivismo digital.

• Mara Viveros Vigoya (Colombia) – Interseccionalidad y poder desde el Sur.

• Yuderkys Espinosa Miñoso (Caribe) – Epistemologías críticas y descolonización del conocimiento.

• Silvia Rivera Cusicanqui (Bolivia) – Crítica al pensamiento colonial y a la neutralidad del saber.

2. ¿Cómo identificar IA colonial?

La IA colonial no siempre se presenta de forma explícita. A menudo se introduce bajo discursos de eficiencia, innovación o modernización del Estado. Sin embargo, existen señales claras para identificarla.

En el plano técnico, destacan los sesgos en los datos, históricos y metodológicos, la exclusión de lenguas indígenas y variantes regionales, y el uso de modelos importados sin adaptación contextual. En el plano político, se observa concentración de poder en grandes corporaciones tecnológicas, contratos opacos con Estados y dependencia de infraestructuras extranjeras para servicios públicos críticos.

En el plano social, la IA colonial produce exclusión sistemática, vigilancia desproporcionada y daño concentrado en poblaciones históricamente marginadas. La pregunta clave no es si el sistema “funciona bien”, sino para quién funciona y a costa de quién.

📚 Para profundizar más se puede leer

• Carolina Botero (Colombia) – Derechos digitales, gobernanza de internet y poder corporativo.

• Beatriz Busaniche (Argentina) – Software libre, vigilancia y políticas tecnológicas.

• Renata Ávila (Guatemala) – Infraestructura, colonialismo digital y concentración tecnológica.

• DataGénero (Argentina) – Sesgos algorítmicos, datos y políticas públicas con enfoque de género.

3. ¿A quién daña la IA colonial?

Los impactos de la IA no se distribuyen de manera equitativa. En América Latina, los daños recaen de forma desproporcionada sobre pueblos indígenas y afrodescendientes, comunidades LGBTIQ+, mujeres en situación de pobreza y territorios rurales.

Estos daños son tanto materiales, exclusión de servicios, vigilancia, criminalización, como simbólicos, estigmatización, invisibilización de saberes, reproducción de jerarquías coloniales y patriarcales. Tecnologías como el reconocimiento facial, la automatización del bienestar social o los sistemas predictivos de seguridad han demostrado reforzar desigualdades raciales, de género y territoriales.

Comprender estos impactos es fundamental para justificar la urgencia de alternativas.

Para profundizar más se puede leer

• Giselle Ribeiro da Silva (Brasil) – Racismo algorítmico y reconocimiento facial.

• Joana Varon (Colombia) – Derechos humanos, tecnología y vigilancia.

• Colectiva Luchadoras (México) – Violencia digital y género.

4. ¿Qué proponen desde América Latina?

Desde la región existen propuestas concretas para transformar la IA en una herramienta de justicia social y autodeterminación. Entre ellas destacan:

• Epistemologías propias, que reconocen la dimensión política de la tecnología y valoran saberes situados.

• Gobernanza de datos con enfoque comunitario, como los Principios CARE, que priorizan control, autoridad colectiva, responsabilidad y ética.

• Justicia lingüística, mediante el desarrollo de modelos y datasets en lenguas indígenas y variantes locales.

• Diseño participativo y co-creación, que desplazan el modelo vertical hacia formas de gobernanza distribuida.

• Evaluaciones de Impacto Algorítmico situadas, que analizan efectos diferenciados por género, raza, clase, territorio y OSIG.

Estas propuestas no buscan “alcanzar” al Norte Global, sino descentrar su hegemonía tecnológica.

Para profundizar más se puede leer

• Sursiendo (México) – Infraestructura comunitaria, tecnologías feministas y autonomía digital.

• Laboratorio de Interconectividades (México) – Diseño participativo y tecnologías situadas.

5. ¿Cómo empezar a descolonizar la IA?

Descolonizar la IA es una práctica concreta. Implica cambiar las preguntas que hacemos, los criterios que usamos para evaluar sistemas y las estructuras de decisión.

Algunos principios clave incluyen: gobernanza distribuida, no-delegación algorítmica real (con responsabilidad humana efectiva), soberanía sobre infraestructura digital y articulación entre Estado y sociedad civil. La descolonización no ocurre sin regulación, pero tampoco sin activismo, vigilancia social y producción de conocimiento crítico.

Para profundizar más se puede leer

• Renata Ávila (Guatemala) – Soberanía digital y regulación tecnológica.

• Verónica Barassi (Argentina) – Datos, infancia y poder algorítmico.

• Paola Villareal (México) – Derechos humanos, tecnología y participación ciudadana.

Cierre

Descolonizar la inteligencia artificial no significa rechazar la tecnología, sino disputar su sentido. Significa reapropiarla para que respete derechos, refleje realidades locales, redistribuya poder y fortalezca la democracia.

Este documento es un punto de partida. La IA es un campo en disputa, y América Latina tiene la capacidad, y el derecho, de decidir cómo se gobierna la tecnología que atraviesa nuestras vidas.

📂 Repositorio GitHub: Descolonizar la IA – ALC

🌐 Arrecife: datos, derechos humanos y tecnología desde América Latina

Para profundizar más se puede leer

• Colectiva Feminista de Datos (ALC) – Prácticas de datos con enfoque feminista.

• Arrecife – Datos, derechos humanos y tecnología desde América Latina.

• Redes feministas y decoloniales de tecnología en ALC – Producción colectiva de conocimiento y acción política.