Contexto Regional Específico: Dando Voz a América Latina en la Era de la IA

En un mundo cada vez más moldeado por la inteligencia artificial, las historias que se cuentan, las soluciones que se recomiendan y los datos que impulsan las decisiones a menudo provienen de otro lugar. Provienen de ciudades y países que están sobrerrepresentados en los datos de entrenamiento de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Pero ¿qué pasa con México, Colombia, Perú y Argentina? ¿Qué pasa con Jamaica, Trinidad, Guyana, Honduras y República Dominicana? ¿Qué pasa con pueblos rurales, pequeñas islas y comunidades fronterizas que viven vidas ricas y complejas pero existen apenas, si acaso, en estos cerebros digitales?

Por eso diseñé el Contexto Regional Específico (CRE), una metodología que asegura que las personas, problemas y potencial de regiones desatendidas no solo sean vistos sino empoderados. El CRE da voz, precisión y relevancia a quienes viven y trabajan fuera del foco global de la IA.

El Problema Que Estamos Resolviendo

Los grandes modelos de lenguaje se entrenan con océanos de datos de internet, libros y medios. Pero estos océanos son desiguales. La mayor parte del contenido proviene de unos pocos países, unos pocos idiomas y unas pocas culturas dominantes. Esto lleva a varios problemas ocultos pero serios:

Falta de Representación

Si tu comunidad no está en los datos, tu realidad no influirá en las respuestas. Un niño en Santa Lucía preguntando sobre herramientas agrícolas puede recibir consejos para el clima europeo. Una MiPyME jamaiquina buscando estrategias de precios puede recibir una respuesta estilo Silicon Valley que no da en el blanco.

Pobre Precisión

Los LLMs hacen afirmaciones confiadas que pueden ser incorrectas o irrelevantes en tu contexto. Por ejemplo, sugerir soluciones de pago digital en áreas donde los smartphones son escasos o asumir confianza en instituciones donde la desconfianza es la norma.

Riesgos de Percepción

Con el tiempo, las personas comienzan a creer que el conocimiento local no es valioso. Los niños y jóvenes adultos pueden aceptar las respuestas de la IA como verdad, incluso cuando esas respuestas borran su cultura, patrones de habla o experiencia vivida.

Daño Societal

Si los negocios locales toman decisiones basadas en resultados de IA genéricos y globalizados, arriesgan el fracaso. Si los gobiernos usan IA para redactar políticas sin CRE, pierden matices críticos. Si los sistemas educativos adoptan herramientas de IA que no hablan nuestro idioma, literal y culturalmente, las mentes jóvenes son moldeadas por sesgos invisibles.

Por Qué Necesitamos CRE

El Contexto Regional Específico es sobre equilibrio y justicia. No lucha contra la IA; la mejora. Asegura que la IA apoye a las personas, en lugar de reemplazarlas o tergiversarlas.

El CRE es particularmente vital para:

• Niños, que merecen herramientas de aprendizaje que hablen a su realidad

• Jóvenes y adultos, que necesitan herramientas laborales que entiendan las limitaciones locales

• MiPyMEs, que no pueden permitirse desperdiciar tiempo y dinero en consejos inadecuados

• Líderes corporativos, que deben tomar decisiones informadas que respeten las dinámicas culturales

• Legisladores, que necesitan proteger a los ciudadanos de daños algorítmicos invisibles

Los Beneficios del CRE

Relevancia Cultural: Los consejos, prompts y estrategias reflejan tu experiencia vivida

Alineación Económica: Los precios, compras y comportamiento del consumidor se adaptan a las normas regionales

Empoderamiento: Los usuarios inyectan sus propios datos e insights, convirtiéndose en co-diseñadores de sus soluciones

Mayor Precisión: La IA es corregida, no solo consultada

Justicia en la Adopción de IA: Las comunidades obtienen herramientas equitativas, no algoritmos de segunda mano

El Enfoque General

El CRE funciona enseñando a las personas a agregar insight local en sus prompts de IA. No requiere programación o habilidad técnica. Requiere conocer tu entorno y usar ese conocimiento intencionalmente.

Hacemos esto:

• Insertando comportamientos, desafíos y preferencias locales directamente en los prompts

• Declarando tu ubicación y sus realidades, como brechas de infraestructura o temporadas festivas

• Describiendo dinámicas de confianza, como dependencia en transacciones cara a cara o líderes comunitarios

• Especificando condiciones económicas y digitales, como acceso a crédito o uso de WhatsApp sobre email

Por ejemplo:

En lugar de: "Genera ideas de marketing para un restaurante pequeño" Prueba: "Genera ideas de marketing para un restaurante pequeño en la zona rural de Belice, donde los clientes dependen del efectivo, anuncios de radio y mercados de fin de semana"

En lugar de: "Crea una estrategia de crecimiento empresarial" Prueba: "Crea una estrategia de crecimiento empresarial para una MiPyME trinitense que vende productos de belleza a través de Instagram y entrega por courier, pero enfrenta problemas de confianza del cliente con el prepago"

El Marco CRE

El marco es simple, estructurado y diseñado para todos:

Agregar Contexto Geográfico

Nombra tu ubicación, desde el país hasta el pueblo específico o barrio

Especificar Realidades Económicas

Menciona mercados informales, normas de crédito, poder adquisitivo o desafíos de entrega

Incluir Matiz Cultural

Comparte peculiaridades del idioma, feriados locales, barreras de confianza o normas sociales

Inyectar Observación del Mundo Real

Agrega lo que realmente ves o experimentas, como "la mayoría de la gente paga en efectivo los viernes después del día de pago"

Declara Tu Rol o Limitaciones

Deja que la IA sepa si eres madre soltera, maestro con tecnología limitada, o líder juvenil en un área de baja conectividad

Ejemplos Específicos para América Latina

Para una MiPyME en Colombia: "Crea una estrategia de ventas para mi negocio de empanadas en Medellín, donde la mayoría de clientes pagan con efectivo, prefieren WhatsApp para pedidos, y la competencia incluye vendedores ambulantes informales que no pagan impuestos."

Para un educador en Guatemala: "Diseña un plan de clase sobre matemáticas para estudiantes de secundaria en área rural de Guatemala, donde hay cortes de electricidad frecuentes, acceso limitado a internet, y muchos estudiantes trabajan en agricultura familiar."

Para un emprendedor en Argentina: "Ayúdame a crear un plan de precios para mi consultorio dental en Buenos Aires, considerando la inflación del 100% anual, que muchos clientes prefieren planes de pago, y que compito contra clínicas que aceptan obras sociales."

Reflexiones Finales

La inteligencia artificial no debería ser un motor de consejos globales de talla única. Debería ser una conversación, donde tu voz importa. El futuro pertenece a quienes pueden entrenar al entrenador, quienes pueden guiar a la IA, y quienes pueden insertar su realidad en la imaginación de la máquina. Eso es lo que permite el Contexto Regional Específico.

No solo estamos enseñando a la IA sobre nosotros mismos. Estamos reclamando el derecho a ser vistos, escuchados y servidos. Esta es tu región. Esta es tu voz. Deja que moldee el futuro.

Sobre el Autor

Adrian Dunkley es un científico de IA con 15 años de experiencia, emprendedor y fundador de StarApple AI, la primera startup de IA en el Caribe. Ha construido más de 150 soluciones de IA en finanzas, seguros, turismo y educación. Como líder de pensamiento en IA reconocido y asesor de gobiernos y empresas, Adrian diseñó la metodología de Contexto Regional Específico (CRE) para asegurar que las comunidades subrepresentadas sean empoderadas, no borradas, por la inteligencia artificial. Su trabajo combina IA, ciencia del comportamiento y equidad regional para ayudar a moldear un futuro más inteligente y justo.