Freddy Vega: la IA como “lotería” para América Latina

La apuesta de Freddy Vega: aplicar, no inventar

Freddy Vega, cofundador y director ejecutivo de Platzi, volvió a poner a América Latina en el centro del debate sobre inteligencia artificial durante su conferencia en Platzi Conf Colombia. El mensaje fue directo: la región no necesita fabricar su propio modelo de lenguaje, necesita usar los que ya existen para resolver problemas concretos de salud, educación, justicia e infraestructura. "La inteligencia artificial es como ganarse la lotería", resumió, en una frase que aterrizó la idea de que el conocimiento experto está disponible a un costo cada vez más bajo.

Para Vega, el verdadero cuello de botella no está en el software sino en la energía, las instituciones y la calidad de los datos públicos. La declaración coincide con un momento clave para la región: el sistema de pagos inmediatos Bre-B, que el ejecutivo colombiano puso como ejemplo de infraestructura digital bien hecha, acaba de superar los 35 millones de usuarios y procesa cerca de 8 millones de operaciones diarias, según cifras del Banco de la República recogidas por El Espectador.

Bre-B como espejo de lo que la IA podría hacer

Durante su exposición, Vega calificó a Bre-B como "un milagro del Banco de la República" y lo usó como prueba de que América Latina puede construir infraestructura pública digital de alto impacto cuando hay voluntad institucional. El sistema colombiano, en operación plena desde el 6 de octubre de 2025, pasó de procesar 2,5 millones de transacciones diarias en noviembre de 2025 a cerca de 8 millones en septiembre de 2026, según datos de Ana María Prieto, directora del Departamento de Sistemas de Pago del Banco de la República, citados por El Espectador.

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La red pasó de unas 40 entidades participantes en la etapa inicial a cerca de 250 hoy, incluyendo bancos, cooperativas y fintech. El 65 % de las operaciones son inferiores a COP 50.000, lo que muestra que la plataforma ya forma parte del pago cotidiano del colombiano promedio. Vega lo presenta como un caso a replicar: la lección no es la tecnología en sí, sino la coordinación entre el banco central, la industria financiera y el regulador.

Energía primero: el cálculo que cambia el tablero

Vega fue categórico: "Si no hay energía, no hay AI, no hay data centers, no hay cómputo". Y en eso, la región parte con ventaja. Citó a Colombia, Chile, Perú y México como países con una matriz energética renovable creciente y con reservas estratégicas de cobre y litio. Esos minerales son críticos para la electrificación, el almacenamiento y la propia infraestructura de cómputo que demanda la IA.

La proyección de mercado respalda esa lectura. Según el informe Latin America Data Center Market Landscape 2026-2031 de ResearchAndMarkets, el mercado regional de centros de datos crecerá a una tasa anual compuesta del 8,01 % entre 2025 y 2031, impulsado por la demanda de IA, la electrificación y la presión por infraestructura baja en carbono. Brasil lanzó en 2024 su Plan Nacional de IA con un compromiso de USD 4.000 millones, y Colombia avanza con su Política Nacional de IA, que contempla un presupuesto de USD 116 millones enfocado en gobernanza, talento digital e infraestructura tecnológica hacia 2030.

Ni LLM nacional ni copiar a EE. UU. o China

Uno de los puntos más comentados de la charla fue el rechazo explícito de Vega a los modelos fundacionales propios. "Nada de LLM nacionales. Esto es una pérdida de tiempo", dijo. En su lugar, propuso tres líneas de trabajo concretas:

Aplicar modelos existentes a problemas locales: revisión de expedientes judiciales, automatización de contratos, clasificación de documentos públicos.
Modernizar las compras públicas para que las licitaciones no queden atadas a ciclos de proyectos de varios años, incompatibles con el ritmo de actualización de los modelos de IA.
Construir datasets nacionales de alta calidad sobre población, biodiversidad, economía y territorio, y administrarlos con reglas claras y capacidad técnica.

La lógica detrás de esas tres líneas es que el valor no está en entrenar el modelo, sino en alimentar el modelo con datos propios y operarlo sobre procesos reales. Una tesis que empieza a repetirse en buena parte de la conversación pública sobre IA en la región.

Justicia, educación y salud: dónde se nota el impacto

Vega puso el foco en la congestión judicial como uno de los campos donde la IA puede tener efectos más rápidos. La revisión automatizada de expedientes, contratos y documentos permitiría reducir tiempos de respuesta y, según el ejecutivo, fortalecer la confianza en las instituciones y reducir incentivos a la corrupción. "La justicia es un factor fundamental de ser ciudadano", afirmó.

En educación, Platzi lleva años construyendo una de las plataformas de formación tecnológica en español más grandes de la región, y Vega vinculó ese trabajo con la idea de que la IA convierte el conocimiento experto en algo "prácticamente gratis en la mano de todos". En salud, la propuesta apunta a usar IA para triage, lectura de imágenes y automatización administrativa, aunque sin entrar en detalles operativos durante la charla.

El denominador común es el mismo: la IA no reemplaza al Estado ni al profesional, pero sí puede comprimir el tiempo y el costo de tareas repetitivas que hoy frenan servicios públicos claves.

Qué significa esto para tu startup

La charla de Vega confirma una tendencia que cualquier founder latino debería estar mirando: el próximo ciclo de contratación de IA en la región no vendrá de los grandes modelos, sino de verticales aplicadas sobre problemas locales. Eso abre tres oportunidades concretas.

Apunta a mercados con datos públicos fragmentados. Salud, justicia y administración pública latinoamericana están llenas de cuellos de botella documentales. Una startup que ofrezca OCR, clasificación o automatización de expedientes sobre datos locales tiene un mercado poco competido y alta disposición a pagar por parte del Estado y grandes empresas.
Diseña para ciclos cortos de actualización. Si vas a vender IA al sector público o corporativo regional, asume que los modelos cambian cada pocos meses. Cobra por resultados o por infraestructura de despliegue, no por licencias atadas a una versión específica del modelo.
Piensa en energía como ventaja competitiva. Si tu producto consume cómputo intensivo (inferencia, training, datos), mira a Chile, Colombia o Brasil como hubs. La combinación de energía renovable abundante y menor costo relativo frente a EE. UU. ya está moviendo decisiones de hyperscalers y se va a trasladar a startups con operaciones pesadas.

La apuesta regional no es construir el próximo OpenAI. Es construir las aplicaciones que esos modelos todavía no saben hacer bien en español, sobre datos latinoamericanos, con procesos diseñados para las instituciones que existen acá. Y en eso, según Vega, está la verdadera lotería.