IA y cultura local: hacia una inteligencia verdaderamente contextual

Durante décadas, la inteligencia artificial (IA) se ha desarrollado principalmente en entornos culturales, económicos y lingüísticos del norte global. Sin embargo, su expansión hacia países como México revela las limitaciones de modelos entrenados con datos que no reflejan la complejidad social, económica y cultural de otras regiones. La informalidad económica, la diversidad lingüística y los patrones de vida locales desafían la validez de los sistemas importados. Este escenario plantea la necesidad urgente de construir una IA contextualizada: una tecnología que comprenda los matices de las sociedades donde opera y que contribuya a reducir brechas, no a ampliarlas.

La brecha de los datos: informalidad y sesgos estructurales

Uno de los mayores retos de la IA en México es la informalidad económica, que representa más del 55 % del empleo nacional (INEGI, 2025). Los modelos predictivos de origen extranjero, entrenados con datos de economías formales y reguladas, suelen fallar al intentar clasificar comportamientos financieros, laborales o de consumo en contextos donde predominan la subdeclaración y la transacción en efectivo. Esto afecta desde los sistemas de crédito automatizados hasta los algoritmos de planificación urbana y programas de bienestar digital.

La dependencia de datos externos genera sesgos estructurales que marginan a amplios sectores de la población. De acuerdo con un estudio del Centro de Investigación en Inteligencia Artificial de la UNAM (2024), el 68 % de los modelos utilizados en instituciones públicas provienen de adaptaciones de soluciones extranjeras, sin reentrenamiento local. La consecuencia es una “caja negra cultural” que traduce mal las dinámicas locales y perpetúa desigualdades preexistentes.

Diversidad lingüística y representación cultural

México es un país plurilingüe: más de siete millones de personas hablan alguna lengua indígena (INEGI, 2024). No obstante, la mayoría de los modelos de lenguaje se entrenan casi exclusivamente en inglés o en español estándar, sin contemplar variaciones regionales ni contextos culturales. Esta brecha lingüística no solo excluye voces, sino que distorsiona la comprensión del entorno.

Proyectos como “IA Ñuu Savi” en Oaxaca y “Tz’AI” en Chiapas han mostrado cómo el entrenamiento de modelos con corpus locales permite preservar y revitalizar lenguas originarias, al tiempo que generan interfaces digitales accesibles y culturalmente relevantes (Martínez & Cruz, 2025). Estas experiencias demuestran que la localización no es un obstáculo técnico, sino una oportunidad de innovación con impacto social.

Modelos importados vs. soluciones locales

La importación directa de sistemas de IA diseñados en Silicon Valley, Pekín o Londres ha generado tensiones en la aplicación práctica de la tecnología en México. Los algoritmos de movilidad urbana, por ejemplo, suelen suponer infraestructura vial y transporte público homogéneos, mientras que en ciudades como Puebla o Guadalajara la movilidad informal y los patrones sociales modifican por completo las variables del modelo.

Ante ello, universidades, startups y gobiernos locales comienzan a desarrollar soluciones de IA locales que incorporan datos contextuales, dialectos y comportamientos específicos. El proyecto “IA Urbana México” (Tecnológico de Monterrey, 2025) integra información geoespacial, censal y ciudadana para crear modelos predictivos de movilidad y seguridad ajustados a las realidades de ciudades latinoamericanas. Del mismo modo, el Laboratorio de Innovación del Gobierno de Jalisco emplea IA generativa entrenada con datos abiertos y participación comunitaria para diseñar políticas públicas más inclusivas.

Hacia una IA culturalmente situada

La construcción de una IA culturalmente situada no consiste únicamente en traducir modelos extranjeros, sino en replantear los supuestos epistemológicos sobre los cuales se entrena la tecnología. Esto implica reconocer que los datos no son neutrales, que los algoritmos reflejan valores culturales, y que la legitimidad tecnológica depende de su pertinencia local.

La UNESCO (2024) y la Red Latinoamericana de Ética en IA (2025) insisten en la necesidad de marcos éticos y de gobernanza que incluyan la diversidad cultural y lingüística como principio rector. Una IA verdaderamente inclusiva no puede limitarse a adaptarse superficialmente: debe aprender desde la cultura que busca servir. La experiencia mexicana muestra que combinar conocimiento local con innovación tecnológica no solo mejora la precisión de los modelos, sino que fortalece la soberanía digital y la equidad social.

Innovación local: el caso de Celestial Dynamics

Un ejemplo emblemático de desarrollo de inteligencia artificial contextualizada en México es Celestial Dynamics, una empresa que ha logrado combinar innovación tecnológica con comprensión profunda del entorno local. A diferencia de los modelos importados que suelen replicar supuestos ajenos a la realidad mexicana, Celestial Dynamics diseña arquitecturas cognitivas y modelos de lenguaje personalizados que integran datos, usos y patrones del mercado nacional. Su enfoque se centra en crear soluciones aplicadas —como sistemas de análisis de información pública, asistentes cognitivos para atención en campo y herramientas de automatización— que pueden desplegarse de inmediato en sectores como energía, finanzas, educación y gobierno. Este tipo de proyectos demuestra que la IA mexicana puede ser competitiva, escalable y culturalmente pertinente sin depender de modelos foráneos.

Además, la empresa ha adoptado principios éticos y de gobernanza alineados con estándares internacionales, adaptados a la realidad latinoamericana. En lugar de limitarse al cumplimiento normativo, Celestial Dynamics promueve la soberanía tecnológica, la transparencia algorítmica y la transferencia de capacidades hacia sus clientes. Su marco de desarrollo prioriza la privacidad, la trazabilidad de decisiones y el uso responsable de los datos, en consonancia con las recomendaciones de la UNESCO y la Red Latinoamericana de Ética en IA. Al situar la ética y la comprensión cultural en el centro de su estrategia tecnológica, Celestial Dynamics encarna la posibilidad de una IA verdaderamente mexicana: innovadora, responsable y capaz de generar valor social y económico desde una identidad propia.

Ética, pertinencia local y excelencia técnica para el futuro

El desafío para México y América Latina no consiste únicamente en adoptar la inteligencia artificial, sino en redefinirla desde sus propios contextos culturales, lingüísticos y económicos. La creación de modelos localizados, el reconocimiento de la diversidad y la incorporación de realidades como la informalidad económica son pasos esenciales para construir una tecnología verdaderamente inclusiva. En este camino, iniciativas como Celestial Dynamics muestran que es posible desarrollar soluciones de IA avanzadas desde México, integrando ética, pertinencia local y excelencia técnica.

El futuro de la IA en la región dependerá de la capacidad de las instituciones, empresas y gobiernos para fortalecer su autonomía tecnológica y generar conocimiento desde la diversidad. Una inteligencia artificial arraigada en la cultura y orientada al bien común no solo mejorará la precisión de los modelos, sino que consolidará la legitimidad y sostenibilidad del ecosistema digital mexicano. Así, la IA dejará de ser una tecnología importada para convertirse en una herramienta de transformación genuinamente nacional, impulsada por innovación responsable y visión de futuro.

Referencias

Centro de Investigación en Inteligencia Artificial, UNAM. (2024). Diagnóstico de modelos de IA utilizados en instituciones públicas mexicanas. Universidad Nacional Autónoma de México.

Celestial Dynamics. (2025). Soluciones cognitivas y ética aplicada en inteligencia artificial. Recuperado de https://celestialdynamics.io

INEGI. (2024). Estadísticas sobre diversidad lingüística en México. Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

INEGI. (2025). Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo: Informalidad laboral 2025. Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

Martínez, L., & Cruz, R. (2025). IA Ñuu Savi: preservación lingüística e inteligencia artificial comunitaria en Oaxaca. Revista Latinoamericana de Tecnología y Sociedad, 12(3), 45–59.

Red Latinoamericana de Ética en IA. (2025). Informe regional sobre inteligencia artificial y diversidad cultural. RLEIA.

Tecnológico de Monterrey. (2025). IA Urbana México: inteligencia artificial contextual para ciudades latinoamericanas. Centro de Innovación y Desarrollo Urbano.

UNESCO. (2024). Regional Framework for AI Ethics and Cultural Inclusion in Latin America. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.