Capítulo 11. Nodo del mundo hispanohablante

635 millones de personas hablan castellano en todo el mundo y los modelos de inteligencia artificial se entrenan en inglés. Ese hueco es un mercado entero y hoy está vacío. Chile fue la base para Perú; la Argentina puede ser la base del cómputo y de los modelos en castellano para toda la región, si convierte energía y talento en productos y no solo en horas de trabajo.

Valparaíso, 20 de agosto de 1820

Tres años y medio después de Chacabuco, San Martín volvió a partir. Esta vez por mar. Siete buques de guerra con 233 cañones, once lanchas cañoneras y dieciséis transportes salieron de Valparaíso rumbo a Perú, con un ejército chileno y argentino a bordo. Era la tercera etapa del Plan Continental: primero Cuyo, después Chile, después el centro del poder de la Corona en América.

San Martín nunca pensó a Chile como el objetivo. Lo pensó como la base para lo siguiente. Un país chico y remoto, bien organizado, que se convierte en plataforma de algo mucho más grande que sí mismo. Esa es la ambición correcta para la Argentina: no ser la mayor potencia de inteligencia artificial del mundo, sino la plataforma desde donde el mundo hispanohablante hace la suya.

En una frase. Nodo no es un punto en el mapa. Es el club de barrio que organiza el torneo de la zona: no es el más grande, es el que pone la cancha y sostiene la decisión veinte años. Acá nodo es un lugar en una red de negocios, no un nodo eléctrico como el del capítulo 2.

El hueco, en números. La inteligencia que usan 635 millones de personas fue construida para otros y entiende poco de dónde viven.

El castellano lo hablan 635 millones de personas en todo el mundo, 520 millones como lengua materna, en América, España, Estados Unidos y el resto del planeta; es la tercera comunidad lingüística del mundo por hablantes nativos, detrás del chino mandarín y del hindi [25]. En internet ocupa el segundo lugar, con apenas el seis por ciento de los sitios web contra casi la mitad en inglés [140]. Y en el archivo público de páginas con el que se entrenan casi todos los grandes modelos, el castellano no llega al cinco por ciento [141]. Puesto de otra manera: el castellano es entre el seis y el ocho por ciento de la humanidad y entre el cinco y el seis por ciento de los datos públicos. Está subrepresentado, pero menos de lo que suele decirse. Y los mismos modelos rinden peor en idiomas que no son inglés, cosa que varios estudios académicos de 2025 y 2026 miden en puntos de precisión.

Un centro de investigación chileno lo midió de otra forma en 2026, con pruebas de conocimiento regional en veinte países: ninguno de los grandes modelos superó un puntaje de 0,48 sobre 1, y su diagnóstico es que las dos lenguas más extendidas de la región representan apenas el cuatro y el tres por ciento del contenido con que se entrenan los modelos. Ese es el hueco [142].

Lo que ya se intentó, y lo que enseña. Chile hizo un modelo. España hizo otro. Ninguno tenía quién lo usara.

Chile lanzó en febrero de 2026 un modelo regional abierto, con setenta mil millones de parámetros, más de sesenta instituciones de quince países y un corpus de trescientos mil millones de unidades de texto (los técnicos les dicen tokens: son pedacitos de palabra), financiado por un banco de desarrollo. Es un logro de coordinación. Y trajo una lección incómoda: al momento de salir, el modelo base sobre el que se construyó ya había sido superado por varios modelos nuevos. En esta industria, el que se demora un año sale viejo [81].

España hizo algo parecido con recursos mucho mayores: un modelo público en castellano y en las lenguas de España, publicado en diciembre de 2025 sobre la supercomputadora del capítulo 6. Un mes después, los contadores públicos de descargas mostraban un uso mínimo. El problema no fue el modelo, sino que nadie había construido antes las empresas y los productos que lo iban a usar [143].

La lección para la Argentina contradice el instinto nacional: no hace falta un "modelo argentino". El valor no está en entrenar. Está en aplicar, evaluar y vender.

La Argentina ya exporta esto, sin saberlo. El país ya es un exportador de inteligencia aplicada. Lo que le falta es hacerlo a propósito.

Las exportaciones argentinas de software superaron los 2.800 millones de dólares en los doce meses hasta marzo de 2026, con Estados Unidos primero y España segundo. Globant vende su propia plataforma de inteligencia artificial para empresas y factura más de la mitad en Norteamérica. Mercado Libre anunció para 2026 una inversión de 3.400 millones de dólares y 1.900 empleos nuevos en el país. Y detrás de las exportaciones de conocimiento del capítulo 1 hay más de cincuenta centros de servicios globales de multinacionales, con unos sesenta mil empleos según la cámara del sector en 2024. El detalle de cada cifra está en el anexo [23] [144] [145].

Los vecinos no esperan. Brasil decidió. Chile decidió. México duda. Esa duda es una oportunidad argentina.

Brasil tiene 2.100 megavatios de centros de datos en operación, un plan nacional con presupuesto y, desde el 15 de septiembre de 2026, un régimen de incentivos convertido en ley con condiciones escritas. Chile tiene 624 megavatios, más de ocho veces los 73 de la Argentina, miles de millones comprometidos por empresas globales y el liderazgo del modelo regional. México tiene el mayor mercado de centros de datos de habla hispana, concentrado en Querétaro, y una presidenta que en agosto de 2026 dijo que el país "no debe ser centro de datos de otros lugares" por la energía y el agua. Colombia aprobó en febrero de 2025 una política nacional de inteligencia artificial, el documento CONPES 4144 [18] [83] [17] [146] [147].

La Argentina, con unos 73 megavatios de centros de datos en operación, o 32 con el criterio más estricto de CABASE, no compite en cómputo hoy. Compite en otra cosa: en talento, en castellano, en sectores donde ya es buena y en energía que puede ser propia. Si el capítulo 10 sale bien, en cinco años compite también en cómputo. Pero el nodo no se construye con megavatios. Se construye con productos.

¿Quién lo hizo bien? Dos países hicieron por su idioma exactamente lo que nadie hizo todavía por el castellano de la región.

1. Italia es el caso que más le sirve a la Argentina, porque hizo las dos mitades del trabajo. La primera: un grupo de una universidad pública, la Sapienza de Roma, entrenó desde cero una familia de modelos para el italiano, con la supercomputadora del consorcio nacional de cómputo y fondos del plan europeo de recuperación. El modelo más grande tiene siete mil millones de parámetros, se entrenó con cerca de dos coma cinco billones de unidades de texto, la mitad en italiano, y está publicado con licencia libre para que cualquiera lo use. La segunda mitad es la que importa más y casi nadie hace: el mismo grupo público construyó la prueba para medir en italiano, con veintitrés conjuntos de datos, de los cuales siete son italianos de origen y no traducciones del inglés. Y no quedó solo: otro instituto público, en Trento, publicó en febrero de 2025 una segunda prueba con diez tareas, todas nativas, ninguna traducida, e integrada al sistema de evaluación que usa el mundo.

Ahí está el hueco argentino dicho con precisión. Medir un modelo en castellano traduciendo preguntas del inglés no mide el castellano: mide la traducción. Lo que falta es la prueba nativa, con el vocabulario, las leyes, los trámites y los modismos de acá, y eso lo puede hacer una universidad con poco presupuesto.

2. Suiza hizo la parte de la soberanía. En septiembre de 2025 sus dos institutos federales de tecnología y el centro nacional de supercomputación publicaron Apertus, un modelo en dos tamaños, ocho mil millones y setenta mil millones de parámetros, entrenado con quince billones de unidades de texto en más de mil idiomas, con cuarenta por ciento de datos que no son en inglés y con inclusión explícita del alemán suizo y del romanche, dos lenguas que ningún modelo comercial iba a atender. Usaron más de diez millones de horas de procesador de la supercomputadora pública y publicaron los pesos, la composición de los datos y las recetas de entrenamiento. Después lo adoptó la empresa nacional de telecomunicaciones para su plataforma soberana.

3. Y hay dos que ya probaron la parte que viene después, la de convertirse en nodo de una región entera. Israel no tenía mercado ni petróleo: en 1993 puso cien millones de dólares públicos al lado de fondos privados de capital de riesgo, el programa Yozma, con diez fondos nuevos de unos veinte millones cada uno y socios privados obligatorios [102]. El capital de riesgo israelí pasó de cuarenta millones de dólares en 1991 a dos mil setecientos millones en 2000 [148]. Singapur, con seis millones de habitantes, es hoy la puerta de entrada de todo el sudeste asiático. Ninguno de los dos es grande. Los dos eligieron ser la base de algo más grande que ellos, que es lo que la Argentina puede ser para 635 millones de hispanohablantes en todo el mundo.

Ninguno de los dos primeros discutió si convenía tener modelo propio. Italia hizo las dos cosas, el modelo y la prueba nativa; Suiza hizo el modelo abierto con datos declarados. Lo que la Argentina puede copiar primero es la prueba nativa, que es lo más barato. Ese es el orden que este capítulo propone.

Y la puerta ya está abierta. En enero de 2026 se firmó el acuerdo entre el Mercosur y la Unión Europea, y el acuerdo comercial se aplica de forma provisional desde el 1 de mayo de 2026 entre la Unión Europea y la Argentina, Brasil y Uruguay. La Unión Europea libera el 92 por ciento de las exportaciones del Mercosur y el Mercosur el 91 por ciento de las europeas. Pero un servicio de inteligencia artificial no paga arancel. Lo que importa son las disposiciones de comercio electrónico del capítulo de servicios, que según la hoja oficial de la Comisión Europea prohíben aranceles a las transmisiones electrónicas y autorizaciones previas para servicios en línea, y promueven los contratos y las firmas electrónicos [149] [150] [151] [152]. Nada de eso menciona la inteligencia artificial. Pero todo eso es el marco para venderla: un producto argentino puede llegar a un cliente europeo sin arancel, con contrato digital válido y sin autorización previa. Falta quien pase.

¿Quién ya legisló y quién todavía discute? La comparación incómoda: dos países de la región ya tienen ley de inteligencia artificial vigente, y la Argentina tiene recomendaciones.

Perú tiene ley. La Ley 31814 promueve el uso de la inteligencia artificial, y su reglamento se aprobó por el Decreto Supremo 115-2025-PCM, publicado el 9 de septiembre de 2025. Rige de manera general desde el 22 de enero de 2026, con plazos sectoriales de cumplimiento que se extienden hasta 2029, y clasifica los usos en tres canastas: prohibidos, de alto riesgo con controles obligatorios, y aceptables. Es un régimen con fechas, no una declaración de principios.

El Salvador tiene ley y agencia. Su Ley de Fomento a la Inteligencia Artificial se publicó el 3 de marzo de 2025 y entró en vigencia el 11 de marzo, ocho días después. Creó la Agencia Nacional de Inteligencia Artificial, que administra un registro nacional de desarrolladores y operadores, y le dio noventa días para fijar sus criterios. El Salvador tiene seis millones y medio de habitantes.

Chile discute con texto. Su proyecto integral, el boletín 16821-19 refundido con el 15869-19, pasó el primer trámite y en febrero de 2026 seguía en la Comisión Desafíos del Futuro del Senado, con un enfoque de obligaciones proporcionales al riesgo.

Brasil tiene media sanción en materia de inteligencia artificial, con el proyecto 2338 de 2023 aprobado por el Senado en diciembre de 2024 y pendiente en la Cámara. Pero en centros de datos ya tiene ley: su régimen de incentivos con condiciones escritas, el Redata, fue promulgado el 15 de septiembre de 2026. Es el ejemplo más cercano y más incómodo: el vecino que discutía lo mismo que nosotros ya firmó.

México no tiene ley general: la comisión del Senado cerró el periodo ordinario de 2026 sin llevar el proyecto al pleno, y lo único que pasó por una cámara es una reforma parcial, la de Diputados del 17 de febrero de 2026 contra las falsificaciones sexuales hechas con inteligencia artificial [153]. Colombia eligió otro camino: aprobó en febrero de 2025 una política nacional de inteligencia artificial, el documento CONPES 4144, con lineamientos para el Estado; el país ya había probado entre 2021 y 2022 un sandbox regulatorio, un espacio donde se prueban reglas nuevas con permiso, para proyectos de inteligencia artificial en su autoridad de datos [154].

La Argentina tiene la Disposición 2/2023, que son recomendaciones y no obligaciones. Y tiene proyectos: un relevamiento regional contó 27 iniciativas argentinas sobre inteligencia artificial, sobre un total de 109 en ocho países, con corte en noviembre de 2024; a esa fecha, el único país de la región con instrumentos vinculantes era Perú.

Veintisiete proyectos y ninguna ley. Ideas sobran; falta una que se convierta en norma.

Acá está lo que permite pasar a la acción mañana y no en 2029. Ninguna de las siete decisiones del capítulo 12 necesita ministerio ni ley nueva: se apoyan en el RIGI, que ya es ley. El mapa lo hace la Secretaría de Energía con CAMMESA; la mesa la convoca la Jefatura de Gabinete por decreto; el pliego lo escribe el Ministerio de Economía y lo adoptan las provincias; el programa de horas se reglamenta; el arsenal se arma con convenios con las provincias y las universidades; las misiones, con una resolución y un evaluador; el concurso del piloto se publica. Se hacen con decisión administrativa y con firma, no con votos.

Lo que sí necesita Congreso son dos cosas que no están entre las siete: una ley de datos actualizada, que reemplace la de 2000, y la forma jurídica definitiva de la Mesa, si se quiere que sobreviva a un cambio de gobierno. Esas dos, y solo esas, son las que hay que empujar en el Congreso. Confundir todo el paquete con una gran ley de inteligencia artificial es la forma más segura de que no pase nada, porque una ley grande tarda años y ninguna de las siete decisiones la necesita.

Ese es el orden para pasar a la acción: primero lo que se firma, después lo que se vota.

¿Qué lo frena? Tres obstáculos: la fiesta sin invitados, la camiseta sin saber jugar y la mesa del bar.

La fiesta que empieza sin invitados. España puso la mesa, la comida y la música, y el modelo salió a una sala vacía porque nadie había invitado antes a las empresas que lo iban a usar. Cómo se destraba: primero los productos y los clientes, después el modelo, si hace falta.

Anotarse en la competencia de matemáticas sin saber sumar. El modelo propio por orgullo. El orgullo no es una estrategia; el hueco se llena aplicando, evaluando y vendiendo sobre los modelos que existen, en castellano regional, con datos reales. Cómo se destraba: medir con pruebas de conocimiento regional, nativas.

La mesa del bar. Si tardás, se sientan otros. Brasil y Chile ya decidieron; México duda. La ventana del capítulo 1 es esta: dos o tres años en los que todavía no hay un nodo hispanohablante claro. Después lo va a haber, con o sin Argentina. Cómo se destraba: un acuerdo regional firmado antes de que el vecino lo firme por nosotros.

Cómo lo calculamos: La cuenta propia de este capítulo está entera en el Anexo de cálculos: cálculo 17, cuánto pesa el castellano en el mundo y cuánto en los datos.

Cuaderno de campaña

América Latina, 2026. El mercado que había que abrir de cero.

Cuando me tocó armar desde cero el mercado latinoamericano de una plataforma global de inteligencia artificial, lo primero que tuve que explicar afuera no fue el producto. Fue la región. Vendí tecnología en América Latina, en Europa, en África y en Medio Oriente, y lo que sé de la nuestra cabe en una frase: nadie en Silicon Valley, en Shenzhen ni en Abu Dhabi sabe cómo regatea un gerente de compras rosarino. Tampoco cómo le explica un diagnóstico un médico guayaquileño, ni cómo firma un expediente un funcionario paraguayo. Y nadie va a invertir en aprenderlo, porque para ellos es un mercado chico.

Para nosotros es el mercado entero. Esa asimetría es la ventaja argentina más grande y más desaprovechada. El castellano no es un idioma. Es una barrera de entrada que protege a quien está adentro. Y es lo único de esta propuesta que no se puede comprar ni construir: ya lo tenemos.

Para usted

Si tiene una empresa de software: deje de vender horas y empiece a vender un producto que resuelva un problema regional en castellano. La diferencia entre las dos cosas es la diferencia entre India en 1995 e India en 2025.

Si es investigador en lenguaje: las pruebas de conocimiento regional son un campo casi vacío. Es donde una universidad argentina puede ser referencia mundial con poco presupuesto.

Si es diplomático o funcionario de comercio exterior: el acuerdo con Europa ya tiene el capítulo digital. Lo que falta es una misión comercial que lleve productos de inteligencia artificial, no software a medida.

La propuesta de este capítulo: la Mesa del Cruce hacia afuera

La Mesa del Cruce del capítulo 2 tiene una función más: negociar hacia afuera. Tres acuerdos, en este orden. Primero, con un país vecino, un convenio de cómputo y datos en castellano: horas de cómputo compartidas del piloto del capítulo 10, una prueba de conocimiento regional común y reglas de privacidad equivalentes, para que un hospital de Montevideo o de Asunción pueda usar un modelo entrenado en la Patagonia. Segundo, con el Mercosur, que el capítulo digital del acuerdo con Europa se use: una misión comercial anual de productos de inteligencia artificial en castellano, con las Seis Misiones del capítulo 9 como catálogo. Tercero, con las universidades de la región, una prueba pública y anual de cuánto entienden los grandes modelos a cada país, publicada desde la Argentina.

La primera prueba de esta decisión no es un modelo: es un banco de pruebas público que mida, tarea por tarea, cuánto peor rinden los modelos actuales en castellano rioplatense. Sin esa medida, la brecha es una intuición; con ella, es un mercado. La prueba a doce meses: el primer convenio firmado con un país vecino y la primera edición de la prueba regional publicada. Si en septiembre de 2027 no hay convenio, la decisión no se tomó.

Cierre

San Martín no liberó Chile para quedarse en Chile. La Argentina no va a construir un piloto de 50 megavatios para quedarse con 50 megavatios. Lo va a construir para que un médico en Guayaquil, un banco en Bogotá y un ministerio en Montevideo tengan una inteligencia que entienda cómo hablan, hecha por gente que también habla así.

Italia, Suiza, Israel y Singapur no son grandes, pero pusieron la cancha y sostuvieron la decisión veinte años. Eso, y no los megavatios, es lo que hace a un nodo.

Máxima del Nuevo Cruce

San Martín no liberó Chile para quedarse en Chile. Un país chico gana cuando se convierte en la base de algo más grande que él.

Para que usted responda

1. Piense en la última vez que un asistente de inteligencia artificial no entendió algo argentino: una palabra, un trámite, un lugar. ¿Qué era? Ese es el hueco, en chico.

2. Si su empresa o su universidad tuviera que vender un producto en castellano a un cliente de otro país de la región, ¿cuál sería y a quién?

3. ¿Qué país vecino elegiría usted para el primer convenio, y por qué?

4. Israel sostuvo una decisión veinte años. ¿Qué decisión argentina de hoy le gustaría ver sostenida hasta 2046?

Texto de El Nuevo Cruce, edición digital de lectura. Ver la página principal del libro.