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040			_aES-MaONT
100			_aLucas, Miguel _99391
245			_aEl Desempeño de la Inteligencia Artificial en el uso de Lenguas Indígenas Americanas _b: Evaluación de la brecha en IA en LL.II.AA. _c/ Miguel Lucas ; Alejandro Burgueño ; Miguel Carazas
260			_a[Washington, D.C.] _bBanco Interamericano de Desarrollo (BID) _c,2025
300			_a31 páginas _b; 1 documento PDF
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337			_2isbdmedia _aelectrónico
338			_2rdacarrier _arecurso en línea
520			_aEste informe analiza cómo los modelos de inteligencia artificial procesan lenguas indígenas en América Latina y el Caribe, evidenciando brechas significativas de rendimiento respecto a idiomas mayoritarios. Las evaluaciones muestran que la comprensión y expresión en quechua, guaraní, aimara, náhuatl y quiché tienen puntuaciones muy bajas, en promedio entre 1.2 y 3.7 puntos sobre 10, frente a idiomas como español o catalán que superan los 8 puntos. La falta de datos digitales en estas lenguas, unida al sesgo cultural de los modelos entrenados con corpus occidentales, genera respuestas incompletas, incoherentes o culturalmente inadecuadas. El documento destaca tanto riesgos como oportunidades. Entre los riesgos, señala que una IA ineficiente en lenguas indígenas profundiza la exclusión digital, perpetúa desigualdades de género y pone en peligro la transmisión de conocimientos ancestrales. También alerta sobre la occidentalización de contenidos que invisibiliza realidades culturales propias. Por otro lado, se subraya el potencial de la inteligencia artificial para reducir el aislamiento, ampliar el acceso a servicios públicos y de salud mediante traducción automática y telemedicina, y preservar lenguas en riesgo de desaparición mediante asistentes de voz, herramientas educativas y plataformas digitales. La correlación entre el volumen de datos disponibles en abierto y el rendimiento de los modelos es del 84 %, lo que resalta la importancia de generar contenidos digitales en estas lenguas. Finalmente, el informe recomienda crear un consorcio internacional que coordine acciones estratégicas de inclusión lingüística, impulsar la digitalización y normalización flexible de dialectos, y desarrollar herramientas habilitadoras como traductores automáticos, detectores de idioma y sistemas de voz a texto. También propone ampliar la conectividad en comunidades indígenas, formar expertos locales en lingüística y tecnología, y fomentar la colaboración entre gobiernos, empresas tecnológicas, ONGs y comunidades. El estudio enfatiza que la preservación de las lenguas indígenas mediante IA no es solo un tema cultural, sino también un factor clave para la equidad, la inclusión digital y la participación plena en la economía del conocimiento.
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