Como parte de la serie de investigaciones impulsadas por UNSAM Investiga 2025, la Escuela de Economía y Negocios presenta los avances del proyecto “Ecosistema de inteligencia artificial abierta y oportunidades para la innovación en países en desarrollo”, dirigido por Valeria Arza desde el CENIT-EEyN. La iniciativa, una de las 8 seleccionadas en la Escuela en esta convocatoria, indaga en una pregunta central para el presente tecnológico: ¿qué posibilidades tienen países como Argentina de desarrollar, adaptar y aplicar inteligencia artificial en un escenario global altamente concentrado en grandes corporaciones y centros tecnológicos del Norte Global?
El equipo, integrado por Patrick van Zwanenberg, Emanuel López, Martín del Castillo y Julián Asinsten, parte de una hipótesis concreta: los modelos abiertos de inteligencia artificial pueden contribuir a reducir algunas de las barreras que enfrentan los países en desarrollo para innovar en este campo. En ese marco, el proyecto construye evidencia a partir del análisis de más de 2 millones de modelos alojados en Hugging Face, una de las principales plataformas internacionales de IA abierta.
“En los estudios de ciencia, tecnología e innovación se ha registrado que la ‘apertura’ mejora los procesos de innovación, en eficiencia y calidad, y facilita su difusión”, explican desde el equipo. Cuando hablan de tecnologías abiertas, se refieren a compartir aspectos clave como el diseño, el código fuente, las especificaciones técnicas o la documentación, para que otros actores puedan modificarlas, adaptarlas y utilizarlas en contextos distintos de aquellos para los que fueron pensadas originalmente.
SOBRE EL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN: PENSAR OPORTUNIDADES PARA SUR GLOBAL
“El caso paradigmático es el del ‘software libre’. En nuestro proyecto buscamos evidencia de que estos procesos también se trasladan al caso de las tecnologías de inteligencia artificial”, señalan como disparador del tema de investigación
La hipótesis que guía el trabajo es que los modelos abiertos de IA podrían reducir algunas barreras de entrada para países en desarrollo. “Como país en desarrollo nos enfrentamos a diversas barreras que dificultan las posibilidades de innovar en esta área; la disponibilidad de recursos, tecnológicos y financieros, fundamentalmente, es esencial para crear modelos de IA de vanguardia”, sostienen. En ese marco, “los modelos abiertos de IA permitirían bajar algunas de estas barreras a la entrada, posibilitando que actores diversos accedan y adapten estas tecnologías a sus problemáticas particulares”.
Para poner a prueba esta idea, el equipo trabaja con más de 2 millones de modelos de IA alojados en Hugging Face, una plataforma internacional de modelos abiertos. “Buscamos caracterizar en términos de cuán abiertos son y cuáles son las descendencias que tuvieron; es decir, si a partir de cada modelo surgieron otros que los usaron como base”, explican. El objetivo es analizar si los modelos más abiertos son también los que generan más desarrollos posteriores.
Uno de los principales desafíos metodológicos es definir cómo se mide la apertura en inteligencia artificial. “La adaptación de la definición de ‘tecnología abierta’ al caso de la IA es toda una discusión en sí misma”, plantean. Por eso, el equipo trabaja con distintas dimensiones, como el acceso y la transparencia de los datos de entrenamiento y parámetros, las licencias, la documentación técnica y otras variables. “Lo que buscamos es caracterizar un gradiente de apertura, es decir, diferenciar modelos que son más abiertos de otros más cerrados”, señalan.
Otra dimensión clave es la localización geográfica de quienes desarrollan cada modelo. Reconstruir esa información no es sencillo, porque muchas veces no está sistematizada. “Es un gran desafío identificar esta dimensión porque la información se encuentra poco sistematizada en este aspecto y hay que ir guiándose en muchos casos con registros paralelos que los autores dejan en sus redes sociales”, explican. Esta información permitirá evaluar diferencias en el dinamismo innovador entre regiones.
HALLAZGOS PRELIMINARES: CONCENTRACIÓN EXTREMA
Aunque la investigación aún está en desarrollo, el equipo construyó una primera versión de su base de datos con resultados que revelan un panorama sorprendente: “Sabemos que es un sector altamente concentrado. El 70% de los modelos fueron desarrollados por el 10% de los autores“. Otro dato contundente: “aunque la mayor parte de los modelos en nuestra base, 97%, no dan lugar al desarrollo de nuevos modelos, hay algunos pocos modelos que dan lugar a más de 1.000 nuevos modelos”. Esta distribución extremadamente desigual muestra que solo un pequeño conjunto de modelos se convierte en plataforma para innovaciones posteriores.
Los modelos pueden dar lugar a nuevos modelos a través de distintos mecanismos. “Un modelo puede dar lugar a nuevos modelos de varias maneras, por ejemplo, a través de un proceso de fine-tuning que implica reentrenar un modelo existente con un nuevo set de datos para adaptar su funcionamiento a un nuevo contexto; o a partir de transformarlos mediante la cuantización para reducir su tamaño y que su procesamiento requiera menos poder de cómputo sin sacrificar demasiada precisión”, detallan.
Un descubrimiento particularmente relevante emergió del análisis preliminar: la documentación podría ser más importante que la licencia para explicar la descendencia de los modelos. “Los resultados descriptivos preliminares parecerían indicar que la documentación del modelo es más importante que la licencia con la que se comparte a la hora de explicar su descendencia”, señalan. “Los modelos que están asociados a publicaciones científicas tienen más descendencia. También aquellos que tienen una descripción más detallada de sus características. La documentación de la tecnología parece habilitar a que otros desarrolladores la usen como base para crear nuevos modelos”.
Para Argentina y otros países de ingresos medios y bajos, las oportunidades de la IA abierta conviven con desafíos significativos. “Existen importantes desafíos asociados a la infraestructura de poder de cómputo, la disponibilidad de personas formadas o capacitadas en campos de la ciencia, la tecnología, la ingeniería y la matemática, y el acceso a datos de calidad que puedan utilizarse para el entrenamiento de los modelos”, advierten. A esto se suma un conjunto de cuestiones regulatorias vinculadas con privacidad, sesgos algorítmicos, circulación de información falsa, ética y seguridad nacional.
El equipo también señala un problema fundamental con el timing. “Existe un problema importante con el timing porque esta es una industria muy dinámica, donde los primeros en entrar cuentan con elevadas ventajas, y los consensos para lograr nuevas regulaciones pueden llevar mucho tiempo. Además, hay que atender estos problemas sin desalentar la innovación”, advierten.
Sin embargo, Argentina también posee fortalezas que no deben subestimarse. “Como oportunidades vemos la calidad del sistema científico y la especialización productiva en campos donde la inteligencia artificial puede hacer grandes contribuciones”, destacan desde el equipo. Por eso, el proyecto busca aportar evidencia para diseñar una agenda pública sobre IA abierta, desarrollo e innovación que permita a países como Argentina no ser solo usuarios, sino actores capaces de apropiar y adaptar estas tecnologías.
Más que analizar modelos abiertos como un fenómeno técnico, la investigación dirigida por Valeria Arza plantea una pregunta estratégica: qué condiciones necesitan los países en desarrollo para no quedar solo como usuarios de tecnologías producidas en otros centros, sino como actores capaces de apropiarlas, adaptarlas y generar innovación desde sus propios territorios.
UNSAM INVESTIGA 2025
UNSAM Investiga es un programa de financiamiento de la Secretaría de Investigación, Desarrollo e Innovación (I+D+i) de la Universidad Nacional de San Martín, diseñado para impulsar proyectos innovadores que generen conocimiento de alto impacto en los campos científico, tecnológico y social.
La convocatoria 2025 contó con dos líneas principales: Proyectos de I+D+i en Temas Abiertos (para grupos consolidados y en etapa temprana) y Proyectos de I+D+i con Alianza Estratégica (en colaboración con actores del sector productivo o social). Los proyectos seleccionados reciben un año de financiamiento diferenciado según categoría y tipo de investigación, evaluados por pares bajo criterios de calidad científico-tecnológica, originalidad, viabilidad y pertinencia. Este año, UNSAM financiará 136 proyectos de investigación en todas sus áreas disciplinares, marcando un hito histórico en la política científica institucional.
CENIT – CENTRO DE INVESTIGACIONES PARA LA TRANSFORMACIÓN
Creado en 1990, CENIT es un centro interdisciplinario de investigación, acción y formación especializado en ciencia, tecnología, innovación, desarrollo y sustentabilidad. Desde 2018, forma parte de la Escuela de Economía y Negocios (EEyN) de la UNSAM.
El centro cuenta con un equipo de más de 20 investigadores especializados en distintas disciplinas que trabajan en investigación teórica y aplicada utilizando metodologías cualitativas y cuantitativas. CENIT promueve prácticas de producción abierta y colaborativa, política de ciencia, tecnología e innovación para el desarrollo sostenible, y utiliza herramientas participativas para integrar diversos saberes. Es reconocido por su excelencia académica y su capacidad de asesorar a distintos actores del ámbito de la política pública. Forma parte de redes internacionales de investigación como el Consorcio STEPS (Universidad de Sussex), la Red Sudamericana de Economía Aplicada y la Red de Ciencia Abierta y Colaborativa para el Desarrollo (OCSD).
CENIT, Investigación EEyN, Secretaria de Investigación EEyN, UNSAM Investiga
Nota actualizada el 14 de mayo de 2026
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fuente: inteligencia artificial abierta como oportunidad para …”> GOOGLE NEWS
