El II Congreso Académico IA-LATAM, programado para los días 5 y 6 de noviembre de 2026, busca precisamente reducir la brecha entre la investigación local y su implementación en contextos del mundo real.
La inteligencia artificial (IA) en Latinoamérica ha dejado de ser un ejercicio teórico relegado a papers empolvados para convertirse en una fuerza operativa que impacta desde la agroindustria hasta la gestión de políticas públicas. El II Congreso Académico IA-LATAM, programado para los días 5 y 6 de noviembre de 2026, busca precisamente reducir la brecha entre la investigación local y su implementación en contextos del mundo real.
Organizado de manera totalmente online y gratuita (con un horario oficial en GMT−4), este evento se consolida como un espacio indispensable para ingenieros de datos, arquitectos de software, investigadores y entusiastas de la tecnología que buscan entender cómo se construye la IA desde y para el sur global.
Implementar modelos de aprendizaje automático y sistemas basados en grandes modelos de lenguaje (LLMs) en Latinoamérica conlleva retos muy particulares que no siempre se resuelven aplicando recetas importadas de Silicon Valley. La escasez de infraestructura de cómputo local, la dispersión de los datos públicos y la necesidad de soluciones costo-efectivas exigen un nivel de ingeniería pragmática y robusta.
Bajo este panorama, el congreso ha estructurado su parrilla programática seleccionando rigurosamente 16 propuestas de un total de 112 postulaciones, evaluadas a través del plan FIT bajo estrictos criterios de rigor técnico, pertinencia regional y trabajo empírico real. Las charlas se dividen en dos jornadas intensivas que abordan desde arquitecturas de agentes hasta marcos regulatorios y gobernanza algorítmica.
El programa técnico del evento refleja la madurez que están alcanzando los equipos de ingeniería y ciencia de datos en la región. A continuación, destacamos algunas de las ponencias más relevantes organizadas por ejes temáticos y su impacto operativo:
| Hora (GMT-4) | Título de la presentación | Ponente | País | Eje temático |
|---|---|---|---|---|
| 10:00 – 11:00 | Agentes LLM y RAG para el sector público: generación automatizada de reportes regulatorios con despliegue local | Luis Raúl González Romo | México | Arquitecturas, agentes y modelos |
| 11:00 – 12:00 | Predicción de brotes de dengue en Argentina: un modelo de machine learning espacial reduce el error de pronóstico en 22 puntos porcentuales | Facundo Casas | Argentina | Arquitecturas, agentes y modelos |
| 12:00 – 13:00 | Pronóstico probabilístico de generación fotovoltaica mediante AutoML: evaluación sobre el SEIN peruano | Valentino Stefano Alvarado Rojas | Perú | Arquitecturas, agentes y modelos |
| 14:00 – 15:00 | ¿Puede la IA anticipar un quiebre de stock? Un caso aplicado con datos reales de empresas bolivianas | Marlene Salinas | Bolivia | Arquitecturas, agentes y modelos |
| 15:00 – 16:00 | Ingeniería de datos y machine learning en la agroindustria: pipelines escalables con PySpark | Arturo Mark Chura Noriega | Perú | Arquitecturas, agentes y modelos |
| 16:00 – 17:00 | De la administración digital al Estado inteligente. Arquitectura de IA para una supervisión pública basada en riesgo | Diego Andrés Guarín Villabón | Colombia | Gobernanza y regulación |
| 17:00 – 18:00 | De principios a controles ejecutables: cómo gobernar agentes de IA en organizaciones latinoamericanas | Luis Adolfo Soto Dorado | Bolivia | Gobernanza y regulación |
| 18:00 – 19:00 | De la doctrina al control: TRIA y la trazabilidad algorítmica como respuesta regulatoria emergente en LATAM | Ulises Lento | Argentina | Gobernanza y regulación |
Uno de los mayores dolores de cabeza para los ingenieros de SRE y DevOps en la región es la dependencia de nubes públicas hiperescaladoras que facturan en dólares y latencias poco amigables. Ponencias como la del mexicano Luis Raúl González Romo abordan una necesidad crítica: el despliegue local de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y agentes autónomos para la automatización de reportes en el sector público. Esto demuestra un claro giro hacia la soberanía de datos y la optimización de recursos mediante hardware local o clústeres privados.
Asimismo, la aplicación de MLOps y pipelines de procesamiento masivo en sectores tradicionales —como el presentado por Arturo Mark Chura Noriega utilizando PySpark para la agroindustria— confirma que el valor de la IA no reside únicamente en la complejidad del modelo (ya sea un transformer de última generación o un ensamblaje de árboles), sino en la robustez de la ingeniería de datos que lo alimenta.
No todo es entrenamiento de modelos y ajuste de hiperparámetros. Conforme la adopción de la inteligencia artificial escala en los gobiernos y corporaciones de Latinoamérica, la necesidad de establecer marcos regulatorios estrictos se vuelve imperativa.
Las charlas enfocadas en gobernanza —como las de Diego Andrés Guarín Villabón, Luis Adolfo Soto Dorado y Ulises Lento— ponen sobre la mesa conceptos cruciales para la ciberseguridad y el cumplimiento normativo:
El evento está diseñado para ser completamente accesible a toda la comunidad técnica de habla hispana:
Si te interesa profundizar en ediciones pasadas o revisar las grabaciones del evento inaugural, puedes visitar la web del I Congreso IA-LATAM.
Prepara tus herramientas de monitoreo, ajusta tu zona horaria y nos vemos este 5 y 6 de noviembre para debatir sobre el futuro de la ingeniería y la investigación en inteligencia artificial hecha en Latinoamérica.
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