El retroceso silencioso de la IA en la República Dominicana
Por Arturo López Valerio
Empresario Tecnológico
Una lectura crítica del posicionamiento dominicano en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 y las implicaciones para nuestra competitividad regional.
El reciente Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, elaborado por CEPAL y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile, ofrece una radiografía precisa del ecosistema de IA en la región. Para República Dominicana, los resultados representan una paradoja estratégica: progreso absoluto acompañado de retroceso relativo. Esta dualidad merece un análisis desapasionado que trascienda los titulares optimistas.
La cobertura mediática ha celebrado nuestra clasificación como país «adoptante» y nuestro puntaje de 44.96 sobre 100, superior al promedio regional de 41 puntos. No obstante, una lectura más rigurosa revela una realidad incómoda: República Dominicana ha retrocedido de la sexta posición en el ILIA 2024 a la novena en 2025. Esto nos lleva a invitar a la prensa nacional a una mayor transparencia y rigurosidad a nivel de la difusión de los avances en materia de inteligencia artificial.
Este descenso de tres posiciones no refleja necesariamente un deterioro de nuestras capacidades absolutas, sino algo potencialmente más preocupante: otros países de la región están acelerando sus inversiones y desarrollando sus ecosistemas de IA con mayor velocidad y coherencia estratégica. México, Perú y Argentina nos han superado, evidenciando que el dinamismo en este campo no es estático. La competencia regional se intensifica mientras nosotros mantenemos un ritmo de transformación insuficiente.
Avances concretos del país
Sería injusto ignorar los progresos tangibles. El país ha demostrado mejoras aceleradas en tres dimensiones críticas:
- Conectividad Digital y Democratización del Acceso: Con una penetración de internet del 85% en 2024, hemos establecido una base infraestructural sólida. República Dominicana figura entre los principales usuarios de IA generativa en la región, junto a Chile, Perú, Uruguay, Panamá y Costa Rica. Esta democratización tecnológica, facilitada por interfaces simplificadas, permite que personas sin formación técnica especializada interactúen con modelos avanzados de lenguaje y herramientas de IA.
- Formación de Talento Humano: Se observa un incremento sostenido en programas de formación en ciencias de la computación, aunque aún lejos de satisfacer la demanda del mercado. Las universidades y centros de formación técnica han comenzado a incorporar currículos especializados en machine learning, ciencia de datos y ciberseguridad.
- Estrategia Nacional de IA (ENIA): Desde octubre de 2023, el país cuenta con una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. Este marco institucional, aunque perfectible, establece lineamientos para la adopción responsable y el desarrollo de capacidades endógenas en IA.
El caso CiudadanIA
El informe de CEPAL destaca CiudadanIA como caso emblemático de aplicación de IA en el sector público dominicano. Este proyecto establece puntos de interacción física en zonas de alto tránsito, empleando modelos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP), incluyendo Large Language Models (LLMs), para recopilar datos representativos de los ciudadanos.
Según el informe, la arquitectura de CiudadanIA busca entrenar algoritmos que ofrezcan asistencia, información y recomendaciones personalizadas, fomentando la participación activa de la ciudadanía en el diseño de un sistema de gobierno inteligente. Este enfoque bottom-up contrasta favorablemente con implementaciones tecnológicas verticales que ignoran las necesidades reales de los usuarios finales.
Si bien CiudadanIA representa un esfuerzo técnicamente competente, su impacto sobre el ecosistema innovador merece análisis desde la teoría de juegos. Cuando el sector público se posiciona como innovador principal con presupuestos virtualmente ilimitados y sin presión por retorno de inversión, se genera un equilibrio de Nash no cooperativo donde los actores privados racionalmente optan por no competir.
El fenómeno es predecible: ¿Por qué una MIPYME invertiría recursos escasos en desarrollar soluciones de IA para gobierno inteligente cuando el Estado ya desarrolla CiudadanIA con capacidad financiera que ningún actor privado puede igualar? La respuesta es simple: no lo harían. El sector empresarial se retira estratégicamente, esperando que el gobierno resuelva los problemas de innovación mientras ellos se concentran en actividades con menor riesgo regulatorio y competencia asimétrica.
Esta dinámica genera dependencia tecnológica inversa: en lugar de que el sector público cree las condiciones para que florezca innovación privada, se convierte en sustituto de ella. El resultado: proyectos gubernamentales aislados que no escalan al ecosistema productivo, no generan empleo especializado sostenible fuera del sector público, y no construyen capacidad de exportación de soluciones tecnológicas.
La pregunta incómoda: Si CiudadanIA es nuestro caso emblemático según CEPAL, ¿por qué no vemos decenas de startups dominicanas compitiendo por contratos gubernamentales de IA? ¿Por qué no existe un ecosistema vibrante de proveedores tecnológicos locales alimentándose de la demanda pública? La respuesta apunta a un diseño institucional que privilegia ejecución directa gubernamental sobre construcción de mercado.
La brecha entre conciencia e inversión
Un hallazgo revelador de un estudio de Microsoft de principios de 2020 persiste como desafío estructural: el 70% de las micro, pequeñas y medianas empresas dominicanas reconocen que la IA revolucionará el sector productivo a corto plazo, pero solo el 14% invierte en ella.
La evolución del ecosistema de IA en República Dominicana revela una dinámica compleja que requiere distinción conceptual entre consumo e inversión:
- Consumo de IA en 2025: De acuerdo con Tabuga Intelligence, se estima que el consumo de IA en el país para 2025 superará los US$300 millones, incorporándose como capa dentro del software que se distribuye actualmente a organizaciones privadas. Este consumo se concentra especialmente en:
- Machine Learning para finanzas: Modelos de scoring crediticio, detección de fraude y gestión de riesgos
- Comercio electrónico: Sistemas de recomendación, optimización de inventarios y personalización de experiencias
- Ciberseguridad: Detección de amenazas, análisis de comportamiento anómalo y respuesta automatizada
- NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural): Chatbots conversacionales y automatización de servicios al cliente
- Inversión en Desarrollo Local de IA: La trayectoria de inversión en capacidades endógenas presenta una realidad diferente:
- 2020: Inversión prácticamente nula
- 2024: Aproximadamente $10 millones USD
- Proyección 2030: $738.77 millones USD, según proyecciones de la industria citadas por Statista.
Aunque la proyección de US$738.77 millones para 2030 representa un crecimiento exponencial respecto a los US$10 millones actuales, esta cifra demanda escrutinio riguroso. ¿Sobre qué base se proyecta este crecimiento de casi 74 veces en seis años?
Evidentemente existe un “hype” en el ecosistema tecnológico global. Sin una trayectoria histórica que respalde tal aceleración ni mecanismos institucionales claramente definidos para catalizar esta inversión, corremos el riesgo de confundir aspiraciones con proyecciones fundamentadas.
Más revelador aún: incluso alcanzando los $738.77 millones proyectados, la disparidad frente al consumo de $300 millones anuales ya en 2025 expone una asimetría estructural.
Estamos gastando en un año lo que proyectamos invertir en desarrollo local durante casi tres décadas de esfuerzo acumulativo. Esta configuración consolida a República Dominicana como mercado consumidor de IA externa, no como generador de capacidades propias.
El GII 2025 lo advirtió
El retroceso en el ILIA 2025 no es fenómeno aislado. El Global Innovation Index (GII) 2025 confirma un deterioro más profundo en nuestra capacidad innovadora general:
Posicionamiento RD en el GII:
- 2020: Posición 90
- 2022: Posición 90 (estancamiento)
- 2023: Posición 94 (retroceso de 4 lugares)
- 2024-2025: Posición 97 (estancamiento en mediocridad)
Esta trayectoria descendente de siete posiciones en cinco años revela una erosión sistemática de nuestras capacidades innovadoras, no atribuible a fluctuaciones metodológicas sino a debilidades estructurales crecientes.
Gastamos, pero no Producimos
El diagnóstico del GII 2025 es devastador: «República Dominicana produce menos outputs de innovación relativos a su nivel de inversión en inputs de innovación». En lenguaje directo: invertimos en educación, infraestructura e instituciones, pero no estamos convirtiendo esos recursos en patentes, publicaciones científicas, marcas comerciales globales o empresas innovadoras.
Debilidades críticas identificadas:
- Posición 138/139 en artículos científicos y técnicos por billón (PPP$ GDP)
- Posición 135/139 en marcas registradas por origen
- Posición 128/139 en diseños industriales
- Posición 106/139 en investigadores por millón de habitantes
- Cero universidades en ranking QS mundial
- Cero unicornios tecnológicos
- Cero marcas dominicanas entre las top 5,000 globales
Comparativa regional
El GII 2025 sitúa a República Dominicana en posición 12 entre 21 economías de América Latina y el Caribe, superada por Puerto Rico, Chile, México, Costa Rica, Brasil, Uruguay, Colombia, Argentina, Panamá, Perú y Jamaica.
Particularmente preocupante: desempeñamos por debajo de las expectativas para nuestro nivel de desarrollo económico. Países con PIB per cápita similar producen significativamente más innovación. Esta ineficiencia sugiere que el problema no es primordialmente de recursos sino de asignación institucional, coordinación sectorial y diseño de incentivos.
El retroceso en IA (del 6° al 9° lugar en ILIA) ocurre dentro de un deterioro más amplio de capacidades innovadoras. Esto sugiere que los desafíos que enfrentamos en IA —falta de talento especializado, infraestructura inadecuada, desconexión academia-industria, ausencia de casos de éxito escalables— son síntomas de una enfermedad sistémica, no problemas sectoriales aislados.
No se trata de que «nos falta una estrategia de IA.» Se trata de que carecemos de un ecosistema funcional de innovación donde talento, capital, infraestructura y marco institucional converjan para transformar conocimiento en valor económico. Mientras no ataquemos esta raíz, seguiremos retrocediendo en todos los índices relevantes.
Desafíos sistémicos
El retroceso relativo en el ILIA 2025 debe entenderse en el contexto de desafíos sistémicos profundos:
- Infraestructura Tecnológica Inadecuada: La carencia de centros de datos robustos y plataformas de computación en la nube de escala nacional limita el desarrollo de proyectos de IA complejos. La dependencia de soluciones cloud internacionales plantea interrogantes sobre soberanía digital y costos operativos a largo plazo.
- Fuga de Cerebros y Escasez de Talento: La formación especializada en IA permanece limitada, y el talento emergente frecuentemente migra hacia mercados internacionales con mejores compensaciones y oportunidades de desarrollo profesional. Esta sangría de capital humano restringe la capacidad del país para ejecutar proyectos internos de gran escala.
- Brecha Digital Persistente: A pesar de la penetración de internet del 85%, el 40% de la población —concentrada principalmente en zonas rurales y periurbanas— carece de habilidades digitales básicas. Esta exclusión digital crea una fractura social donde los beneficios de la IA podrían amplificar desigualdades existentes en lugar de democratizar oportunidades.
- Marco Regulatorio Desactualizado: La ausencia de legislación específica para combatir usos maliciosos de la IA, como deepfakes, y la falta de normativas sobre privacidad de datos, ciberseguridad y uso ético de algoritmos, genera un vacío legal que inhibe la inversión responsable y expone a ciudadanos y empresas a riesgos emergentes.
- Insuficiente coordinación multisectorial: La colaboración entre universidades, sector privado y gobierno permanece fragmentada. Esta desarticulación limita la capacidad de avanzar en investigación aplicada, desarrollar patentes y crear un ecosistema de innovación cohesivo. Es obvia la posición del sector público en presentarse como innovador ante el ecosistema internacional, olvidando que la “innovación privada” precede a la regulación gubernamental.
Oportunidades sectoriales
A pesar de los desafíos sistémicos documentados, República Dominicana posee ventajas competitivas naturales en sectores donde la IA podría catalizar transformaciones –pero solo si implementamos urgentemente las recomendaciones anteriores para construir las capacidades que actualmente no tenemos. De lo contrario, estas “oportunidades” serán capturadas por empresas extranjeras con soluciones importadas:
- Turismo: Con 31 millones de viajeros chinos dirigiéndose anualmente a América del Norte, la IA puede posicionar al país para capturar un segmento significativo de este mercado mediante personalización avanzada del servicio, sistemas de recomendación inteligentes y experiencias turísticas adaptativas.
- Logística y Cadena de Suministro: La automatización del back-office, operaciones predictivas basadas en análisis de demanda, activos logísticos inteligentes y nuevos modelos de experiencia del cliente pueden transformar la competitividad del sector.
- Servicios Financieros: La integración de análisis de datos avanzados puede ofrecer soluciones de pago más seguras, mejorar la gestión de riesgos crediticios, optimizar detección de fraude y facilitar inclusión financiera mediante modelos alternativos de scoring crediticio.
- Adaptación al Cambio Climático: Como nación vulnerable a eventos climáticos extremos, la IA puede optimizar gestión hídrica, racionalizar distribución energética post-desastre, crear sistemas de alerta temprana inteligentes y mejorar resiliencia infraestructural mediante modelos predictivos.
Recomendaciones estratégicas
Para revertir el retroceso relativo y consolidar una posición competitiva regional, se requiere un enfoque multidimensional. Aquí comparto algunas opciones no solicitadas pero que entiendo son críticas para evitar la inercia que nos han sumergido las autoridades de turno:
- Inversión agresiva y sostenida: Incrementar exponencialmente la inversión pública y privada en IA, estableciendo incentivos fiscales para empresas que adopten tecnologías de IA y fomenten I+D local.
- Ecosistema de formación de talento: Desarrollar programas acelerados de formación en IA, machine learning y ciberseguridad en alianza con universidades internacionales de prestigio. Crear incentivos para retención de talento especializado, incluyendo compensaciones competitivas y oportunidades de investigación aplicada.
- Marco de Sandbox robusto y ágil: La experiencia latinoamericana en sandboxes regulatorios, documentada exhaustivamente por el Banco Interamericano de Desarrollo, demuestra que estos espacios de experimentación controlada pueden acelerar innovación sin comprometer protección ciudadana. República Dominicana implementó exitosamente este modelo en el sector financiero, permitiendo que fintechs testeasen productos en ambiente supervisado antes de regulación definitiva. ¿Por qué no replicamos este éxito en IA? Un Sandbox de Inteligencia Artificial debería:
- Definir criterios de entrada claros: No solo grandes corporaciones, sino MIPYMES y startups con soluciones innovadoras.
- Establecer métricas de éxito medibles: Generación de empleo especializado, sustitución de importaciones tecnológicas, exportación de servicios.
- Crear protecciones proporcionales al riesgo: Regulación ligera para aplicaciones de bajo riesgo (chatbots comerciales) y supervisión estricta para alto riesgo (sistemas de crédito automatizado, vigilancia).
- Tiempo determinado para experimentación: 12-24 meses para validar modelos de negocio antes de regulación permanente.
- Coordinación intersectorial obligatoria: Superintendencia de Bancos, INDOTEL, Ministerio de Industria y Comercio trabajando conjuntamente.
- La alternativa al sandbox es el statu quo: regulación inexistente que expone ciudadanos a riesgos (deepfakes, discriminación algorítmica) o regulación prematura que asfixia innovación antes de nacer. El modelo de experimentación controlada ofrece el equilibrio entre protección y desarrollo que nuestro ecosistema requiere urgentemente.
- Alfabetización digital masiva: Implementar programas nacionales de alfabetización digital dirigidos al 40% de la población sin habilidades digitales básicas, reduciendo la brecha que amenaza con profundizar desigualdades.
- Plataforma nacional de Datos y computación: Desarrollar infraestructura crítica de centros de datos y plataformas de computación en la nube que garanticen soberanía digital y reduzcan costos operativos a largo plazo. Esto es más allá de la estrategia de innovación, la ENIA y otros modelos que no han atacado la raíz del problema.
- Observatorio nacional de IA: Establecer un Observatorio de Inteligencia Artificial Público/Privado que documente casos de éxito, monitoree tendencias globales, evalúe impacto sectorial y sirva como espacio de convergencia entre academia, gobierno e industria.
- Estrategia de casos de éxito: Capitalizar proyectos como CiudadanIA para generar referentes locales que no sean proyectos públicos, para desmitificar la adopción de la IA por organizaciones que tienen “presupuestos infinitos”, demuestrando retornos tangibles de inversión, especialmente para MIPYMEs.
Cuestión de compromiso
Articular una agenda para los próximos 12 meses es un compromiso claro que no admite excusas de todos los sectores a nivel nacional.
Para revertir la inercia en la innovación, el sector empresarial necesita urgentemente formar un consorcio de 15-20 empresas comprometiendo fondos en innovación de IA con gobernanza privada, acabando con la espera perpetua de incentivos gubernamentales que nunca llegan.
Las autoridades deberían transformar CiudadanIA de proyecto estatal a licitación pública modular ejecutada por empresas dominicanas, implementar sandbox regulatorio formal con criterios de entrada publicados y proceso de aprobación máximo de 30 días, y establecer requisito de transferencia tecnológica en todo contrato gubernamental.
La academia debe incrementar certificaciones industriales obligatorias en currículos de tecnología, crear laboratorios de IA atacando problemas dominicanos reales (predicción de huracanes, optimización eléctrica, detección de fraude en remesas), y establecer programas duales universidad-empresa donde estudiantes trabajen 20 horas semanales en el consorcio.
Los inversionistas ángeles con capital paciente de 7-10 años pueden unirse e incrementar la apertura a las nacientes Startups Dominicanas.
El próximo año –como de costumbre, publicaremos nuestro análisis comparando estas métricas del GII y el ILIA contra resultados reales, identificando los avances o retrocesos. Porque el ecosistema de innovación se construye más allá de las buenas intenciones o discursos; la ejecución medible, accountability público y consecuencias claras es la fórmula para remediar la inacción.
El costo de la complacencia
El retroceso del sexto al noveno lugar en el ILIA refleja una crisis más profunda: nuestra posición 97 en el Global Innovation Index 2025 y una caída de siete lugares en cinco años. Perdemos terreno en IA y en la capacidad de convertir inversión en innovación, conocimiento en valor económico y educación en productividad.
La IA ya está transformando República Dominicana. Debemos decidir si seremos arquitectos de esta transformación o consumidores de innovación ajena. Las decisiones que tomemos en los próximos 18-24 meses determinarán si revertimos nuestra trayectoria descendente o seguimos dependiendo de soluciones externas. La complacencia traerá mayor dependencia tecnológica, transferencia de valor económico y una brecha creciente con países que invierten estratégicamente. El momento de elegir un camino diferente es ahora; después será demasiado tarde.
Por Arturo López Valerio