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Mes: Octubre 2026

ILIA 2026: antes del ranking, las preguntas que importan a las regiones

Written by Boris González on . Posted in Gobernanza, humanidad, Inteligencia Artificial, Regiones. No hay comentarios en ILIA 2026: antes del ranking, las preguntas que importan a las regiones

El próximo Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial abre una oportunidad para mirar más allá de la posición de Chile: qué capacidades llegan a las empresas, cómo se convierten en resultados y qué falta construir desde territorios como Los Ríos.

Cuando se publica un índice internacional, la conversación suele comenzar con una pregunta: ¿en qué lugar quedó Chile?

Es una pregunta legítima. Pero resulta insuficiente.

Una posición puede ayudarnos a entender el entorno en el que avanzamos. No nos dice, por sí sola, si una empresa de Valdivia está resolviendo mejor sus problemas, si una organización puede confiar en sus datos o si un equipo sabe utilizar inteligencia artificial sin agregar nuevos riesgos a su trabajo.

El ranking importa. Lo que hacemos con esa información importa todavía más.

El 15 de octubre, la CEPAL anunció que presentará junto con CENIA la cuarta edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, ILIA 2026. El lanzamiento está previsto para el martes 20 de octubre, entre las 9:15 y las 11:30 horas de Chile, en Santiago.[1]

Al cierre de este artículo, el anuncio consultado no entrega las puntuaciones ni las posiciones de esta edición. No corresponde anticiparlas.

Sí podemos preparar una lectura más útil.

QUÉ MIRARÁ EL NUEVO ÍNDICE

Según el anuncio oficial, el ILIA 2026 evaluará a 20 países de América Latina y el Caribe en tres dimensiones: Factores Habilitantes; Investigación, Desarrollo y Adopción; y Gobernanza. Incorporará, además, una comparación con cinco países externos a la región.[1]

Esa mirada reúne condiciones que conviene analizar juntas. Contar con tecnología, desarrollar capacidades y establecer reglas son partes de un mismo desafío.

Pero aquí aparece una distinción esencial: una comparación entre países no sustituye el diagnóstico de una empresa ni describe automáticamente la realidad de cada territorio.

Un buen resultado nacional puede convivir con dificultades locales. Una organización también puede avanzar en un proceso concreto aunque su entorno tenga brechas. Para saber cuál es su situación, necesita evidencia propia.

Por eso, proponemos leer el nuevo índice con cinco preguntas sobre la mesa.

  1. ¿LAS CAPACIDADES ESTÁN REALMENTE AL ALCANCE?

Que exista una herramienta no significa que una empresa pueda aprovecharla.

Antes de incorporar IA, conviene revisar si están disponibles los datos necesarios, si existe una persona responsable del proceso y si el equipo dispone de tiempo para aprender y evaluar los resultados.

Una pregunta más útil que «¿qué aplicación deberíamos contratar?» sería: «¿qué nos impide mejorar hoy este trabajo?».

La respuesta puede ser tecnológica. También puede estar en registros incompletos, criterios diferentes entre áreas o tareas que nadie ha definido con claridad.

  1. ¿ESTAMOS CONTANDO USUARIOS O COMPROBANDO MEJORAS?

Tener personas utilizando IA es una señal de adopción. No demuestra, por sí solo, una mejora del negocio.

Imaginemos una empresa que la incorpora para preparar cotizaciones. La prueba no debería terminar cuando el sistema genera un documento convincente. También necesita comprobar cuánto tarda el proceso completo, cuántas correcciones requiere y si los precios y condiciones están bien aplicados.

El punto de comparación es el trabajo anterior. Sin esa referencia, resulta difícil distinguir una mejora real de una impresión favorable.

El propio programa del lanzamiento del ILIA incluye una discusión sobre adopción y captura de valor.[1] Esa diferencia merece llegar también a las conversaciones de las pymes.

  1. ¿QUIÉN REVISA, DECIDE Y RESPONDE?

La gobernanza puede parecer un asunto reservado para grandes organizaciones. Sin embargo, comienza con decisiones muy concretas.

Qué información puede utilizarse. Qué acciones requieren aprobación. Quién revisa un resultado antes de entregarlo a un cliente. Cómo se registra un error y quién puede detener el proceso.

No se trata de diseñar un reglamento enorme antes de empezar. Se trata de que el entusiasmo por automatizar no deje responsabilidades sin asignar.

En un proceso de bajo riesgo, los controles pueden ser sencillos. Cuando aumentan las consecuencias de equivocarse, la revisión debe ser proporcional.

  1. ¿EL CONOCIMIENTO QUEDA EN LA ORGANIZACIÓN?

Una implementación debería dejar algo más que acceso a una plataforma.

Debería dejar criterios documentados, personas capaces de operar el proceso y una forma de evaluar si sigue funcionando cuando cambia una herramienta o un proveedor.

Si solo una persona entiende cómo funciona la solución, hay una dependencia que conviene reconocer. Si nadie puede explicar cómo se comprueba el resultado, también.

La autonomía no exige construir toda la tecnología. Exige conservar suficiente conocimiento para tomar decisiones sobre ella.

  1. ¿QUÉ BRECHA PODEMOS CERRAR DESDE EL TERRITORIO?

Para Los Ríos, proponemos convertir la lectura del ILIA en una conversación práctica entre empresas, instituciones de formación, sector público y organizaciones del ecosistema tecnológico.

¿Qué problemas se repiten? ¿Qué capacidades pueden compartirse? ¿Dónde tendría sentido probar una solución y documentar lo aprendido?

Estas son preguntas editoriales para la región; no son conclusiones territoriales del ILIA 2026.

Por ejemplo, podríamos evaluar procesos de atención en turismo, preparación de propuestas en servicios o gestión de registros en actividades productivas. Son posibilidades que deben validarse con las organizaciones involucradas, no proyectos comprometidos ni resultados ya obtenidos.

Para ARIA Los Ríos, esta lectura puede aportar a una agenda de articulación. Para VirtualPoint, permite llevar la discusión al terreno de la implementación: problema definido, equipo preparado, prueba acotada y resultado comprobable.

DEL INFORME A UNA DECISIÓN

Cuando se presente el índice, sugerimos un ejercicio sencillo: elegir un proceso, describir su problema y registrar cómo funciona hoy.

Después, definir una prueba con una persona responsable, un indicador de resultado y un criterio para continuar, corregir o detenerse.

Puede tratarse de reducir tiempo de respuesta sin aumentar errores. De mejorar la calidad de un registro. O de eliminar una tarea repetitiva sin perder trazabilidad.

La medida dependerá del problema. La disciplina de comprobarla debería mantenerse.

El próximo ILIA nos permitirá observar nuevas evidencias sobre el entorno regional de la inteligencia artificial. Nuestra tarea será evitar que la conversación termine en celebrar o lamentar una posición.

Porque la pregunta que debería acompañar al ranking es otra:

¿Qué decisión vamos a tomar con esta información para trabajar mejor?

FUENTE

[1] CEPAL, 15 de octubre de 2026. «Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026 será presentado el 20 de octubre en la CEPAL».
https://www.cepal.org/es/noticias/indice-latinoamericano-inteligencia-artificial-2026-sera-presentado-20-octubre-la-cepal

La IA llega al campo: ¿quién responde cuando el algoritmo se equivoca?

Written by Boris González on . Posted in Inteligencia Artificial, Regiones. No hay comentarios en La IA llega al campo: ¿quién responde cuando el algoritmo se equivoca?

Los encuentros sobre inteligencia artificial en Río Bueno y Máfil abren una conversación necesaria para Los Ríos: cómo convertir nuevas capacidades tecnológicas en mejores decisiones productivas, con evidencia, supervisión y responsabilidades claras.

Una recomendación equivocada de una inteligencia artificial puede parecer un problema menor mientras permanece en una pantalla. La situación cambia cuando alguien la utiliza para decidir cuánto regar, cómo organizar el pastoreo o qué alerta merece atención.

En ese momento, la discusión deja de ser solamente tecnológica. Hay recursos, trabajo y decisiones productivas en juego.

Por eso, junto con preguntar qué puede hacer la IA por el campo, necesitamos una segunda pregunta: ¿cómo vamos a comprobar que merece nuestra confianza?

Y una tercera, todavía más incómoda: ¿quién revisa, autoriza y responde cuando la recomendación falla?

Una conversación que ya está ocurriendo en Los Ríos

En septiembre, Río Bueno y Máfil acogieron jornadas sobre inteligencia artificial para el sector silvoagropecuario. La Universidad Austral de Chile informó de estos encuentros el 28 de septiembre de 2026, con participación de especialistas de la propia universidad e INIA, productores, técnicos y estudiantes.

Las aplicaciones abordadas incluyeron monitoreo de fauna, análisis del riesgo de incendios e imágenes satelitales para evaluar praderas. Junto con las oportunidades, los especialistas destacaron la calidad de los datos, la supervisión profesional y la integración del conocimiento local.

La intervención de Stanley Best, del programa de Agricultura Digital de INIA Quilamapu, puso el foco en una condición esencial: las herramientas deben resultar útiles y demostrar valor para quienes las utilizan.

Esa es una buena base para la conversación regional. Una presentación puede mostrar posibilidades. La decisión de incorporar una herramienta a una operación requiere saber qué problema resolverá, con qué información y bajo qué condiciones.

La confianza se construye en el predio

Imaginemos una herramienta que recomienda modificar el riego a partir de sensores y un pronóstico meteorológico. El ejemplo es hipotético, pero sirve para ordenar preguntas concretas: ¿los sensores están bien calibrados?, ¿el pronóstico corresponde a esa zona?, ¿el sistema considera el suelo y la etapa del cultivo?, ¿qué ocurre si falta un dato?

Una interfaz clara puede ayudarnos a interpretar una recomendación. Su apariencia, sin embargo, no demuestra que el resultado sea adecuado para ese lugar.

El mismo cuidado corresponde a una estimación de disponibilidad de pradera o a una alerta de riesgo. La información debe contrastarse con observaciones de terreno y con el criterio de quienes conocen la actividad.

La experiencia del productor tiene aquí una función decisiva: ayuda a detectar lo que los datos no muestran, a reconocer situaciones excepcionales y a cuestionar una respuesta que parece correcta, pero no coincide con el contexto.

Conviene distinguir qué parte del sistema toma cada decisión

Bajo la expresión inteligencia artificial suelen reunirse capacidades diferentes. Un asistente puede redactar una explicación; un modelo predictivo, estimar una variable; un sistema automático, ejecutar una acción. También pueden trabajar conectados.

La diferencia importa porque no todos necesitan los mismos controles. Revisar un resumen de registros productivos exige precauciones distintas de autorizar una intervención que consume recursos o afecta animales y cultivos.

El Data Lab de la FAO describe prácticas de IA responsable basadas en supervisión humana proporcional a la tarea, trazabilidad y validación mediante datos y expertos. Es una orientación útil para pensar la adopción, no una certificación de cualquier herramienta disponible en el mercado.

Antes de conectar esas capacidades, conviene dibujar el recorrido completo: de dónde sale el dato, cómo se genera la recomendación, quién la revisa y qué acción puede producir. Allí aparecen los puntos donde hacen falta límites.

Probar antes de ampliar

Un antecedente ilustrativo proviene de INIA La Cruz. En abril de 2025, la institución informó que probaba el sistema de riego Sav(b)IA en un pequeño invernadero de tomates. El ensayo comparaba estrategias de programación y utilizaba sensores e instrumentos para registrar el riego y evaluar la respuesta de las plantas.

El interés de ese caso está en la forma de comprobar el funcionamiento: observar lo que ocurre fuera del sistema, no solamente lo que aparece en su pantalla. La nota no permite prometer un porcentaje de ahorro ni trasladar sus resultados a cualquier cultivo de Los Ríos.

Para una empresa o un productor que esté evaluando una solución, proponemos comenzar con un piloto acotado y responder cinco preguntas antes de escalar:

1. ¿Qué problema queremos resolver? Elegir una decisión concreta y registrar cómo se resuelve hoy. Sin una referencia inicial, será difícil distinguir una mejora real de una impresión favorable.

2. ¿Con qué vamos a comparar? Definir indicadores pertinentes, como tiempo dedicado, consumo de recursos, errores detectados o costos de operación. La medida debe responder al problema y considerar las condiciones en que se obtuvo.

3. ¿Qué puede hacer la herramienta por sí sola? Delimitar si solo informa, recomienda o ejecuta. En decisiones de mayor impacto, mantener una revisión competente y una forma clara de detener la operación.

4. ¿Cómo quedará registrada la prueba? Conservar los datos relevantes, la recomendación, la revisión realizada y el resultado observado. Ese registro permitirá comprender los errores y discutirlos con el proveedor.

5. ¿Qué resultado justifica continuar? Acordar criterios de avance, corrección o suspensión antes de conocer el resultado. Un piloto también aporta valor cuando permite descartar una solución que no sirve.

Quién responde cuando algo sale mal

La respuesta debe empezar a construirse antes de implementar la herramienta.

En términos operativos, el proveedor debería explicar las condiciones de uso, las limitaciones conocidas, el soporte y el procedimiento ante incidentes. Quien integra la solución debe comprobar sus conexiones y controles. La organización usuaria necesita definir quién revisa las recomendaciones, quién autoriza las acciones y quién puede detener el sistema.

Es importante que esas funciones no queden diluidas en una frase como «lo sugirió la IA». Un sistema puede participar en una decisión; la organización sigue necesitando personas con atribuciones claras para gestionarla.

Esto no determina por sí solo quién debe indemnizar un daño. La responsabilidad jurídica dependerá de los hechos, los contratos y las normas aplicables. Lo que sí podemos exigir desde la gestión es trazabilidad: poder reconstruir qué ocurrió, con qué información y bajo qué controles.

También conviene aclarar qué datos recibe el proveedor, quién puede acceder a ellos y cómo se recuperan si termina el servicio. Adoptar una herramienta incluye decidir qué información estamos dispuestos a compartir.

La oportunidad regional está en aprender a validar

Los encuentros de Río Bueno y Máfil pueden ser un punto de partida para una agenda más exigente: pilotos vinculados a problemas reales, participación de productores y profesionales, y evaluación de resultados en las condiciones del territorio.

Para Los Ríos, sería valioso convertir ese aprendizaje en capacidad local. Poder distinguir una herramienta útil de una promesa comercial. Saber qué resultados se pueden reproducir. Documentar también los casos en que la tecnología no cumplió lo esperado.

En VirtualPoint entendemos la adopción de IA desde esa lógica: comenzar por el problema, revisar las capacidades disponibles y diseñar una implementación que permita medir resultados.

En el campo, esa mirada exige trabajar junto al conocimiento agronómico, veterinario y forestal. La tecnología necesita ese contexto para aportar valor.

La próxima conversación con un proveedor podría comenzar con una pregunta sencilla: ¿cómo vamos a comprobar, aquí y con nuestros datos, que esta herramienta mejora una decisión?

La respuesta será más útil que cualquier demostración espectacular.

Fuentes

UACh · 28 de septiembre de 2026 · Antecedente regional y aplicaciones presentadas

INIA · 15 de abril de 2025 · Ensayo del sistema de riego Sav(b)IA

FAO Data Lab · Responsible AI · Supervisión, validación y trazabilidad

¿Quién lleva la batuta? Reflexiones sobre la superinteligencia y lo que nos hace humanos

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Mientras los gobiernos discuten cómo nombrar a la inteligencia artificial, la pregunta de fondo sigue abierta: ¿quién decide hacia dónde va?

Esta semana Estados Unidos anunció la creación de una “Super Intelligence Force”, un organismo para coordinar su liderazgo en la materia [1]. Días antes se había instruido usar “super inteligencia” en lugar de “inteligencia artificial” en documentos oficiales [2]. Y el presidente Trump reiteró que no permitirá frenar el desarrollo de esta tecnología [3][4]: quien gane en IA, gana [5].

Hay una ironía en ese cambio de nombre. En una entrevista reciente, Daniel Kokotajlo, ex investigador de OpenAI, define superinteligencia como sistemas mejores que los mejores humanos en todo, además de más rápidos y más baratos [6]. Es decir, se está normalizando la palabra “super” para algo que, por definición, nos supera en todo. Cambiar el nombre es fácil. Hacerse cargo de lo que describe, no tanto.

Lo que cuenta alguien que estuvo adentro

Kokotajlo trabajó en OpenAI desde 2022 y renunció en 2024. Según su propio relato, al salir le ofrecieron un acuerdo que le impedía criticar a la empresa y que lo habría dejado sin su participación accionaria, unos 2 millones de dólares, cerca del 80% de su patrimonio de entonces. No firmó. El caso se hizo público y, según cuenta, la empresa terminó retractándose [6]. Cuando le preguntan por qué lo hizo, responde algo simple: el dinero es agradable, pero a veces conviene tomar una postura por principio.

Lo que describe sobre la estrategia de los laboratorios es lo que más me hizo pensar. Según él, empresas como OpenAI y Anthropic buscan automatizar primero su propia investigación: sistemas que mejoran a otros sistemas, hasta llegar a algo superior a los humanos en todo. La automatización masiva del trabajo vendría después, como tercer paso. Eso significa que cuando la mayoría perciba el cambio en su empleo, el proceso ya estaría muy avanzado [6].

Agrega algo que debería inquietar a cualquiera: estos sistemas no son software tradicional, son redes neuronales con billones de conexiones que nadie puede leer como se lee un código. Existe un campo de investigación, la interpretabilidad, que intenta entender qué pasa adentro, pero es un problema difícil y, por ahora, no resuelto [6].

Su estimación central para la superinteligencia es 2029, con mucha incertidumbre: podría ser antes o bastante después. Y sobre el riesgo, estima en 70% la probabilidad de que todo salga muy mal, de las cuales la extinción es solo una de varias posibilidades [6]. Puede equivocarse, y él mismo dice que sería feliz si sus predicciones fallaran. Pero la pregunta que plantea no depende de su cifra: si alguien construye sistemas que se mejoran a sí mismos, ¿dónde queda el control?

Frenar no es detenerse

Aquí es donde el debate se enreda. Frenar suena a renunciar. En la propuesta de Kokotajlo y su equipo, “AI 2040: Plan A”, significa otra cosa: dejar de entrenar modelos más poderosos por un tiempo, seguir usando los que existen, exigir transparencia total a los laboratorios para que la comunidad científica pueda revisar qué se está construyendo, y repartir la capacidad entre varios países y empresas en lugar de concentrarla en un solo proyecto. En ese escenario la superinteligencia llegaría hacia 2040 y no hacia 2030 [7][8].

Lo más honesto es que sus autores presentan Plan A como una recomendación, no como una predicción [7][8]. En la entrevista, Kokotajlo dice que considera más probable el “Plan D”: que la carrera continúe casi sin regulación [6]. Y mientras tanto, la señal política de esta semana apunta en la dirección contraria: una fuerza, un zar y un cambio de nombre [1][4]. Hay quienes empujan lo opuesto, como el proyecto bipartidista en el Congreso (Lieu y Moran) que exigiría poder frenar o apagar sistemas avanzados [9]. La discusión existe. Lo que no existe, todavía, es una prioridad a la altura del tamaño de la pregunta.

Dinero, poder y sentido

Cuando la conversación llega al trabajo, Kokotajlo dice algo que me parece más profundo que cualquier cifra: qué trabajos sobreviven es más una cuestión política que técnica. Técnicamente, si el sistema puede hacer todo, puede hacer todos los empleos. Lo que quede dependerá de qué decidamos proteger: quizás cuidadores, quizás jueces que la ley obligue a ser humanos [6].

Plantea además que el trabajo nos da dos cosas: dinero y poder. Dinero para vivir; poder porque quien aporta a la economía tiene peso político. Si casi nadie aporta, salvo las empresas de IA y robótica, los gobiernos tendrían menos incentivos para escuchar a las personas. Por eso su propuesta incluye un “dividendo ciudadano” que, en su escenario, empezaría hacia 2033, y regulaciones para que las personas conserven voz y voto. Él mismo aclara que ese futuro es lo que recomienda y no lo que predice [6].

Aquí aparecen las preguntas que no se resuelven con un cheque. ¿Qué pasa con el sentido que muchas personas encuentran en lo que hacen? ¿Y con la creatividad? Kokotajlo señala que la creatividad suele juzgarse por el resultado y que, por el resultado, estos sistemas ya logran mucho [6]. Si es así, quizá lo que nos queda de propio es el proceso: la intención, el contexto, el porqué. Esa es mi reflexión, no la suya, y la dejo como pregunta.

Sí es suyo el consejo que le daría a su hija de seis años: más que prepararse para un empleo, intentar influir para que todo salga bien y, en lo personal, dedicarse a ser una buena persona y a hacer cosas valiosas por sí mismas [6]. Dicho por alguien que admite que esta conversación le pesa, tiene un peso humano que ninguna proyección económica captura.

El criterio humano

Si hay algo que me llevo de la entrevista es su mensaje final: dejar de preguntarnos si esto suena a ciencia ficción y mirar las tendencias. Informarnos, conversar, preguntarles a los candidatos qué piensan y votar en consecuencia. Para él, el problema central es que todavía no lo estamos tomando en serio [6].

Ahí el criterio humano sí tiene validez, y bastante. No porque pueda competir en velocidad, sino porque es lo único que puede decidir qué vale la pena, qué límites ponemos y para qué queremos esta tecnología.

Humano orquesta, IA ejecuta

Mi forma de entender esto cabe en una frase: humano orquesta, IA ejecuta. La IA puede tocar con una precisión que nosotros no alcanzamos. Pero alguien tiene que decidir qué se toca, para quién y por qué. Esa batuta no es un detalle técnico. Y solo se conserva si lo decidimos antes de que sea tarde.

También importa que las regiones tengamos voz. Estas decisiones parecen lejanas, cosas de Washington, Beijing o Bruselas, pero sus efectos llegan a todos los territorios. Esa conversación ya tiene un lugar en nuestra región. Desde ARIA Los Ríos, la Asociación Regional de Inteligencia Artificial de Los Ríos, la primera de su tipo en Chile y que tengo el honor de presidir, trabajamos para promover, articular y formar en inteligencia artificial desde el sur, con un enfoque sostenible, ético y humano. Porque si queremos que las decisiones sobre esta tecnología consideren a los territorios, necesitamos instituciones locales que se informen, dialoguen y propongan. En VirtualPoint trabajamos con tecnologías inmersivas e inteligencia artificial porque creemos en su potencial para ampliar la experiencia humana, no para reemplazarla. Esa convicción no es un eslogan. Es una decisión que se toma todos los días.

La pregunta queda abierta: ¿dónde ponemos el límite de velocidad?

Fuentes

  1. Fox News, “Trump launching ‘Super Intelligence Force’ to ensure American dominance” (4 de octubre de 2026): https://www.foxnews.com/politics/trump-launching-super-intelligence-force-ensure-american-dominance
  2. ABC News/AP, “US diplomats told to say ‘super intelligence’ not ‘artificial intelligence’ after Trump’s call”: https://abcnews.com/US/wireStory/us-diplomats-told-term-super-intelligence-artificial-intelligence-136698441
  3. CBS News, “Trump vows to form ‘AI Force,’ says he won’t allow slowdown of AI development”: https://www.cbsnews.com/news/trump-vows-ai-force-czar-development/
  4. The Washington Post, “Trump to form ‘AI Force,’ name AI czar but rejects calls for constraints” (19 de septiembre de 2026): https://www.washingtonpost.com/politics/2026/09/19/trump-form-ai-force-name-ai-czar-rejects-calls-constraints/
  5. Information Age (ACS), “Trump doubles down on AI amid calls for slowdown”: https://ia.acs.org.au/article/2026/trump-doubles-down-on-ai-amid-calls-for-slowdown.html
  6. The Diary of a CEO, entrevista a Daniel Kokotajlo (13 de julio de 2026): https://www.youtube.com/watch?v=_g4l7YkDQwA
  7. AI Futures Project, “AI 2040: Plan A”: https://www.ai-2040.com/
  8. 80,000 Hours, podcast #253 con Daniel Kokotajlo sobre Plan A: https://80000hours.org/podcast/episodes/daniel-kokotajlo-ai-2040-plan-a/
  9. Newsweek, “Trump announces AI Force, says he’ll name AI czar”: https://www.newsweek.com/trump-announces-ai-force-says-hell-name-ai-czar-12464436

Para consultar más: AI Futures Project (https://ai-futures.org/), organización de Kokotajlo y autora de “AI 2027”.

ARIA Los Ríos y VirtualPoint en NextFrontier 2026: la IA llega a los sectores que mueven la región

Written by Boris González on . Posted in Alianzas, Eventos, Inteligencia Artificial. No hay comentarios en ARIA Los Ríos y VirtualPoint en NextFrontier 2026: la IA llega a los sectores que mueven la región

Los Ríos no se define solo por sus ríos y sus bosques. También es una región con un sector agro, lácteo y forestal de gran peso, que enfrenta una pregunta concreta: ¿cómo usamos los datos y la inteligencia artificial para producir mejor, con más trazabilidad y de forma más sostenible?

Esa pregunta será el centro de NextFrontier Los Ríos 2026, un encuentro de IA, computación cuántica e Industria 4.0 que se realizará el 28 y 29 de octubre en el Hotel Puerta del Sur, Valdivia, con un taller satélite el 29 en el CIC Rucapichiu, en Máfil. ARIA Los Ríos participa como parte del ecosistema del evento, junto a VirtualPoint.

ARIA Los Ríos en NextFrontier

ARIA nació para promover y articular el desarrollo de la inteligencia artificial desde la región, con un enfoque sostenible, ético y humano. NextFrontier es una oportunidad concreta para ese propósito, porque reúne en un mismo espacio a productores, empresas, academia, gremios y centros tecnológicos internacionales.

Nuestra presencia tiene dos momentos clave:

  • Keynote de apertura del día 1: Boris González Ojeda, presidente de ARIA Los Ríos y CEO de VirtualPoint, presentará “¿Dónde está hoy Los Ríos? Madurez digital, datos disponibles y brechas de adopción”. La idea es partir de la realidad antes de hablar de tecnología: qué tan preparada está la región, qué datos existen y dónde están las barreras.
  • Plenario de cierre del día 2: ARIA participa, junto a SAVAL, CORFO, Eurecat Latam y AIDStrategic, en los compromisos de continuidad y la hoja de ruta que dejará el encuentro.

Un llamado a nuestros socios

Para que la keynote refleje la realidad regional, el evento abrió un diagnóstico breve que construirá una línea base sobre el uso de datos, herramientas digitales e IA en Los Ríos. Invitamos a todos los socios de ARIA a responderlo, y a inscribirse al evento, que es gratuito y de cupos limitados.

👉 Responder el Diagnóstico Regional
👉 Inscribirse en NextFrontier 2026

Qué más tiene el programa

  • Tres sectores en foco: agro inteligente, lechería 4.0 y bosques inteligentes.
  • Expertos internacionales de Eurecat (España), con keynotes sobre IA aplicada, IA confiable y gobernanza de datos, Industria 4.0 y computación cuántica: qué es real hoy y cómo prepararse.
  • Casos regionales de Telsur, Alimentos Runca, Grassland Analysis, ARAUCO, INFOR y la UACh.
  • Workshops prácticos para convertir un desafío en un caso de uso (problema, dato, solución, indicador y piloto) y una mesa de intenciones de pilotaje.
  • Networking guiado, que dará origen al Directorio de Red NextFrontier 2026.

El evento es organizado por Eurecat Latam y AIDStrategic, y está financiado por el fondo Viraliza de Fomento Los Ríos (Corfo). Quienes asistan presencialmente recibirán un certificado digital emitido por Eurecat y Fomento Los Ríos.

Por qué nos importa

Creemos que la adopción de IA no empieza con una herramienta, sino con una conversación honesta sobre datos, procesos y capacidades. Desde ARIA y VirtualPoint queremos que esa conversación ocurra en la región, con sus protagonistas, y que termine en pilotos y compromisos concretos.

Nos vemos en Valdivia.

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