Marcelo Laranjeira, de SAS, explica cómo la IA redefine el futuro del sector público latinoamericano.
¿Cómo la analítica y la IA transforman los gobiernos latinoamericanos? En medio de un escenario regional marcado por la aceleración de la inteligencia artificial, la transformación digital del Estado y los crecientes debates sobre soberanía tecnológica, gobernanza de datos y modernización institucional, América Latina enfrenta uno de los momentos más decisivos de su evolución digital. La necesidad de construir gobiernos más eficientes, predictivos y centrados en el ciudadano ya no es solamente una aspiración tecnológica: comienza a convertirse en un imperativo económico, social y estratégico para la región. ¿Cómo la analítica con IA transforman los gobiernos latinoamericanos?
En este contexto, Marcelo Laranjeira lidera la estrategia de sector público para América Latina en SAS, una de las compañías más reconocidas globalmente en analítica avanzada, inteligencia artificial y gestión de datos. Desde su posición, trabaja con gobiernos, entidades tributarias, organismos de seguridad y sectores estratégicos en países como Brasil, Colombia y México para impulsar proyectos de analítica predictiva, ciudadanía digital, prevención de fraude, automatización y toma de decisiones basada en datos.
Durante esta conversación con Estratech-IA, Laranjeira analiza el nivel de madurez analítica de América Latina, los retos regulatorios y culturales que enfrenta la región, la evolución de la soberanía digital y el impacto que tendrán tecnologías como la inteligencia artificial autónoma, los agentes inteligentes y los digital twins en el futuro de los gobiernos. Sus reflexiones también abordan temas críticos como la continuidad institucional, la educación tecnológica y el papel que jugarán los datos en la competitividad de los países latinoamericanos durante la próxima década.
La ciudadanía digital debe trascender los gobiernos.
IA, soberanía digital y ciudadanía conectada: la nueva hoja de ruta del sector público en América Latina
¿Cómo la analítica y la IA transforman los gobiernos latinoamericanos? La transformación digital del Estado en América Latina está entrando en una nueva fase. Ya no se trata solamente de digitalizar trámites o construir grandes repositorios de datos: ahora los gobiernos buscan convertir la información en inteligencia operativa capaz de anticipar riesgos, optimizar inversiones públicas y mejorar la vida de los ciudadanos.
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En conversación con Estratech-IA, Marcelo Laranjeira analizó el nivel de madurez analítica de la región, los desafíos de soberanía digital, la evolución de la inteligencia artificial en el sector público y el papel que jugarán los modelos predictivos en la toma de decisiones estatales.
La conversación también abordó temas como ciudadanía digital, continuidad institucional, digital twins, automatización gubernamental y cooperación regional entre países latinoamericanos.
América Latina todavía tiene enormes oportunidades de modernización estatal
¿Cuál es el nivel de madurez analítica de América Latina en el sector público?
Yo creo que la región ya empezó un proceso importante de transformación. Los gobiernos entendieron que la inteligencia artificial puede ayudar a tomar mejores decisiones, pero todavía estamos en una etapa de evolución.
El primer movimiento fue la IA generativa, con herramientas tipo ChatGPT para textos y consultas. Después llegaron los agentes inteligentes para automatizar procesos. Y ahora estamos entrando en una nueva etapa con agentes autónomos que ya ejecutan tareas y hacen recomendaciones basadas en datos.
Pero el punto central no es solamente tener inteligencia artificial. El verdadero reto es tener calidad de datos, gobernanza y seguridad para que esas decisiones realmente funcionen.
Muchos gobiernos hicieron inversiones en tecnología durante años, pero no siempre tenían información suficientemente organizada o confiable. Ahora el objetivo es combinar IA con datos de calidad para que el proceso de decisión sea mucho más preciso.
¿Cómo está la región frente al entorno regulatorio y la gobernanza de datos?
Ese proceso comenzó hace algunos años con toda la discusión alrededor del cloud y la soberanía digital.
Los gobiernos empezaron a preguntarse dónde están los datos, quién los controla y cómo proteger la información de los ciudadanos. Por eso hoy la gobernanza de datos es una prioridad estratégica.
Ya no es posible tomar información sensible del gobierno y simplemente ponerla en internet o conectarla directamente a modelos abiertos de IA. Los gobiernos necesitan reglas claras, protección de activos críticos y modelos éticos para el uso de inteligencia artificial.
Además, aparece otro desafío importante: la gobernanza de los propios agentes de IA. Hoy las organizaciones pueden tener múltiples modelos trabajando al mismo tiempo, entonces necesitan plataformas capaces de supervisar cuál IA es más segura, cuál responde mejor y cuál está alineada con las políticas institucionales.
“La ciudadanía digital debe trascender a los gobiernos”
¿Cómo avanza América Latina en ciudadanía digital y modernización estatal?
Yo creo que tenemos ejemplos muy interesantes en el mundo. Arabia Saudita, Singapur y Emiratos Árabes Unidos están haciendo trabajos muy fuertes en ciudadanía digital.
La idea es que el ciudadano tenga acompañamiento durante todo su ciclo de vida:
- salud,
- educación,
- impuestos,
- transporte,
- subsidios,
- medicamentos,
- servicios sociales.
Pero en América Latina tenemos un reto muy fuerte: la continuidad institucional.
Muchas veces cambia el gobierno y cambian también las prioridades. Entonces necesitamos proyectos de largo plazo que sobrevivan a los ciclos políticos y que estén enfocados en el futuro del país, no solamente en un periodo presidencial.
La ciudadanía digital tiene que trascender los gobiernos.
¿Cuál es el principal riesgo para la región en este proceso?
El principal riesgo es no preparar a las nuevas generaciones.
La inteligencia artificial no va a desaparecer. Es un camino sin vuelta.
Por eso los gobiernos necesitan hacer inversiones muy fuertes en educación, entrenamiento y preparación tecnológica para que los jóvenes lleguen al mercado laboral listos para trabajar con IA, analítica y automatización.
La soberanía digital se convirtió en prioridad estratégica
¿Cómo afrontan los gobiernos el tema de soberanía de datos?
Hoy la soberanía digital es uno de los temas más sensibles para cualquier gobierno.
En SAS trabajamos con modelos híbridos porque muchos gobiernos necesitan mantener información crítica dentro de sus propios data centers y no mover todos los datos hacia la nube pública.
Hay información menos sensible que puede trabajar en cloud, pero existen datos estratégicos que deben permanecer bajo control local.
También desarrollamos modelos donde los datos pueden ser procesados en ambientes cloud utilizando capas adicionales de protección y anonimización para reducir riesgos de exposición.
Ese equilibrio entre escalabilidad y soberanía es uno de los temas más importantes hoy en el sector público.
Por eso hoy la gobernanza de datos es una prioridad estratégica.
¿Cómo está Colombia frente a otros países de la región?
Colombia tiene una oportunidad muy importante.
Brasil, México y Colombia son hoy los mercados más relevantes de la región para muchas iniciativas de transformación pública y analítica avanzada.
Y algo interesante es que América Latina tiene características muy similares entre países. Muchas soluciones que funcionan en Brasil pueden funcionar también en Colombia o México.
Por eso estamos trabajando cada vez más en modelos regionales y en compartir casos de uso entre países.
¿Del “data lake” al “dark lake”?
Durante años hablamos de data warehouses y data lakes. ¿Qué cambia ahora con la IA?
Durante mucho tiempo todos hablaban de crear data lakes, pero muchas organizaciones terminaron creando “dark lakes”.
Tenían enormes cantidades de información almacenada, pero sin capacidad real de generar conocimiento útil.
La inteligencia artificial cambia eso porque ahora podemos consultar información usando lenguaje natural y obtener respuestas mucho más rápidas y contextualizadas.
La IA está ayudando a conectar datos, automatizar análisis y generar insights que antes eran muy difíciles de obtener.
Pero eso también trae un reto enorme de capacidad computacional. Por eso vemos empresas como NVIDIA creciendo tan rápido: el procesamiento necesario para estos modelos es gigantesco.
¿Qué diferencia existe entre un dashboard tradicional y los nuevos modelos predictivos?
El dashboard muestra el pasado.
Lo realmente valioso ahora es la capacidad predictiva y prescriptiva.
La pregunta ya no es solamente “¿qué pasó?”, sino:
- “¿qué puede pasar?”
- y “¿qué debería hacer el gobierno para obtener mejores resultados?”
Con modelos predictivos es posible anticipar:
- riesgos fiscales,
- necesidades de salud,
- problemas sociales,
- crecimiento económico,
- o inversiones prioritarias.
Eso cambia completamente la manera en que los gobiernos toman decisiones.
Digital twins y simulación de territorios completos
Usted mencionó digital twins. ¿Cómo evolucionan esos modelos?
Al comienzo los digital twins se utilizaban principalmente para infraestructura o edificios, pero ahora estamos entrando en una etapa mucho más avanzada.
Hoy es posible construir modelos digitales de poblaciones, territorios o sistemas completos para simular escenarios futuros.
Por ejemplo:
- crecimiento poblacional,
- salud pública,
- educación,
- comportamiento económico,
- distribución de inversiones,
- o impactos sociales.
Eso permite probar políticas antes de implementarlas y entender mejor cuáles decisiones generan mejores resultados.
IA, educación y formación de talento
¿Qué papel juega la capacitación técnica en esta transformación?
Es fundamental.
Por eso estamos desarrollando programas educativos con universidades y gobiernos para entrenar jóvenes en:
- datos,
- estadística,
- inteligencia artificial,
- y analítica.
La IA no es solamente importante para tecnología. También transforma:
- medicina,
- periodismo,
- ingeniería,
- transporte,
- finanzas,
- y prácticamente todas las industrias.
Todos van a necesitar entender cómo hacer las preguntas correctas y cómo interpretar los resultados que entregan los modelos de inteligencia artificial.
“Latinoamérica no está tan atrás como cree”
¿Qué lecciones puede aportar América Latina al resto del mundo?
Muchas veces pensamos que estamos muy atrasados, pero hay cosas muy interesantes pasando en la región.
Hay proyectos en Brasil, Colombia y México que ya están llamando la atención de otros países.
Tenemos casos muy fuertes en:
- pagos digitales,
- prevención de fraude,
- ciudadanía digital,
- analítica tributaria,
- y automatización gubernamental.
Incluso hay iniciativas de América Latina que hoy están siendo observadas por gobiernos de Europa, Asia y Medio Oriente.
La idea ahora es crear una colaboración global donde no solamente aprendamos de otros países, sino que también exportemos experiencias desarrolladas en la región.
¿Cómo la analítica y la IA transforman los gobiernos latinoamericanos?