IA en República Dominicana: de la promesa al rendimiento medible
Por Luis Orlando Díaz Vólquez
República Dominicana se encuentra ante una ventana de oportunidad poco frecuente: convertir la inteligencia artificial (IA) en un verdadero motor de productividad, sofisticación exportadora y bienestar social. La discusión, sin embargo, no puede limitarse al entusiasmo tecnológico ni a promesas abstractas; debe traducirse en decisiones de política con prioridades claras, métricas verificables y arreglos institucionales capaces de llevar la IA “del potencial al impacto” en el aparato productivo. El punto de partida es reconocer que la economía dominicana opera en un entorno regional marcado por lo que la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) denomina “trampas del desarrollo”: baja productividad, desigualdad persistente y debilidad institucional. La transformación digital—y, en particular, la IA—ofrecen una vía para romper ese círculo vicioso si y solo si se ordena una estrategia integral que alinee infraestructura, talento, datos, regulación y ética pública orientada a resultados (CEPAL, 2025). [cepal.org]
Ese enfoque estratégico tiene que anclarse en la evidencia comparada. La literatura internacional coincide en el potencial de la IA para elevar la productividad total de los factores, automatizar tareas rutinarias e impulsar nuevos modelos de negocio, desde el análisis predictivo hasta los asistentes generativos que multiplican la capacidad de investigación y desarrollo. El McKinsey Global Institute estima que la IA generativa podría añadir entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales a la economía global, con impactos especialmente intensos en operaciones de clientes, mercadeo, software y I+D (Chui et al., 2023). Ahora bien, ese potencial no se materializa automáticamente: las encuestas 2025 de McKinsey documentan que la mayoría de las organizaciones todavía están en fase de pilotos y no han capturado beneficios a escala empresarial, lo que sugiere que el “cuello de botella” no es la tecnología, sino la capacidad de rediseñar procesos y gobierno de datos a nivel de firma y sistema (McKinsey, 2025). [mckinsey.com] [mckinsey.com], [mckinsey.com]
En América Latina, los diagnósticos recientes de CEPAL son contundentes: la región enfrenta rezagos de inversión en IA y capacidades laborales, con una participación todavía pequeña del gasto mundial en IA y heterogeneidad marcada entre países. Aun así, los modelos econométricos del organismo muestran mejoras observables en la productividad del trabajo calificado donde la IA empieza a difundirse, y recomiendan políticas para cerrar brechas de inversión, competencias y datos (Jung & Katz, 2025). El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 ubica a República Dominicana dentro del grupo de “adoptantes”, junto con países que han avanzado en conectividad, talento y lineamientos estratégicos, sin alcanzar—todavía—las capacidades plenas de los “pioneros” (Chile, Brasil, Uruguay). Importa subrayar que el propio ILIA 2025 identifica a la República Dominicana como uno de los “late adopters en despertar”, con progreso acelerado en conectividad y talento, pero con carencias en infraestructura crítica y especialización avanzada (CENIA/CEPAL, 2025). [cepal.org], [repositori….cepal.org] [Latin Amer…ILIA 2025]
El marco de política pública dominicano brinda una base valiosa. La Agenda Digital 2030 estableció ejes de gobernanza, conectividad, gobierno digital, educación y capacidades, economía digital, ciberseguridad e innovación, con un primer Plan de Acción 2021–2024 que priorizó 100 proyectos. Su gobernanza reposa en el Gabinete de Transformación Digital (GTD), presidido por el jefe del Estado e integrado por ministerios económicos, reguladores y el Banco Central, entre otros (Gabinete de Transformación Digital, 2021). Ese diseño importó, por ejemplo, para acelerar la conectividad y sentar precondiciones para la IA. El regulador de telecomunicaciones (INDOTEL) ejecutó en 2021 la subasta 5G en la banda de 3.5 GHz, adjudicando 140 MHz a los dos principales operadores y recaudando cerca de 73.8 millones de dólares, con compromisos de cobertura y calidad; el reordenamiento de espectro y la priorización de cobertura en zonas con escuelas reflejan una noción de conectividad como insumo de equidad (DPL News, 2021; Convergencia Latina, 2023). En su informe de gestión, INDOTEL reportó un salto de penetración de banda ancha por población del 75.78% (2020) a 87.19% (2023), una mejora nada trivial para habilitar servicios digitales intensivos en datos (INDOTEL, 2024). [agendadigital.gob.do], [agendadigital.gob.do] [dplnews.com], [convergenc…latina.com] [indotel.gob.do]
Con todo, la infraestructura es condición necesaria, no suficiente. La IA no despega sin cuatro cimientos que el Banco Mundial sintetiza como las “4C”: conectividad, cómputo, contexto (datos) y competencias. En países de ingreso medio, la adopción ciudadana de herramientas generativas crece rápido, pero la innovación—modelos, startups y capital—permanece concentrada en economías avanzadas, y la capacidad de cómputo (centros de datos, GPU) está fuertemente sesgada geográficamente. La respuesta viable, sugiere el Digital Progress and Trends Report 2025, es combinar acceso a cómputo de nube con “small AI”—soluciones ligeras, de bajo costo, que corren en dispositivos corrientes y atienden problemas locales hoy—mientras se fortalecen los cuatro cimientos (World Bank, 2025). Esta lógica calza bien con la realidad dominicana: un mercado dinámico en servicios, comercio, turismo y logística, con empresas medianas que pueden capturar valor inmediato con IA aplicada—detección de fraude en retail, pronóstico de demanda para cadenas de abastecimiento, optimización de rutas en última milla y copilotos de ventas—si existen programas de adopción guiada y datos de calidad. [worldbank.org], [worldbank.org]
Un segundo pilar para pasar del potencial al impacto es el capital humano. La experiencia comparada muestra que los países que convierten IA en productividad invierten en capacidades técnicas (ciencia de datos, aprendizaje automático, MLOps), pero también en competencias complementarias: gobierno de datos, rediseño de procesos y cambio organizacional. República Dominicana ha comenzado a moverse: el INFOTEP lanzó en 2025–2026 un paquete de 70 nuevas ofertas formativas orientadas a IA e Industria 4.0, con más de 45,000 acciones formativas y cobertura nacional a través de centros propios y COS, acompañadas de alianzas empresariales y eventos de transferencia de conocimiento con firmas tecnológicas (Hoy, 2025; RDÉ Digital, 2025; Diario de Todos, 2025). El desafío, sin embargo, es de escala y especialización: el ILIA y CEPAL subrayan que la alfabetización digital crece más rápido que la formación avanzada, y que el talento de posgrado en IA sigue siendo escaso, lo cual sugiere la urgencia de posgrados, microcredenciales y certificaciones profesionales, además de pasarelas técnico–universidad–empresa (CEPAL/CENIA, 2024–2025). [hoy.com.do], [rdedigital.com], [diariodetodos.do] [parlandinofuturo.com], [cepal.org]
El tercer pilar es gobernanza de datos y confianza. La IA solo es tan buena como los datos que la alimentan; por tanto, hace falta un sistema de data governance que permita acceso seguro a datos de interés público y sectoriales, con interoperabilidad, trazabilidad, estándares de calidad y mecanismos de anonimización, todo ello bajo una arquitectura jurídica clara. En el caso dominicano, la Ley 172‑13 de protección de datos personales establece el marco para el tratamiento y circulación de información de carácter personal, mientras que la Ley 53‑07 tipifica los crímenes y delitos de alta tecnología. Son piezas centrales para una economía de datos que haga de la confianza un activo competitivo y que habilite casos de uso de IA respetuosos de derechos (Presidencia RD, 2013; OEA/WIPO, 2007). Pero la ética de IA exige ir más allá de la protección de datos: la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la IA (2021)—adoptada por 193 Estados—propone un marco de valores, principios y medidas de política para minimizar sesgos, asegurar transparencia, responsabilidad y remedios efectivos. Su implementación, que la UNESCO viene monitoreando con informes de avance, debería servir de referencia para un plan nacional dominicano de despliegue responsable de IA (UNESCO, 2021; 2025). [presidencia.gob.do], [oas.org] [unesco.org], [unesdoc.unesco.org]
La dimensión productiva es el núcleo de la conversación. La evidencia sectorial sugiere que la IA puede alterar radicalmente la frontera de eficiencia en actividades donde República Dominicana tiene ventajas o aspira a consolidarlas. En logística y comercio exterior, algoritmos de planificación y visión computacional ya ofrecen reducciones de tiempos y costos, con efectos directos sobre la confiabilidad exportadora. La conectividad 5G, al expandirse, habilitará redes de sensores, telemetría de flotas, control de inventarios y mantenimiento predictivo en parques industriales; los compromisos de cobertura asociados a las licencias de espectro refuerzan esta hoja de ruta (Convergencia Latina, 2023; DPL News, 2021). En turismo, la personalización algorítmica—recomendación, pricing dinámico, chatbots multilingües, análisis de sentimiento—puede elevar el gasto promedio y la tasa de retorno; en salud, la IA clínica y administrativa acelera tele-diagnóstico, triage y asignación de turnos, siempre que se salvaguarden estándares de seguridad y confidencialidad con auditorías algorítmicas y pruebas de no discriminación (OCDE/CAF, 2022; UNESCO, 2021). [convergenc…latina.com], [dplnews.com] [oecd.org], [unesco.org]
La región, no obstante, carga con un problema crónico: productividad estancada. El Reporte de Economía y Desarrollo de CAF documenta que, pese a avances en capital físico y humano desde 1990, la productividad laboral por hora trabajada apenas aumentó 32% y la brecha frente a la OCDE se amplió. América Latina pasó de producir el 46% del trabajador promedio de la OCDE en 1990 a 37% en 2023 (CAF, 2024). Esta constatación impone un criterio: cualquier plan de IA para República Dominicana debe rendir cuentas por productividad medible en sectores transables (manufacturas ligeras, agroindustria, dispositivos médicos) y en servicios con externalidades (logística, energías distribuidas, educación técnica), con indicadores de costo por unidad producida, lead times, defectivos por millón, intensidad energética y emisiones. La IA será estratégica si se integra en mapas de procesos, no si se limita a pilotos desconectados. [red20.caf.com]
La dimensión laboral requiere un trato honesto. La IA no solo complementa tareas; también automatiza, reorganiza ocupaciones y exige reconversión. El Fondo Monetario Internacional estima que la IA podría afectar hasta 40% de empleos a nivel global, con un impacto mayor y más ambivalente en economías avanzadas (más potencial de complementariedad, pero también de sustitución), y menor exposición inicial en países de ingreso bajo por falta de capacidades para adopción (IMF/BBC/CNBC, 2024). Incluso análisis microeconómicos con datos de zonas de trabajo en EE. UU. muestran caídas del empleo‑población en áreas con mayor adopción de IA entre 2010 y 2021, con efectos heterogéneos por sector y grupo ocupacional (Huang, 2024). En lugar de negar esta tensión, la política debe anticiparla: seguros de desempleo y de reconversión, formación dual, certificaciones rápidas para transiciones ocupacionales y esquemas de aprendizaje en el trabajo orientados a tareas complementarias a la IA. La OCDE ha planteado lineamientos para mitigar riesgos sin frenar beneficios, apelando a diálogo social y protección de calidad del empleo (OCDE, 2023). [bbc.com], [cnbc.com] [imf.org] [oecd.org]
¿Qué hojas de ruta concretas deberían priorizarse en República Dominicana para convertir la IA en impacto productivo?
Primero, consolidar las 4C con metas y métricas. Conectividad: cobertura 5G y fibra de alta capacidad en corredores logísticos y polos industriales; tarifas asequibles para MIPYMES y acuerdos público‑privados para ampliar última milla. Cómputo: facilitar acceso a nube con acuerdos de compra agregada para pymes, explorar nubes soberanas sectoriales para datos sensibles y promover laboratorios “small AI” en universidades y parques tecnológicos. Contexto (datos): catálogo nacional de datos de interés público y ventanillas sectoriales (salud, turismo, agro, logística), bajo estándares de anonimización, trazabilidad y APIs abiertas. Competencias: escalar la oferta 4.0 del INFOTEP hacia perfiles de técnico superior en ciencia de datos aplicada, MLOps, automatización industrial y ciberseguridad, y articular pasarelas con MESCyT para maestrías profesionales y microcredenciales en IA (World Bank, 2025; Hoy, 2025). [worldbank.org], [hoy.com.do]
Segundo, proyectos faro con efecto demostración y retorno medible. La experiencia internacional revela que la adopción de IA se acelera cuando hay casos de uso “tractores” en cadenas de valor con spillovers. En logística portuaria‑aduanera, un paquete de IA para predicción de congestión, priorización basada en riesgo y asignación dinámica de recursos impacta directamente tiempos de despacho y costos; en agroexportación, modelos de visión para clasificación de calidad y predicción de plagas aumentan productividad y cumplen estándares de mercado; en turismo, plataformas de recomendación y revenue management elevan ingresos por habitación disponible. Todo ello exige gobierno de datos y evaluaciones de impacto ex‑ante y ex‑post para escalar lo que funciona.
Tercero, gobernanza y ética como habilitadores de competitividad. La implementación local de la Recomendación de la UNESCO sobre Ética de la IA debería traducirse en una Guía Técnica Nacional (no meramente declarativa) con: i) evaluación de impacto algorítmico proporcional al riesgo; ii) registro de sistemas de alto riesgo (salud, finanzas, justicia); iii) obligaciones de transparencia y explicabilidad razonable; iv) criterios de no discriminación y accesibilidad; v) pruebas de robustez y ciberseguridad; y vi) mecanismos de auditoría y reparación. La articulación con la Ley 172‑13 y la Ley 53‑07 es imprescindible para asegurar protección de datos y sanción de abusos (UNESCO, 2021; Presidencia RD, 2013; OEA, 2007). [unesco.org], [presidencia.gob.do], [oas.org]
Cuarto, compra pública para la innovación (CPI). La OCDE y CAF recomiendan apalancar el poder de compra del Estado para acelerar soluciones de IA en servicios públicos (triage en salud primaria, inspección automatizada, analítica de fraude, mantenimiento predictivo de infraestructura). Un esquema de CPI con sandboxes regulatorios—pilotos controlados con salvaguardas—permitiría iterar con rapidez, compartir aprendizajes y publicar componentes reutilizables (OCDE/CAF, 2022). [oecd.org]
Quinto, articulación regional y multilaterales. Ni la infraestructura de cómputo ni el talento avanzado se construyen en soledad. La cooperación con bancos de desarrollo (BID, CAF) y la participación en redes regionales permitirán financiar infraestructura digital, hubs de supercómputo compartido y programas de movilidad académica, al tiempo que se armonizan estándares de datos. El Panorama de Efectividad en el Desarrollo 2024 del Grupo BID y los reportes de CAF muestran un giro programático hacia productividad, innovación y digitalización; aprovechar esos instrumentos es parte de la estrategia (BID Invest, 2024; CAF, 2024). [idbinvest.org], [scioteca.caf.com]
Finalmente, narrativa y compromiso país. El tránsito de un ecosistema con pilotos dispersos a uno con impacto transversal demanda una narrativa compartida: por qué la IA es clave para nuestra competitividad exportadora, cómo eleva salarios reales vía productividad y qué salvaguardas protegen derechos. Esa narrativa debe cristalizar en una “Estrategia Nacional de IA para la Productividad y la Inclusión”, vinculada explícitamente con la Agenda Digital 2030, con metas trianuales y métricas de productividad sectorial, empleo y calidad de servicios. La medición es parte de la política: adoptando tableros de control que reporten avances en 4C, adopción por sector, formación en IA y resultados económicos.
El momento exige pragmatismo. No hace falta esperar a tener el “modelo nacional” perfecto ni centros de supercómputo de primer nivel para cosechar beneficios. La recomendación del Banco Mundial de impulsar “small AI”—soluciones ligeras, baratas y contextualizadas—es especialmente pertinente para República Dominicana: chatbots multilingües con restricciones de privacidad para servicios públicos y turismo; visión por computadora en agro y manufactura ligera; copilotos de cumplimiento para pymes; analítica de riesgo en comercio exterior; y asistentes educativos adaptativos en formación técnica. Lo crucial es combinar estas soluciones con sistemas de datos confiables, infraestructura suficiente y talento aplicado (World Bank, 2025). [worldbank.org]
La región se juega mucho en esta década. Si América Latina repite su patrón histórico—adopción tardía, inversión intermitente, instituciones frágiles—volverá a quedarse atrás. Pero si gobierna la IA con inteligencia institucional, alinea incentivos de inversión, protege derechos y ejecuta con obsesión por la productividad, habrá razones fundadas para pensar que la “trampa del desarrollo” puede, por fin, empezar a romperse. República Dominicana tiene activos—estabilidad macro, apertura, posición logística, capital humano en ascenso y una Agenda Digital en marcha—para estar del lado de los países que convierten promesas tecnológicas en resultados económicos y sociales. La diferencia, como siempre, la hará la ejecución: pasar del potencial al impacto productivo.
Autor: Luis Orlando Díaz Vólquez
Referencias
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