Cultura de inteligencia artificial en América Latina: educación, ética y perspectiva desde Costa Rica
En ese contexto, el problema que orienta este artículo es que gran parte del debate público todavía confunde adopción con cultura de inteligencia artificial. Se suele medir el avance por el número de herramientas usadas, cursos abiertos o pilotos implementados, cuando una cultura de IA supone algo más profundo: conocimientos, valores, actitudes, competencias, prácticas, normas, criterios éticos y capacidades de análisis crítico para comprender cómo funcionan estos sistemas, cuándo conviene usarlos, qué riesgos generan y cómo deben gobernarse socialmente. La justificación del estudio reside en que, sin ese desplazamiento conceptual, América Latina corre el riesgo de ampliar desigualdades y consolidarse como usuaria pasiva de tecnologías desarrolladas en otros contextos. (Moreno-Gálvez & Sierra Caballero, 2022; UNESCO, 2022; OECD, 2024; BID, 2025).
El objetivo del artículo es analizar, mediante revisión documental y discusión teórica, cómo se está configurando la cultura de la inteligencia artificial en América Latina, con especial atención al caso de Costa Rica y al papel de la educación como punto de partida para construir una cultura de IA crítica, inclusiva y responsable. La pregunta orientadora es: ¿en qué medida el crecimiento del uso de la IA en América Latina y particularmente en Costa Rica constituye una verdadera cultura de inteligencia artificial, y no solo una adopción instrumental de herramientas? La hipótesis sostenida es que la educación constituye el principal punto de arranque para esa cultura, sobre todo cuando la incorporación de IA responde a necesidades sociales, educativas, laborales y productivas concretas, y cuando va acompañada de alfabetización, ética, gobernanza y mediación humana. (UNESCO, 2024, 2026; Garzón et al., 2025; MICITT, 2024, 2026).
Cultura de inteligencia artificial y fundamentos conceptuales
La noción de cultura de inteligencia artificial puede construirse articulando varios campos: alfabetización en IA, cultura digital, apropiación tecnológica, ética, confianza pública y competencias digitales. Long y Magerko definieron la alfabetización en IA como un conjunto de competencias que permite a las personas evaluar críticamente tecnologías de IA, comunicarse y colaborar con ellas y utilizarlas de manera efectiva; Ng y colegas ampliaron ese marco hacia cuatro dimensiones: comprender, usar y aplicar, evaluar y crear, y atender cuestiones éticas. En otras palabras, la alfabetización en IA es una condición necesaria, pero todavía no suficiente, para hablar de cultura de IA. (Long & Magerko, 2020; Ng et al., 2021).
Desde la teoría de la apropiación tecnológica, el punto decisivo es que la cultura no se reduce al acceso ni al uso. Moreno-Gálvez y Sierra Caballero sostienen que la apropiación social de nuevas tecnologías trasciende las ideas de acceso y utilización, e incluye competencias cognitivas, integración significativa en la vida cotidiana, producción activa de sentido, mediación comunitaria y representación de intereses en el espacio público. Ese marco es especialmente útil para pensar la IA en América Latina: una región puede tener usuarios intensivos de aplicaciones generativas sin haber consolidado una cultura de IA si no desarrolla comprensión crítica, deliberación pública, regulación, formación avanzada o capacidad endógena para orientar la tecnología hacia sus propios problemas. (Moreno-Gálvez & Sierra Caballero, 2022).
Conviene, por tanto, diferenciar cuatro niveles. Adopción alude a la incorporación inicial de herramientas o soluciones. Uso remite a la práctica concreta en tareas determinadas. Alfabetización en IA supone comprender conceptos, límites, sesgos, implicaciones y criterios de evaluación. Cultura de IA, en cambio, integra todo lo anterior y añade prácticas sociales estables, valores compartidos, marcos éticos, gobernanza, confianza crítica y capacidad colectiva de apropiación. Bajo esta distinción, una universidad que permite usar chatbots sin orientaciones pedagógicas puede estar en fase de adopción; una institución que, además, forma a docentes, regula riesgos, adapta evaluación, protege datos y discute impactos sociales está más cerca de construir cultura. (Long & Magerko, 2020; Ng et al., 2021; UNESCO, 2022, 2024).
La relación con la cultura digital y las competencias digitales también es central. La literatura reciente sobre educación en IA muestra que la formación escolar debe integrar contenidos, metodologías e instrumentos de evaluación capaces de desarrollar comprensión conceptual, juicio crítico y aplicación contextualizada. Zhou y colegas, en una revisión sistemática sobre IA en K-12, subrayan precisamente la necesidad de diseñar contenidos, instrucción y evaluación de forma articulada; Casal-Otero et al. muestran que la alfabetización en IA en la educación básica se ha convertido en un desafío pedagógico y cognitivo; y la UNESCO, en su Marco de Competencias para Docentes en IA, propone 15 competencias distribuidas en cinco dimensiones: enfoque centrado en el ser humano, ética de la IA, fundamentos y aplicaciones, pedagogía de IA y aprendizaje profesional. (Casal-Otero et al., 2023; Zhou et al., 2025; UNESCO, 2024).
A ello se suma la dimensión de confianza y aceptación tecnológica. El enfoque de aceptación tecnológica explica que la intención de uso suele depender de utilidad percibida, facilidad de uso y normas sociales; sin embargo, una cultura de IA no puede agotarse en esos determinantes psicológicos. El modelo sirve para entender por qué ciertas herramientas se adoptan, pero no responde por sí mismo a si esa adopción es ética, reflexiva, inclusiva o socialmente valiosa. De ahí la importancia de combinar los aportes del TAM con marcos normativos como la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la IA y los Principios de la OCDE, que subrayan derechos humanos, equidad, privacidad, transparencia, explicabilidad, seguridad, rendición de cuentas y supervisión humana. (Ibrahim et al., 2025; UNESCO, 2022; OECD, 2024).
Desde esa síntesis, este artículo define la cultura de inteligencia artificial como el conjunto de conocimientos, valores, actitudes, capacidades, prácticas institucionales y criterios éticos que permiten a personas y organizaciones comprender, usar, cuestionar, regular y orientar la IA de manera socialmente pertinente. Esta definición desplaza el foco desde la fascinación por la herramienta hacia la calidad de la mediación humana y la capacidad colectiva para decidir qué IA se necesita, para qué, para quién y bajo qué condiciones. (Moreno-Gálvez & Sierra Caballero, 2022; UNESCO, 2024; OECD, 2024).
La construcción de una cultura de IA en América Latina
América Latina no puede leerse como un bloque homogéneo. El ILIA 2025 identifica tres niveles de madurez en la adopción de IA en el sector público: países pioneros Chile, Brasil y Uruguay con entornos robustos en infraestructura, datos, talento e instituciones; países adoptantes entre ellos Colombia, Costa Rica, Argentina, Perú, México, República Dominicana, Ecuador y Panamá con avances parciales y brechas por cerrar; y países exploradores como El Salvador, Jamaica, Paraguay, Cuba, Guatemala, Honduras, Bolivia y Venezuela que todavía enfrentan debilidades estructurales de conectividad, digitalización y formación. Esa clasificación muestra que cualquier reflexión sobre cultura de IA en la región debe ser comparativa, situada y sensible a las diferencias nacionales, territoriales e institucionales. (CEPAL & CENIA, 2025; BID, 2025).
Las brechas regionales son múltiples. En el plano económico y tecnológico, América Latina y el Caribe está rezagada frente al Norte global en talento especializado, I+D, infraestructura de cómputo y producción propia de modelos avanzados. El ILIA 2025 indica que los puntajes en alfabetización son mucho mayores que los de formación profesional avanzada; además, 90% de la capacidad de supercomputación regional se concentra en Brasil y más de la mitad de los países carece de infraestructura crítica y entrenamiento avanzado en IA. Esto implica que una región puede exhibir dinamismo de uso sin contar con las bases materiales para desarrollar soberanía tecnológica. (CEPAL & CENIA, 2025).
A la vez, la región muestra un comportamiento paradójico: adopta con rapidez, pero invierte y produce menos de lo necesario para orientar esa adopción. Según el observatorio digital de la CEPAL, América Latina y el Caribe representa 14% de las visitas globales a soluciones web de IA y ocupa el tercer lugar mundial en descargas de aplicaciones generativas. Sin embargo, la propia CEPAL y el BID insisten en que la infraestructura, el talento de alto nivel y la capacidad de innovación siguen siendo insuficientes para convertir ese uso en desarrollo sostenido y en soluciones adaptadas al contexto regional. (CEPAL, 2025; BID, 2025).
Las desigualdades sociales y territoriales también condicionan la cultura de IA. La CEPAL ha subrayado que, aunque mejoren conectividad y equipamiento, persisten brechas de acceso, uso y, sobre todo, competencias digitales. En el plano laboral, el Banco Mundial y la OIT encuentran que entre 26% y 38% de los empleos en la región están expuestos a la IA generativa, pero casi la mitad de los puestos que podrían beneficiarse de aumentos de productividad no logra aprovechar ese potencial por falta de acceso a tecnologías digitales en el trabajo. Por eso, la digitalización desigual no solo es una brecha de acceso; es una barrera estructural para que la IA se traduzca en movilidad social, productividad o innovación inclusiva. (Herrera, 2024; Gmyrek et al., 2024; World Bank, 2025).
En términos de percepciones sociales, la evidencia disponible sugiere una disposición ambivalente y crítica. Un estudio de Luminate e Ipsos en Argentina, Brasil, Colombia y México mostró que 55% de las personas apoya regular la IA; ese porcentaje sube a 65% entre quienes reportan mejor conocimiento de la tecnología. El mismo estudio indica que 37% cree que la IA podría aumentar la desigualdad en sus países, menos de un tercio considera que sus Estados están preparados para enfrentar sus oportunidades y riesgos, y existe rechazo mayoritario a usos de IA para decisiones judiciales, redacción de normas o asignación de beneficios sociales. Estas percepciones son relevantes porque revelan que la cultura de IA no se juega solo en el entusiasmo innovador, sino también en la construcción de confianza pública y mecanismos legítimos de control. (Luminate, 2024).
La región, no obstante, también ofrece señales de maduración. En 2024 y 2025 se consolidaron iniciativas de política y cooperación que muestran que “cultura de IA” no es un asunto exclusivo del mercado. Brasil lanzó el Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2024-2028, con 23.03 mil millones de reales y cinco ejes que incluyen infraestructura, formación, servicios públicos, innovación empresarial y gobernanza. Colombia aprobó el CONPES 4144 en 2025 para orientar un desarrollo y adopción ética y sostenible de la IA. A escala regional, la UNESCO lanzó en 2026 el Observatorio de Inteligencia Artificial en la Educación para América Latina y el Caribe, concebido explícitamente no para acelerar la adopción por sí misma, sino para construir condiciones de adopción informada, ética y pertinente con la participación de 33 ministerios de educación. (UNCTAD, 2024; DNP, 2025; UNESCO, 2026).
Los casos regionales ilustran además la tensión entre dependencia y autonomía. El proyecto Latam-GPT, liderado por CENIA y articulado con más de treinta instituciones de ocho países, nació precisamente para responder a sesgos culturales y lingüísticos de modelos entrenados mayoritariamente con datos anglófonos, y para crear una base regional abierta que incorpore español, portugués y, progresivamente, lenguas indígenas. El BID interpreta este tipo de iniciativas como estrategias para reducir dependencia, fortalecer capacidades locales y avanzar en soberanía tecnológica; también recomienda que la investigación en IA aborde problemas que “no están en la agenda global”, como biodiversidad amazónica, lenguas indígenas o economía informal. (AP, 2025; BID, 2025).
En suma, América Latina está construyendo una cultura de IA de manera desigual, fragmentaria y conflictiva. Hay evidencia de mayor uso, más estrategias nacionales y mejores marcos regulatorios, pero todavía persisten dependencia tecnológica, inversión limitada, formación avanzada insuficiente y desajustes entre ambición estratégica y capacidad de ejecución. El resultado es una región que avanza, pero que aún oscila entre la apropiación crítica y el consumo instrumental. (CEPAL & CENIA, 2025; BID, 2025; UNESCO, 2026).
Cultura de inteligencia artificial en Costa Rica
Costa Rica ocupa una posición singular dentro de este panorama regional. En el ILIA 2025 aparece en el quinto lugar regional, dentro del grupo de países adoptantes, con 53.83 puntos. La propia comunicación oficial del MICITT destaca fortalezas en talento humano, capacidad de cómputo y adopción de IA generativa. Ya en ILIA 2024, CEPAL señalaba que Costa Rica se ubicaba entre los países con mejor infraestructura y alta capacidad computacional de la región, y que junto con Uruguay era una excepción parcial al drenaje de talento. Este perfil sugiere que Costa Rica posee condiciones habilitadoras relevantes, pero todavía no equivalentes a las de los países pioneros. (MICITT, 2026; CEPAL, 2024; BID, 2025).
Un primer activo costarricense es su trayectoria de inversión educativa y construcción institucional. El país mantiene una larga tradición de prioridad pública a la educación y, aunque el gasto reciente ha mostrado tensiones, esa herencia sigue pesando en la densidad universitaria, la formación profesional y la disponibilidad de capital humano. No obstante, la situación actual es ambivalente: la OCDE sitúa a Costa Rica en el tramo bajo de gasto por estudiante entre los países considerados en su comparación, y el Décimo Estado de la Educación 2025 advierte una caída reciente del esfuerzo educativo y una crisis más profunda en logros de aprendizaje. Esto significa que la base educativa costarricense sigue siendo una ventaja comparativa, pero ya no puede asumirse como garantía automática para una cultura de IA robusta. (World Bank, 2026; OECD, 2025; Estado de la Educación, 2025).
Un segundo activo es su ecosistema productivo y tecnológico. CINDE presenta a Costa Rica como una economía intensiva en conocimiento que alberga 16 de las 100 principales empresas globales de TI y más de 430 multinacionales de alta tecnología establecidas desde 1982. La OCDE, por su parte, resalta que el crecimiento reciente del país ha sido impulsado por manufactura y servicios de alto valor agregado. Este entorno es propicio para la difusión de IA en servicios, analítica, nube, ciberseguridad y procesos empresariales, y ayuda a explicar por qué el país muestra mejores indicadores que otros vecinos centroamericanos. Sin embargo, ese dinamismo corporativo no equivale por sí mismo a una cultura nacional de IA si el conocimiento permanece concentrado en enclaves empresariales o universidades específicas. (CINDE, 2025, 2026; OECD, 2025).
En materia de política pública, el principal hito reciente es la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2024-2027. El MICITT la presenta como el inicio de una visión estratégica para posicionar al país como líder en adopción responsable de IA y como la primera política pública de este tipo en Centroamérica. La estrategia declara como objetivo promover el uso, la adopción y el desarrollo de IA de forma ética, segura y responsable, alineada con prioridades nacionales, e incorpora principios de inclusión, sostenibilidad, transparencia, equidad, dignidad y supervisión humana. Además, el gobierno ha vinculado la ENIA con despliegue de 5G, infraestructura digital, ciberseguridad, creación de un Centro Nacional de Excelencia en IA y participación en foros globales como OCDE y GPAI. (MICITT, 2024, 2026; Oxford Insights, 2024).
La dimensión de gobernanza aparece, de hecho, como una fortaleza relativa. El Government AI Readiness Index 2024 de Oxford Insights destaca a Costa Rica entre economías de ingreso medio que “están haciendo bien lo básico” y señala que sobresale en visión, gobernanza y ética, así como en disponibilidad de datos. El informe incluso indica que Costa Rica lidera el componente de Governance & Ethics dentro del grupo examinado en ese apartado. Esto no significa que el país tenga resueltos sus desafíos de implementación, pero sí que ha logrado construir una arquitectura discursiva e institucional más avanzada que la de muchos de sus pares regionales. (Oxford Insights, 2024).
Las brechas costarricenses, sin embargo, son sustantivas. En investigación y desarrollo, el gasto en I+D sigue siendo bajo en relación con economías líderes: el Banco Mundial reporta para Costa Rica un valor de 0.34% del PIB en 2023. PROSIC-UCR, en su informe 2024, identifica barreras para la implementación de IA y subraya la necesidad de fortalecer formación y capacitación, aumentar inversión, incrementar investigación y atender dimensiones éticas y de seguridad. En otras palabras, el país posee visión, estrategia y nichos de talento, pero aún necesita consolidar masa crítica científica, financiamiento sostenido y capacidades de producción propia. (World Bank, 2025; PROSIC-UCR, 2024).
También persisten brechas de acceso y competencias. El INEC informó que 85.4% de las viviendas del país tenía acceso a internet en 2025, un dato positivo pero que todavía deja fuera a una franja significativa de hogares y no elimina las desigualdades territoriales ni de calidad de conexión. En el sistema educativo, documentos y noticias del MEP muestran que la transformación digital se orienta a ampliar conectividad de alta velocidad, fortalecer competencia digital docente y generar guías nacionales para el uso de IA; el hecho mismo de que esas estrategias se prioricen indica que la cultura de IA aún no está generalizada. Más aún, la política sobre aprovechamiento de tecnologías digitales en educación advertía que la mayoría del personal docente se ubicaba en niveles iniciales de la competencia digital esperada. (INEC, 2025; MEP, 2024, 2026).
El campo universitario muestra, al mismo tiempo, avances y señales de transición. El TEC amplía su oferta con programas como la Especialización en Inteligencia Artificial Empresarial y maestrías que incorporan analítica e IA; la UCR ha desarrollado talleres institucionales, un lineamiento general y, en 2026, un Marco de gobernanza y gestión de la IA que organiza la adopción en docencia, investigación, acción social y administración bajo pilares de ética, formación, infraestructura segura y transformación de procesos. Son señales claras de institucionalización, pero localizadas todavía en nodos universitarios específicos. (TEC, 2025, 2026; UCR, 2025, 2026).
Por ello, una lectura crítica lleva a concluir que Costa Rica no posee aún una cultura de IA plenamente consolidada, aunque sí muestra condiciones superiores al promedio regional para construirla. Está más cerca de una etapa de adopción avanzada y transición estratégica: dispone de marcos de gobernanza, talento intermedio, ecosistema tecnológico y señales institucionales prometedoras, pero todavía enfrenta desafíos en formación docente, investigación propia, infraestructura distribuida, inclusión territorial y apropiación social más allá de los sectores ya digitalizados. (MICITT, 2024, 2026; PROSIC-UCR, 2024; Oxford Insights, 2024).
La educación como origen de una cultura de IA y la necesidad como motor de adopción
La hipótesis central de este artículo es que la educación constituye el principal punto de partida para construir una cultura de IA crítica, inclusiva y responsable. Hay razones conceptuales y empíricas para sostenerlo. Conceptualmente, porque la cultura de IA requiere capacidades que no emergen espontáneamente del mercado: comprensión técnica básica, pensamiento crítico, evaluación de fuentes, juicio ético, sensibilidad hacia sesgos, nociones de privacidad y propiedad intelectual, habilidad para cuestionar resultados y disposición a mantener la agencia humana. Empíricamente, porque los marcos más robustos de organismos internacionales sitúan precisamente a la educación como espacio para preparar a estudiantes, docentes y responsables de política a vivir y trabajar con IA, no solo a consumirla. (UNESCO, 2021, 2024, 2026; OECD, 2024).
La UNESCO ha sido especialmente clara al respecto. Su guía para responsables de política señala que la preparación de los decisores educativos es el “punto de partida” del desarrollo de políticas sobre IA y educación, y su marco para docentes organiza 15 competencias en torno a una visión centrada en lo humano, la ética, los fundamentos de IA, la pedagogía y el aprendizaje profesional continuo. Además, el organismo insiste en que la IA no debe ampliar brechas ni debilitar la agencia de docentes y estudiantes. Esta perspectiva es crucial para América Latina, donde la velocidad de difusión de herramientas generativas puede empujar hacia una adopción acrítica si la escuela y la universidad no median activamente su comprensión y evaluación. (UNESCO, 2021, 2024).
La alfabetización en IA, por tanto, debe entenderse dentro de un continuo más amplio: alfabetización digital → alfabetización en IA → uso crítico → apropiación social → cultura de IA. En ese trayecto, la escuela y la educación superior tienen al menos seis tareas: enseñar cómo se producen los resultados de la IA; mostrar sus límites y sesgos; desarrollar verificación y contraste de información; discutir privacidad, datos, autoría y derechos; adaptar evaluación y integridad académica; y prevenir la dependencia tecnológica. La revisión sistemática de Garzón, Patiño y Marulanda muestra que, aunque la IA en educación puede mejorar aprendizaje, personalización y motivación, también genera desafíos como uso ético, resistencia docente y dependencia digital, por lo que su éxito depende de una implementación cuidadosa y colaborativa. (Garzón et al., 2025; Wiese et al., 2025; García-López et al., 2025).
La dimensión ética no es un añadido periférico. Tanto la Recomendación de la UNESCO como los Principios de la OCDE ubican en el centro la dignidad humana, la equidad, la privacidad, la no discriminación, la transparencia, la seguridad y la rendición de cuentas. Para el ámbito educativo esto implica, de forma muy concreta, enseñar a identificar sesgos algorítmicos, cuestionar respuestas plausibles pero falsas, reconocer cuándo un sistema no debe sustituir el juicio humano y comprender que la “eficiencia” de una herramienta no agota su valor pedagógico ni su legitimidad social. Una cultura educativa de IA no forma solo usuarios competentes; forma sujetos capaces de decir “no” cuando un uso no es justo, confiable o pertinente. (UNESCO, 2022; OECD, 2024; UNESCO, 2024).
En Costa Rica, esta línea educativa ya empieza a materializarse, aunque de modo desigual. El MEP reportó en 2024 que mil docentes se estaban capacitando en fundamentos de IA; en 2026 anunció una alianza con ULACIT para elaborar una guía nacional de IA para docentes y comunicó un programa masivo de becas de formación docente en IA. A la vez, el propio MEP venía trabajando marcos de competencia digital docente y políticas de aprovechamiento de tecnologías digitales, reconociendo que buena parte del personal aún se encuentra en niveles iniciales de competencia. Estos movimientos son relevantes no porque demuestren una cultura consolidada, sino porque revelan que el país está desplazando gradualmente el debate desde el mero acceso hacia la formación y la gobernanza pedagógica. (MEP, 2024, 2026).
La adopción educativa de IA gana pertinencia cuando responde a necesidades concretas, no cuando se presenta como solución automática. La evidencia reciente sobre IA en educación muestra beneficios potenciales en personalización del aprendizaje, apoyo a estudiantes con necesidades específicas, generación de recursos, retroalimentación, accesibilidad y reducción de tareas rutinarias; pero también insiste en que esos beneficios dependen de infraestructura, diseño pedagógico, formación docente y supervisión humana. En otras palabras, la cadena causal adecuada no es “hay IA, luego mejora la educación”, sino “hay una necesidad educativa identificada, una mediación docente preparada y una herramienta evaluada críticamente”. (UNESCO, 2021, 2024; Garzón et al., 2025).
Bajo esa lógica, la IA puede ser pertinente para América Latina y Costa Rica en problemas reales: personalización para atender rezagos de aprendizaje; apoyo a educación a distancia; desarrollo de recursos para zonas rurales; accesibilidad para estudiantes con discapacidad; acompañamiento estudiantil y orientación; automatización de tareas administrativas docentes; y formación para el empleo en contextos donde la IA ya transforma ocupaciones. Pero el estudio del Banco Mundial y la OIT sobre exposición laboral en la región recuerda que la falta de tecnologías digitales en el trabajo limita el aprovechamiento de la IA y que los impactos pueden ser desiguales por género, edad, formalidad e ingresos. Por ello, usar IA en educación debe servir también para evitar que las brechas del mercado se reproduzcan desde la formación inicial. (Gmyrek et al., 2024; World Bank, 2025; UNESCO, 2026).
La secuencia propuesta puede formularse así: Necesidad → educación → alfabetización en IA → uso crítico → apropiación social → cultura de inteligencia artificial. La necesidad activa la pregunta por la pertinencia; la educación traduce esa necesidad en aprendizaje y mediación; la alfabetización dota de lenguaje y comprensión; el uso crítico evita dependencia y deslumbramiento; la apropiación social conecta la tecnología con fines colectivos y contextuales; y solo entonces puede hablarse de cultura de IA. Esa secuencia resume por qué el punto de origen no debe ser la herramienta, sino la formación humana e institucional que la vuelve socialmente inteligible y normativamente controlable. (Moreno-Gálvez & Sierra Caballero, 2022; UNESCO, 2024; BID, 2025).
Propuesta para fortalecer la cultura de IA desde la educación
A partir de la revisión realizada, se propone una estrategia de fortalecimiento de la cultura de IA desde la educación organizada en ocho componentes complementarios.
Formación y alfabetización en IA. Debe avanzarse más allá de talleres instrumentales hacia programas escalonados para estudiantes, docentes, directivos y funcionarios públicos. La alfabetización mínima debería incluir fundamentos de IA, calidad y límites de los resultados, sesgos, privacidad, seguridad, autoría, derechos, verificación y uso responsable de herramientas generativas. Los marcos de UNESCO para docentes y estudiantes ofrecen una base sólida para estructurar estos trayectos. (UNESCO, 2024; Long & Magerko, 2020; Ng et al., 2021).
Integración curricular. La IA no debería incorporarse solo como contenido especializado de informática. Conviene trabajarla transversalmente en lenguaje, ciencias sociales, ciencias, artes y formación técnica, combinando comprensión conceptual, resolución de problemas y reflexión ética. La evidencia K-12 muestra que el diseño de contenidos, metodologías y evaluación debe pensarse de manera integrada y contextualizada. (Casal-Otero et al., 2023; Zhou et al., 2025).
Capacitación docente. El profesorado necesita desarrollo profesional continuo, tiempo institucional, comunidades de práctica y acompañamiento para experimentar, evaluar y ajustar usos de IA. La UNESCO advierte que el aprendizaje profesional docente en IA debe ser permanente y progresivo; Costa Rica ya se mueve en esa dirección con guías y programas de formación, pero requiere continuidad, cobertura y articulación nacional. (UNESCO, 2024; MEP, 2026).
Ética y gobernanza. Las instituciones educativas deberían contar con lineamientos claros sobre integridad académica, protección de datos, derechos de autor, transparencia en el uso de IA, evaluación de riesgos y mecanismos de apelación o revisión humana. La experiencia reciente de la UCR, con un marco institucional que incorpora derechos humanos, equidad, protección de datos, honestidad intelectual y monitoreo continuo, ofrece una referencia valiosa para otras instituciones. (UCR, 2026; UNESCO, 2022; OECD, 2024).
Inclusión y acceso. La cultura de IA no puede construirse sobre exclusión territorial o socioeconómica. Es indispensable ampliar conectividad, dispositivos, infraestructura segura y acceso a recursos en zonas rurales y poblaciones vulnerables; además, debe evitarse que el dominio de herramientas premium o de inglés se convierta en un nuevo filtro de desigualdad. El caso costarricense muestra avances de conectividad, pero también tareas pendientes en hogares, centros educativos y competencias. (INEC, 2025; CEPAL, 2025; UNESCO, 2026).
Investigación y desarrollo. Las universidades y centros públicos deben fortalecer investigación aplicada y de frontera, vinculada con problemas nacionales y regionales. El BID insiste en que los centros de excelencia deberían formar talento avanzado y abordar problemas que no están en la agenda global; Costa Rica, con su ENIA y sus universidades públicas, tiene bases para hacerlo, pero necesita mayor inversión y redes estables de investigación. (BID, 2025; PROSIC-UCR, 2024; MICITT, 2024).
Vinculación con necesidades sociales. Toda incorporación educativa de IA debería responder a necesidades identificables: rezago escolar, acompañamiento, accesibilidad, empleo, innovación territorial, gestión administrativa o producción de recursos. La tecnología deja de ser fetiche cuando se subordina a un problema concreto y evaluable. Este principio es especialmente relevante en América Latina, donde el riesgo de importar soluciones descontextualizadas es alto. (UNESCO, 2021; Garzón et al., 2025; BID, 2025).
Evaluación y mejora continua. La cultura de IA requiere institucionalizar seguimiento, evaluación y revisión periódica. No basta con implementar pilotos. Deben monitorearse impactos pedagógicos, sesgos, efectos en la autonomía del estudiantado, cambios en evaluación, inclusión, seguridad de datos y pertinencia social. El propio BID advierte que muchos proyectos de IA quedan atrapados en el “piloto perpetuo”; la mejora continua es la condición para salir de esa lógica y pasar de experimentos aislados a aprendizaje institucional. (BID, 2025; UCR, 2026).
Discusión y conclusiones
La evidencia revisada permite sostener que el incremento del uso de herramientas de IA en América Latina no equivale automáticamente a una cultura de IA. La región muestra señales simultáneas de avance y fragilidad: se ubica entre las más dinámicas en descargas y uso de aplicaciones generativas, ha multiplicado estrategias nacionales y espacios de cooperación, y produce iniciativas emblemáticas como Latam-GPT o el Observatorio regional de UNESCO; sin embargo, arrastra brechas en supercomputación, I+D, talento avanzado, infraestructura territorial y ejecución de políticas. Desde la teoría de la apropiación, esto significa que buena parte del fenómeno regional todavía se mueve entre la adopción y una alfabetización incipiente, más que en una cultura consolidada. (CEPAL & CENIA, 2025; UNESCO, 2026; Moreno-Gálvez & Sierra Caballero, 2022).
Costa Rica confirma esa lectura. El país exhibe fortalezas relativas en gobernanza, talento intermedio, infraestructura y estrategia pública, y destaca dentro de Centroamérica por haber formulado una ENIA, participar en espacios internacionales y mostrar iniciativas universitarias y educativas significativas. Pero los datos disponibles también muestran debilidades en investigación propia, inversión en I+D, distribución territorial de capacidades y desarrollo generalizado de competencias docentes y sociales. Por ello, Costa Rica se perfila menos como un caso de cultura plenamente madura y más como uno de transición adelantada, donde el reto principal es convertir estrategia y adopción en apropiación crítica, inclusión efectiva y producción local de conocimiento. (MICITT, 2024, 2026; Oxford Insights, 2024; PROSIC-UCR, 2024).
La educación aparece, en este marco, no como un sector más, sino como el eje articulador que puede transformar la relación social con la IA. La alfabetización en IA, el pensamiento crítico, la ética, la autonomía docente, la adaptación curricular, la protección de datos y la evaluación responsable son mecanismos para impedir que la región se limite a consumir interfaces opacas sin capacidad de comprensión, cuestionamiento o decisión. En otras palabras, la educación no solo prepara mano de obra para un mercado transformado por la IA: prepara ciudadanía y comunidades académicas capaces de interpretar, regular y orientar la tecnología hacia el bien común. (UNESCO, 2024; OECD, 2024; Garzón et al., 2025).
Conclusiones
La cultura de inteligencia artificial en América Latina se encuentra en construcción, pero de manera desigual y no lineal. La región combina fuerte adopción de aplicaciones con debilidades persistentes en infraestructura, talento avanzado, investigación y soberanía tecnológica, lo que limita la posibilidad de hablar de una cultura de IA plenamente consolidada a escala regional. (CEPAL & CENIA, 2025; BID, 2025).
En el caso de Costa Rica, los avances son claros: estrategia nacional, posicionamiento regional relativamente favorable, ecosistema tecnológico dinámico, fortalezas de gobernanza y emergente institucionalización universitaria y educativa. Sin embargo, el país todavía enfrenta brechas en investigación nacional, competencias docentes, equidad territorial y apropiación social amplia. Por ello, su situación corresponde mejor a una fase de adopción y transición que a una cultura de IA ya consolidada. (MICITT, 2024, 2026; Oxford Insights, 2024; PROSIC-UCR, 2024).
El papel central de la educación se reafirma como la principal conclusión teórica y práctica del artículo. Una cultura de IA crítica, inclusiva y responsable solo puede construirse cuando la escuela, la universidad y la formación profesional enseñan a comprender, usar, cuestionar y evaluar la IA, y cuando esa incorporación responde a necesidades sociales, educativas, laborales y productivas concretas, no a modas tecnológicas o presiones instrumentales. (UNESCO, 2021, 2024, 2026; Garzón et al., 2025).
Finalmente, el mayor riesgo para América Latina y también para Costa Rica es limitarse a consumir tecnologías desarrolladas en otros contextos, con sesgos, lenguajes, prioridades y modelos de negocio ajenos a sus realidades. Superar ese riesgo exige fortalecer educación, investigación, gobernanza y capacidades locales para que la IA no solo se use en la región, sino que sea comprendida, adaptada y socialmente apropiada desde la región. (BID, 2025; AP, 2025; CEPAL & CENIA, 2025).
Referencias
- BID. (2025). Modelo de referencia para políticas de IA en el sector público de América Latina y el Caribe. Banco Interamericano de Desarrollo. https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/Modelo-de-referencia-para-politicas-de-IA-en-el-sector-publico-de-America-Latina-y-el-Caribe.pdf
- Casal-Otero, L., Catala, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., Cebreiro, B., & Barro, S. (2023). AI literacy in K-12: A systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(29). https://doi.org/10.1186/s40594-023-00418-7
- CEPAL. (2024, septiembre 24). Latin American Artificial Intelligence Index (ILIA) reconfirms Chile, Brazil and Uruguay as leaders in the region. https://www.cepal.org/en/pressreleases/latin-american-artificial-intelligence-index-ilia-reconfirms-chile-brazil-and-uruguay
- CEPAL & CENIA. (2025). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 (LC/TS.2025/68/Rev.1). Comisión Económica para América Latina y el Caribe. https://www.cepal.org/es/publicaciones/82514-indice-latinoamericano-inteligencia-artificial-ilia-2025
- CINDE. (2025). Tech companies in Costa Rica. https://www.cinde.org/en/sectors/knowledge-intensive-services/digital-technologies
- CINDE. (2026). Costa Rica: A natural hub for life-centered solutions. https://www.cinde.org/
- Departamento Nacional de Planeación. (2025). CONPES 4144: Política Nacional de Inteligencia Artificial. https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Conpes/Econ%C3%B3micos/4144.pdf
- Garzón, J., Patiño, E., & Marulanda, C. (2025). Systematic review of artificial intelligence in education: Trends, benefits, and challenges. Multimodal Technologies and Interaction, 9(8), 84. https://doi.org/10.3390/mti9080084
- García-López, I. M., et al. (2025). Ethical and regulatory challenges of generative AI in education. Frontiers in Education. https://doi.org/10.3389/feduc.2025.1565938
- Gmyrek, P., Winkler, H., & Garganta, S. (2024). Buffer or bottleneck? Employment exposure to generative AI and the digital divide in Latin America (Policy Research Working Paper 10863). World Bank. https://doi.org/10.1596/1813-9450-10863
- Ibrahim, F., Münscher, J.-C., Daseking, M., & Telle, N.-T. (2025). The technology acceptance model and adopter type analysis in the context of artificial intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence, 7, 1496518. https://doi.org/10.3389/frai.2024.1496518
- INEC. (2025, mayo 16). 85,4% de las viviendas del país tienen acceso a internet. Instituto Nacional de Estadística y Censos. https://inec.cr/noticias/854-las-viviendas-del-pais-tienen-acceso-internet
- Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1–16). ACM. https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
- Luminate. (2024, diciembre 10). Conocimiento sobre IA aumenta percepción de riesgo de esta tecnología y apoyo a regulación en América Latina. https://luminategroup.com/posts/news/report-ipsos-latam-democracia/es
- MEP. (2024). Política para el aprovechamiento de las tecnologías digitales en educación. Ministerio de Educación Pública. https://www.mep.go.cr/sites/default/files/2024-02/politica-aprovechamiento-tecnologias-digitales-educacion.pdf
- MEP. (2026). Estrategia para la evaluación de la competencia digital docente. Ministerio de Educación Pública. https://www.mep.go.cr/sites/default/files/2026-03/EstrategiaEvaluacionCompetencia%20DigitalDocente.pdf
- MICITT. (2024, octubre 24). MICITT presentó Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA). Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones. https://micitt.go.cr/el-sector-informa/micitt-presento-estrategia-nacional-de-inteligencia-artificial-enia
- MICITT. (2026). Inteligencia Artificial. Ministerio de Ciencia, Innovación, Tecnología y Telecomunicaciones. https://www.micitt.go.cr/gobierno_digital/inteligencia_artificial
- MICITT. (2026). Informe Latinoamericano de Inteligencia Artificial ubica a Costa Rica en la 5.ª posición regional. https://www.micitt.go.cr/el-sector-informa/informe-latinoamericano-de-inteligencia-artificial-ubica-costa-rica-en-la-5a
- Moreno-Gálvez, F. J., & Sierra Caballero, F. (2022). Social appropriation of new technologies. Internet Policy Review, 11(1). https://doi.org/10.14763/2022.1.1647
- Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041
- OECD. (2024). AI principles. Organisation for Economic Co-operation and Development. https://www.oecd.org/en/topics/sub-issues/ai-principles.html
- OECD. (2025). Education at a Glance 2025: Costa Rica. https://www.oecd.org/en/publications/education-at-a-glance-2025_1a3543e2-en/costa-rica_e5e24e66-en.html
- OECD. (2025). OECD Economic Surveys: Costa Rica 2025. https://www.oecd.org/en/publications/2025/03/oecd-economic-surveys-costa-rica-2025_8f08995b.html
- Oxford Insights. (2024). Government AI Readiness Index 2024. https://oxfordinsights.com/wp-content/uploads/2024/12/2024-Government-AI-Readiness-Index-2.pdf
- PROSIC-UCR. (2024). Hacia la Sociedad de la Información y el Conocimiento 2024. Universidad de Costa Rica. https://prosic.ucr.ac.cr/sites/default/files/2025-02/informe_2024_completo_interactivo.pdf
- TEC. (2026). Especialización en Inteligencia Artificial Empresarial. Instituto Tecnológico de Costa Rica. https://www.tec.ac.cr/especializacion-inteligencia-artificial-empresarial
- UNCTAD. (2024). Brazil - Launches the Brazilian Artificial Intelligence Plan 2024-2028. https://investmentpolicy.unctad.org/investment-policy-monitor/measures/4930/launches-the-brazilian-artificial-intelligence-plan-2024-2028
- UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. https://www.unesco.org/en/articles/ai-and-education-guidance-policy-makers
- UNESCO. (2022). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. https://www.unesco.org/en/articles/recommendation-ethics-artificial-intelligence
- UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers. https://doi.org/10.54675/ZJTE2084
- UNESCO. (2026). Observatory on Artificial Intelligence in Education for Latin America and the Caribbean. https://www.unesco.org/en/articles/observatory-artificial-intelligence-education-latin-america-and-caribbean
- Universidad de Costa Rica. (2025). Segundo Taller Institucional sobre Inteligencia Artificial: Hacia una propuesta compartida para la Universidad de Costa Rica. https://ciodd.ucr.ac.cr/segundo-taller-institucional-sobre-inteligencia-artificial-hacia-una-propuesta-compartida-para-la-universidad-de-costa-rica/
- Universidad de Costa Rica. (2026). UCR marca la ruta para el uso ético de la inteligencia artificial en la educación superior. https://ci.ucr.ac.cr/ucr-marca-ruta-para-el-uso-etico-inteligencia-artificial-en-educacion-superior
- Wiese, L. J., Patil, I., Schiff, D. S., & Magana, A. J. (2025). AI ethics education: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100405. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100405
- World Bank. (2025). Research and development expenditure (% of GDP). https://data.worldbank.org/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS
- World Bank. (2026). Government expenditure on education, total (% of GDP) - Costa Rica. https://data.worldbank.org/indicator/SE.XPD.TOTL.GD.ZS?locations=CR
- Zhou, X., Li, Y. L., Chai, C. S., & Chiu, T. K. F. (2025). Defining, enhancing, and assessing artificial intelligence literacy and competency in K-12 education from a systematic review. Interactive Learning Environments, 33(10), 5766–5788. https://doi.org/10.1080/10494820.2025.2487538
- Associated Press. (2025, febrero 13). Chile launches open-source AI model designed for Latin America. https://apnews.com/article/a2d914ff6c06b230decf930760ccb44f
- Reuters. (2024, julio 31). AI could eliminate up to 5% of jobs in Latin America, study finds. https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-could-eliminate-up-5-jobs-latin-america-study-finds-2024-07-31/
