Conferencia magistral del OLDS en la Universidad del Caribe (UNICARIBE), 18 de mayo de 2026.
El 18 de mayo de 2026 el Observatorio Latinoamericano de Desarrollo Sostenible (OLDS) dictó en la Universidad del Caribe (UNICARIBE) la conferencia magistral «República Dominicana como nodo en la revolución de la inteligencia artificial: actualidad y perspectivas».
El argumento en una línea: la infraestructura ya está contratada. Lo que decide si se convierte en capacidad nacional no es más hardware, es criterio — y eso se produce en la universidad, no en el centro de datos.
El diagnóstico de 2020 sigue vigente, y ese es el problema
Hace seis años el OLDS publicó un diagnóstico del crecimiento dominicano. Sigue describiendo el país de hoy: la economía crece —un promedio cercano al 5 % anual en la última década (Banco Mundial), con US$4.523 millones de inversión extranjera directa en 2024 y US$2.892,8 millones en el primer semestre de 2025 (Banco Central de la República Dominicana)— pero crece anclada en zonas francas tradicionales, turismo, remesas y servicios financieros.
Software y servicios cognitivos: marginal.
Que un diagnóstico de 2020 siga vigente en 2026 no es una validación del método. Es la constatación de que la composición del crecimiento no se movió, justo en la década en que la tecnología que la vuelve vulnerable llegó a la puerta.
La paradoja educativa: no es un problema de becas
La respuesta habitual a este diagnóstico es formación masiva en herramientas. Es la respuesta equivocada.
El hardware más avanzado del mundo es inútil sin humanos con criterio capaces de auditarlo. La habilidad que se valora dejó de ser operar una herramienta.
El desplazamiento que la conferencia describió, entre 2022 y 2026, va en una sola dirección:
| Pierde valor | Gana valor |
|---|---|
| Generar sintaxis básica, que pasa a ser commodity | Auditar y revisar lo que produce el sistema |
| Operar una herramienta estándar | Diseñar la arquitectura que la herramienta ejecuta |
No hay una serie pública que mida esa reasignación por habilidad y país. Que no se pueda cuantificar todavía es, en sí mismo, un vacío de información — y es exactamente el tipo de indicador que un sistema de educación superior necesitaría para decidir qué enseña.
Por qué la automatización no destruye la demanda: la paradoja de Jevons
Abaratar la producción de código no reduce la cantidad de código que se escribe: la aumenta. Lo que cae no es la cantidad de trabajo, es el valor de la sintaxis básica. Y cuanto más se produce, más caro sale lo que nadie revisó.
Hay una medición que ordena la discusión antes de repartir licencias. En 2025, METR condujo un ensayo aleatorizado con desarrolladores experimentados de código abierto trabajando sobre proyectos que conocían: usar herramientas de inteligencia artificial (IA) les hizo tardar un 19 % más, mientras ellos estimaban que habían ido un 20 % más rápido (METR, julio de 2025).
Esa brecha de 39 puntos entre percepción y medición es el hallazgo, y es el que importa para política pública: la herramienta no entrega productividad por el hecho de estar disponible, y quien la usa no es buen juez de si la está obteniendo. Lo que decide el resultado es el criterio que revisa — que es precisamente lo que se forma en la universidad y no se compra con una licencia.
Del digitador al auditor algorítmico
El talento junior tradicional —operar la herramienta, memorizar sintaxis, ejecutar tareas rutinarias— es reemplazable por un agente autónomo a costo marginal.
Lo que lo sustituye es un perfil distinto: razonamiento sistémico, revisión crítica, orquestación de flujos de trabajo autónomos. Un trabajador que exporta criterio, no horas. Eso es Knowledge Process Outsourcing, y es una categoría de exportación que República Dominicana puede ocupar.
El tablero global: dos doctrinas, y una rendija
| Estados Unidos | China | |
|---|---|---|
| Doctrina | Líder propietario | Retador disruptivo |
| Inversión privada en IA, 2024 | US$109.100 millones | US$9.300 millones (~12× menos) |
| Modelo | Cerrado y centralizado | Código abierto estratégico |
Inversión privada según el AI Index Report 2025 del Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI).
El dato que abre la rendija está del lado del costo de entrenar. El informe técnico de DeepSeek-V3 cifra la corrida final de entrenamiento en US$5,58 millones, suponiendo un alquiler de US$2 por hora de GPU H800 — una cifra que excluye la investigación previa y los experimentos descartados. Aun con esa salvedad, el orden de magnitud es el argumento: la carrera por la eficiencia democratiza el acceso, y un país en desarrollo puede acercarse a la frontera técnica sin presupuestos de potencia.
Ahí es donde encaja República Dominicana: integrador soberano. Ni escala bruta ni destilación propia — aprovechar el código abierto con criterio.
Tres países ya escogieron pareja. RD es la única con convergencia híbrida
- El Salvador × Google — soberanía de procesamiento en nube pública.
- Marruecos y Francia × Mistral — modelo europeo abierto, regionalización francófona.
- Canadá × Cohere — iniciativa estatal con ecosistema empresarial abierto.
- República Dominicana × Google × NVIDIA + ENIA — la única que combina las dos capas: autopista de datos y motor de cómputo, bajo una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) ya adoptada.
Esa convergencia es la ventaja real del país, y es la que no está siendo nombrada como tal en la discusión pública.
Pilar I — Datos: el octavo puerto digital del mundo
El puerto de intercambio digital de Google en suelo dominicano es el octavo del mundo y el primero de América fuera de Estados Unidos. El Decreto 113-26 lo declaró de alta prioridad nacional, junto con la instalación de los sistemas de cable submarino.
| Inversión anunciada | US$500 millones |
| Edificación | más de 7.000 m² |
| Cables internacionales que puede alojar | hasta cuatro, varios con conexión directa a Estados Unidos |
| Capacidad de fibra óptica | hasta 10× la actual |
| Impacto proyectado en el PIB | +1,5 %, según las proyecciones de Google a partir de despliegues equivalentes en otros países |
Lo que importa operativamente no es el edificio: es que el contenido que hoy se sirve desde territorio estadounidense pase a servirse localmente. Esa latencia la paga hoy cada servicio digital dominicano.
Pilar II — Cómputo: la alianza, no la compra
Ningún país pequeño construye supercómputo desde cero. La jugada es alianza estratégica, no compra de licencias.
El memorando de entendimiento con NVIDIA crea la Fábrica Nacional de IA —alojada en el NAP del Caribe— y el Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial (CEIA), el primero de su tipo en el Caribe y Centroamérica: acceso a capacidad de cómputo, transferencia tecnológica a ingenieros locales, y un compromiso público de formar a más de 1.000 profesionales dominicanos en IA al 2026 a través del programa Deep Learning Institute.
Con eso, el país entra a una liga que hasta ahora componían Estados Unidos, Corea del Sur, Israel y Singapur.
Pilar III — Soberanía: se ejecuta con modelos pequeños, no con miles de millones
Los datos de los dominicanos son el nuevo patrimonio nacional.
El riesgo es concreto: enviar datos críticos —salud, negociaciones de tratados, registros tributarios— a nubes extranjeras expone el proceso mental estratégico del Estado en tiempo real. No los datos: el proceso de decisión.
Y la soberanía no es proteccionismo ni exige presupuesto de potencia. Se ejecuta con tres piezas disponibles hoy:
- Modelos de lenguaje pequeños (SLM) de pesos abiertos y auditables —Mistral, Llama y derivados— corriendo en servidores locales, especializados por ministerio.
- Aislamiento físico de red (air-gapped) para Defensa, Salud o Hacienda: datos confidenciales que nunca salen de la isla.
- Nube soberana sin dependencia de un proveedor único, y reversible.
El objetivo no es cerrarse: es retener la cadena de valor cognitiva dentro del país para monetizarla, vía servicios cognitivos exportables y regalías que tributen en República Dominicana.
Dónde está realmente el país: la escalera de madurez
Cinco niveles: chatbots, razonadores, agentes autónomos, innovadores, organizaciones autónomas.
El mundo opera en el nivel tres. La discusión pública dominicana sigue en el nivel uno.
Esa brecha —dos niveles— es el verdadero indicador de rezago, y no aparece en ningún tablero oficial.
La universidad: de fábrica de diplomas a fábrica de propiedad intelectual
Aquí está el núcleo de la propuesta.
| Pasado | Presente | Futuro |
|---|---|---|
| Graduados y títulos | Papers y publicaciones | Patentes, spin-offs, Deep Tech |
| El egresado sale a operar herramientas | Producción que se queda en revistas | La universidad como motor de soberanía intelectual |
Las universidades deben dejar de ser dispensadores de credenciales y convertirse en fábricas de propiedad intelectual: patentes, marcas y acompañamiento a los emprendimientos estudiantiles. UNICARIBE ya dio el primer paso con su alianza con el Tecnológico de Monterrey para posgrados en IA aplicada.
Pero una maestría choca contra un techo de cristal sin infraestructura de inferencia dentro de la universidad: para procesar modelos locales, simular datos hospitalarios y climáticos sin latencia, y entrenar algoritmos propios de los alumnos. La soberanía intelectual exige herramientas locales.
Las dos propuestas concretas
1. Red Nacional de Universidades, bajo la rectoría del Ministerio de Educación Superior, Ciencia y Tecnología (MESCYT), con instituciones como UNICARIBE operando de nodos, sobre currículos dinámicos y adaptables. Cómputo, corpus, currículo y profesorado son caros de construir y baratos de compartir: doce universidades levantando cada una su laboratorio producen doce laboratorios pequeños.
2. Incubadoras de propiedad intelectual dentro de las universidades, que acompañen al estudiantado desde la idea hasta el modelo de negocio escalable.
Esta propuesta no es nueva: ya está sobre la mesa del MESCYT
En 2021, el OLDS —en alianza con la Fundación Dominicana Compite— sometió al MESCYT un esquema integral para fortalecer el SIDACES, modernizar la información del sistema de educación superior y dinamizar la movilidad académica con Colombia: registro calificado, una prueba de egreso al estilo Saber Pro, sistemas de información de tipo SNIES, SPADIES y OLE, hojas de vida de investigadores tipo CVLAC/ScienTI, y movilidad recíproca uno a uno según el modelo de la Alianza del Pacífico.
Aquel diagnóstico ya identificaba lo mismo que hoy duele: predominancia de carreras vulnerables a la automatización —Contaduría, Administración— y baja presencia STEM. La hoja de ruta sigue vigente y sigue disponible.
Cómo se paga: tres palancas, y ninguna es el presupuesto nacional
- Financiamiento multilateral — el BID, el Banco Mundial y la CAF tienen líneas específicas para infraestructura digital académica de impacto regional.
- Subvenciones de las grandes tecnológicas — AWS, Google, Oracle y NVIDIA Academic otorgan créditos de cómputo e infraestructura a programas formales de investigación y desarrollo.
- Código abierto agresivo — Gemma, Mistral, vLLM, LangChain. Elimina licencias privadas y baja la barrera operativa.
Es diplomacia tecnológica, no presupuesto. El costo del hardware no tiene por qué cargarse a la matrícula estudiantil.
Como referencias de política pública ya probada se citaron la residencia digital de Estonia —captación de inversión por plataforma enteramente virtual— y los fondos soberanos de coinversión de Israel, donde el Estado comparte riesgo con el capital privado sin escoger ganadores.
Y una recomendación de costo cero: vincular al estudiantado con los Google Developer Groups, los AWS Community Builders y programas equivalentes. Mentoría y acceso a ecosistemas, sin presupuesto.
Lo que el observatorio propone medir
El OLDS es un observatorio, y su aporte no termina en la conferencia. «Nodo regional de IA» deja de ser una aspiración cuando tiene indicadores públicos, línea de base y plazo. Cuatro cifras, con periodicidad fija:
- Capacidad de cómputo efectivamente disponible para instituciones dominicanas —no la instalada en el país, la accesible— y en qué condiciones.
- Qué instituciones la usan, y qué proporción son universidades públicas.
- Cuántas personas se forman al año y con qué credencial reconocida. El compromiso de las 1.000 personas al 2026 es el primer indicador con fecha que existe: hay que verificarlo.
- Qué producción sale de ahí: publicaciones, patentes, sistemas en operación.
Sin línea de base y sin esas cifras publicadas, en tres años no habrá manera de distinguir un nodo regional de un centro de datos con buena prensa.
El acto
Participaron autoridades académicas, investigadores y representantes de los sectores productivos vinculados a la innovación. Aportaron reflexiones el asesor científico del Poder Ejecutivo, Dr. Osiris de León; el dirigente sindical Gabriel del Río Doñé, presidente de la Confederación Autónoma Sindical Clasista (CASC); el Dr. Julio Altagracia; y el Dr. José de los Santos Piña, fundador de la Universidad Católica Santo Domingo.
Tres de ellos —De León, Del Río Doñé y Altagracia— integran el grupo que en julio de 2026 solicitó al Poder Ejecutivo la creación de la Agencia Dominicana de Cooperación Internacional para el Desarrollo (ADOMCID), otra propuesta con origen en el OLDS.
Fuente: conferencia magistral del OLDS en UNICARIBE, 18 de mayo de 2026 (láminas v.3 y registro en video, archivo del observatorio).
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