El tercer newsletter del Laboratorio de Prospectiva, Innovación e Inteligencia Artificial de la CEPAL reúne experiencias, investigaciones y recomendaciones vinculadas al uso de nuevas tecnologías para transformar información en conocimiento útil y confiable.
El CEPAL Lab, iniciativa de la CEPAL orientada a explorar y aprovechar el potencial de las nuevas tecnologías y los enfoques basados en datos, presentó su tercer newsletter correspondiente a septiembre de 2026.
Bajo el eje “Experimentando soluciones innovadoras para abordar los desafíos del presente y del futuro”, esta nueva edición reúne diferentes experiencias vinculadas con la inteligencia artificial, la gestión del conocimiento, la difusión de publicaciones y el uso de nuevas herramientas tecnológicas.
El newsletter parte de una misma premisa: transformar información dispersa en conocimiento útil y confiable. Para ello, presenta una serie de iniciativas que van desde el análisis de la difusión de publicaciones hasta el procesamiento de documentos mediante inteligencia artificial, recomendaciones de lectura y una reflexión sobre autoría, trazabilidad y responsabilidad institucional.
Difusión multicanal: cómo la comunicación impulsa el uso de las publicaciones
En colaboración con la Unidad de Difusión y Marketing de la División de Documentos y Publicaciones, CEPAL Lab inició un análisis para comprender de qué manera y con qué intensidad la difusión en redes sociales y campañas de email influye en el aprovechamiento de las publicaciones de la CEPAL.
La investigación busca responder preguntas vinculadas con los canales, formatos y estrategias que generan mayor impacto, quiénes consumen los contenidos y si el esfuerzo de difusión refleja la totalidad de la producción editorial.
El trabajo contempla un plan de siete líneas de investigación que abarca desde la efectividad comparada entre plataformas hasta la conversión final en descargas del repositorio.
El diagnóstico inicial permitió mapear la información disponible y detectar una oportunidad central: mientras actualmente es posible medir cuánto se ve un contenido y cómo interactúan los usuarios con él, todavía se trabaja para conocer mejor quiénes leen, desde dónde siguen los contenidos, qué ámbitos profesionales representan y cómo se comportan las distintas audiencias.
El objetivo es avanzar desde las métricas de alcance hacia una comprensión más completa de las audiencias.
En este marco, el equipo desarrolla un sistema de monitoreo periódico que se implementará por etapas, priorizando inicialmente los análisis descriptivos y comparativos y dejando para fases posteriores el enriquecimiento de los datos y los cruces con el repositorio.
Experimentación destacada: inteligencia artificial y contexto en la evaluación documental
Otra de las experiencias presentadas por CEPAL Lab aborda un desafío cada vez más relevante: cómo transformar documentos institucionales, como archivos PDF, en datos estructurados que puedan ser utilizados por sistemas de inteligencia artificial sin perder el contexto original.
La experiencia utiliza una arquitectura de búsqueda inteligente basada en RAG (Retrieval-Augmented Generation) y plantea que extraer únicamente el texto de un documento no siempre resulta suficiente.
Uno de los ejemplos presentados muestra cómo la estructura jerárquica de un documento puede modificar completamente el significado de una referencia. Un párrafo puede pertenecer a diferentes secciones, capítulos o categorías y, sin esa información contextual, un sistema de IA puede interpretar incorrectamente los datos.
Por eso, la propuesta consiste en preservar la jerarquía del documento, de manera que cada fragmento mantenga su ruta dentro de la estructura original.
El pipeline desarrollado por CEPAL Lab contempla ocho fases, que incluyen conversión, almacenamiento, indexación, búsqueda, re-ranking, evaluación y exportación.
La metodología permite trabajar con fragmentos relevantes del documento en lugar de enviar archivos completos a un modelo de lenguaje, haciendo que el proceso sea más escalable, económico y auditable.
La experiencia demuestra que la calidad del procesamiento documental es un factor determinante para la calidad de los sistemas de recuperación de información.
Además, el enfoque no se limita a un único tipo de documento. La infraestructura puede utilizarse como patrón reutilizable para diferentes evaluaciones documentales, incluyendo informes voluntarios nacionales, documentos sobre Objetivos de Desarrollo Sostenible, planes sectoriales y otros documentos institucionales.
Una de las principales conclusiones es que la jerarquía documental no constituye simplemente un elemento de formato: es parte del contexto necesario para interpretar correctamente un texto y realizar evaluaciones justificables y auditables a escala.
Recomendado: el potencial de la inteligencia artificial para los países en desarrollo
El newsletter también recomienda la lectura del World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence, elaborado por el Banco Mundial.
El informe analiza las oportunidades y riesgos asociados a la inteligencia artificial, con especial atención a los países en desarrollo.
Uno de sus principales planteos es que estos países no necesariamente necesitan desarrollar los modelos de inteligencia artificial más avanzados para beneficiarse de esta tecnología. En cambio, pueden adoptar soluciones existentes, adaptarlas a sus propias realidades y desarrollar progresivamente capacidades nacionales.
El documento destaca que incorporar inteligencia artificial requiere mucho más que adquirir tecnología.
Para aprovecharla de manera efectiva, los gobiernos necesitan datos de calidad, infraestructura, capacidades institucionales y personal preparado, además de mecanismos permanentes de evaluación, monitoreo y supervisión.
También resulta necesario considerar los costos asociados al mantenimiento y actualización de los sistemas y de la información utilizada.
En este sentido, el informe plantea que aprovechar responsablemente el potencial de la inteligencia artificial requiere articular tecnología, datos, capacidades y gobernanza.
Vigilancia tecnológica: ¿quién escribió cuando interviene la inteligencia artificial?
La última sección del newsletter pone el foco en una cuestión que adquiere creciente relevancia a medida que la IA se incorpora a los procesos de producción y difusión de información: la autoría, la trazabilidad y la responsabilidad.
La inteligencia artificial puede investigar, resumir, redactar, analizar datos, generar imágenes e incluso revisar sus propios resultados. Pero cuando algo falla, surge una pregunta fundamental:
¿Quién responde?
El análisis propone avanzar desde una simple declaración de uso de inteligencia artificial hacia una cadena verificable de decisiones y controles, que permita conocer cómo se utilizó la IA, cómo fueron verificados sus resultados y quién asumió la decisión final.
La confianza, señala el artículo, no depende solamente de haber utilizado o no inteligencia artificial, sino de contar con la capacidad de explicar, sustentar y responder por aquello que finalmente se publica.
El desafío adquiere una dimensión todavía mayor cuando quien publica es una institución. Una cifra incorrecta, una referencia inexistente o una respuesta desactualizada generada mediante IA no deja de representar un problema institucional por el hecho de haber sido producida por un algoritmo.
A medida que estas herramientas se incorporan a publicaciones, sistemas RAG, chatbots y otros servicios, también aumenta la necesidad de establecer límites, mantener actualizada la información utilizada y definir quién revisa, valida y responde por los resultados.
De esta manera, la inteligencia artificial puede ampliar las capacidades de las instituciones, pero la confianza seguirá dependiendo de la calidad de los procesos y de la capacidad de las personas y organizaciones para responder por sus decisiones.
Sobre CEPAL Lab
CEPAL Lab es una iniciativa liderada desde la Oficina de la Secretaría Adjunta de la CEPAL que busca explorar y aprovechar el potencial de nuevas tecnologías y enfoques basados en datos para fortalecer las capacidades institucionales y apoyar el mandato histórico de la Comisión.
A través de un equipo multidisciplinario, el laboratorio trabaja en la intersección entre las áreas sustantivas, el apoyo de la Comisión y los avances tecnológicos, con el objetivo de facilitar la incorporación de herramientas y metodologías que aporten valor agregado a la gestión del conocimiento institucional.
El equipo está integrado por Alejandro Bustamante, Coordinador; María Paz Collao, Estadística y Magíster en Ciencia de Datos; Andrés Yáñez, experto en infraestructura tecnológica; Temitope Farotimi, responsable de Estrategia y Difusión; y Diana Dimarca, consultora en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.
Fuente: CEPAL Lab – Newsletter N.º 3, septiembre de 2026.
MAS INFO SOBRE ESTO Y CEPAL: https://elac.cepal.org/dlab.html
