En el frente global, la IA generativa dejó de ser promesa y se convirtió en infraestructura empresarial: LLMs multimodales, copilotos integrados en suites de trabajo, RAG sobre datos propios para respuestas con contexto, y agentes que orquestan tareas de punta a punta, todo bajo marcos de gobernanza y medición rigurosa de impacto (productividad, calidad, riesgo).
A escala global, los grandes modelos de lenguaje (LLM) son diseñados y entrenados —con inversiones masivas en datos y cómputo— por un puñado de laboratorios líderes como OpenAI, Google y Meta, junto con desarrollos de China como Baidu, Alibaba y Huawei.
Sobre ese telón de fondo, Ecuador entra en la IA como un actor emergente— como la mayoría de países sin los recursos financieros y tecnológicos necesarios— no como creador de LLMs de frontera (desde cero), su rol es el de usuario de aplicaciones finales como ChatGPT y a nivel un poco más avanzado, como integrador que refina modelos existentes sobre repositorios locales y los inserta en casos de negocio específico. Además, a nivel de público sus esfuerzos se orientan a guiar su desarrollo y protege del abuso.
En el sector público
En los últimos dos años, Ecuador ha empezado a ordenar su agenda pública de IA desde la gobernanza, aunque con propuestas esporádicas y fragmentadas, sin una estrategia integradora de largo plazo.
Un hito fue la adopción del primer Código de Ética para el uso de IA en una institución estatal: la Superintendencia de Competencia Económica (SCE) expidió un marco con principios de transparencia, supervisión humana, no discriminación y privacidad, acompañado de una guía operativa y resolución formal.
En paralelo, el debate legislativo se activó con tres proyectos de ley nacionales específicos sobre IA (2024). El Proyecto de Ley Orgánica de Regulación y Promoción de la IA (asambleísta Patricia Núñez) propone un enfoque por niveles de riesgo, crea una autoridad nacional y un registro para sistemas de alto riesgo. La Ley de Fomento y Desarrollo de la IA (asambleísta Karina Subía) impulsa investigación, desarrollo y talento con incentivos y programas formativos. Y la Ley Orgánica de Aprovechamiento Digital e IA para Niñas, Niños y Adolescentes (asambleísta Pierina Correa) protege a población menor de edad, restringiendo sistemas de IA de alto riesgo y prácticas invasivas. Estas iniciativas se encuentran calificadas y en estudio en comisiones legislativas.
A la vez, el Ejecutivo ha comenzado a movilizar capacidad humana para la adopción responsable de estas tecnologías. En agosto de 2025, el MINTEL anunció el Programa 10.000 Becas para Prompters en IA, en coordinación con SENESCYT y cooperación de Emiratos Árabes Unidos, con módulos de fundamentos, prompt engineering y aplicaciones productivas de la IA generativa. También ha anunciado la creación de zonas francas para incentivar el desarrollo tecnológico.
Estas piezas de política y formación conviven con implementaciones concretas en servicios al ciudadano. La Cancillería incorporó “Sami”, un chatbot consular 24/7 que atiende consultas sobre trámites y protección a ecuatorianos en el exterior. Y a escala local, municipios como Ambato (“Juanito”, chatbot de WhatsApp) y Guayaquil (“IDI”, asistente para servicios de Épico) automatizan información y trámites básicos con IA conversacional.
Estos casos ilustran una adopción aún focalizada—sobre todo en front office y guías procedimentales—pero que sienta bases útiles para escalar hacia usos generativos más avanzados y con salvaguardas éticas.
En el sector empresarial
Un estudio realizado en 2025 acerca de la Inteligencia Artificial en las Pequeñas y Medianas Emrpesas Ecuatorianas encontró que, en general, el uso de IA sigue siendo limitado, con solo algunos casos de uso ganando tracción.
En particular, el dominio de marketing y ventas muestra la mayor adopción de herramientas de IA, muchas empresas han comenzado a usar plataformas de IA generativa (como generadores de contenido y chatbots tipo ChatGPT) para automatizar publicaciones en redes sociales, copywriting y engagement con clientes.
En marcado contraste, funciones críticas como finanzas, logística, recursos humanos o administración interna muestran casi ninguna implantación de IA/LLM entre las firmas encuestadas.
Algunas empresas han implementado chatbots de atención en sitios web y mensajería. Por ejemplo, bancos y telcos ecuatorianos han probado chatbots (a menudo sustentados por plataformas de IA de terceros) para consultas rutinarias sobre saldos, información de productos o soporte. Estos bots usan NLP (algunos probablemente basados en LLMs) para entender preguntas y responder al instante.
El fuerte foco en marketing sugiere que las empresas ecuatorianas ven los LLM principalmente como herramientas para creación de contenido y alcance, más que para apoyo a decisiones basadas en datos o automatización de procesos (oportunidades aún no explotadas).
Hay que tener en cuenta que las grandes empresas y los sectores de alta tecnología son relativamente pocos en Ecuador, el sector privado ecuatoriano está dominado por MIPYMES (aportan alrededor del 25% del PIB y 70% del empleo), las cuales generalmente poseen capacidad financiera limitada para invertir en tecnología.
En el sector académico y de investigación
La comunidad académica en Ecuador participa activamente con LLM, tanto en investigación como en educación, pese a restricciones de recursos. Varias universidades e investigadores han comenzado a desarrollar aplicaciones LLM a la medida de necesidades locales.
Un ejemplo notable es LegalBot-EC, un chatbot jurídico creado por investigadores de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador (PUCE) – Ibarra. LegalBot-EC utiliza un LLM local (basado en LLaMA de Meta) combinado con una base de textos legales para responder preguntas sobre la normativa ecuatoriana. Se ajustó (fine-tuning) con la Constitución de 2008 y el COIP, habilitándolo para ofrecer respuestas precisas y contextualizadas.
Otra iniciativa académica es Aurel_AI, proyecto en PUCE para automatizar la mesa de ayuda universitaria mediante un asistente virtual basado en LLM. El chatbot Aurel_AI está diseñado para responder sobre programas académicos, normativas y servicios de campus para estudiantes y personal. Aprovechando un modelo generativo con ajuste y técnicas de recuperación, la universidad busca mitigar problemas de información obsoleta y alta rotación de personal en call centers tradicionales.
Más allá de soluciones, la academia aporta a la formación de capacidades, siendo un catalizador para expandir la adopción de LLM y formar a la próxima generación de profesionales de IA. Las universidades incorporan cada vez más cursos de IA, y redes como CEDIA (la Red Nacional de Investigación y Educación) invierten en infraestructura para apoyar experimentos de IA.
Sin embargo, la producción científica en IA sigue siendo modesta—Ecuador genera muchas menos publicaciones y patentes en IA que países latinoamericanos más grandes.
Barreras para la adopción de IA en Ecuador
Adoptar LLM en Ecuador conlleva retos significativos de índole técnica, económica e institucional:
Brechas de talento y capital humano: Quizá el cuello de botella más crítico es la escasez de profesionales con habilidades en IA. Faltan suficientes científicos de datos, especialistas e ingenieros con experiencia en LLM. La formación en IA a nivel local apenas se está desarrollando; como resultado muchas organizaciones no pueden encontrar ni costear el talento especializado para implementar y mantener soluciones LLM. Además, de la creciente fuga de talentos, egresados o autodidactas en IA pueden buscar mayores oportunidades en otros países, tendencia observada en la región en la industria tecnológica.
Limitaciones de datos e infraestructura: Datos de calidad son el combustible para entrenar/ajustar LLM, y aquí Ecuador enfrenta obstáculos. Empresas e instituciones a menudo carecen de grandes bases estructuradas para entrenar modelos o sus datos están en silos y no en formatos idóneos, incluso muchos de sus procesos no están ni siquiera digitalizados. Además, la infraestructura de cómputo es limitada—no existen aún grandes laboratorios de IA ni datacenters para entrenamiento a gran escala. Hay inversiones puntuales como el supercomputador de CEDIA, pero en general los recursos de cómputo para acceder a IA son bajos. El costo de cloud para entrenar modelos grandes también puede ser prohibitivo para universidades o startups locales.
Restricciones financieras y escala de inversión: Implementar LLM puede ser costoso, especialmente para economías más pequeñas. El acceso a capital de riesgo o fondos de I+D para IA es bajo frente a países grandes. A nivel nacional, el gasto público en I+D o innovación digital también es incipiente, implicando menos proyectos financiados y menos incentivos. La falta de programas dedicados para incubar IA, sumada al tamaño de mercado, ha limitado el surgimiento de startups de IA o iniciativas locales de LLM.
Marco normativo y de política pública: Ecuador aún desarrolla su marco integral de IA, no existe una estrategia nacional tecnológica vigente que abarque la IA, lo que implica falta de dirección coordinada en desarrollo, gobernanza de datos e inversión. Si bien la adopción de un código ético es positiva, se requiere mayor claridad regulatoria en temas como privacidad de datos, responsabilidad por decisiones asistidas por IA y propiedad intelectual del contenido generado. La incertidumbre puede hacer que autoridades y líderes empresariales duden al desplegar LLM por temores legales o éticos. Además, sin una estrategia nacional, las iniciativas de IA quedan fragmentadas—ministerios o empresas no comparten best practices y no hay un órgano central que establezca estándares o impulse adopción transversal.
Comparación con pares globales y regionales
¿Cómo se posiciona Ecuador frente a otros países en preparación para IA y adopción de LLM? En términos generales, Ecuador queda por detrás de las naciones líderes, pero su situación es comparable a la de muchos pares latinoamericanos, con brechas específicas.
Según el Government AI Readiness Index de Oxford Insights, Ecuador ocupó el puesto 104 de 188 países a nivel global en 2024. Este índice (que evalúa capacidad gubernamental, sector tecnológico e infraestructura de datos para la IA) asignó a Ecuador una puntuación de 41,46/100, muy por debajo del promedio global y lejos de los líderes. A modo de contexto, EE. UU. (1.º lugar en el índice) obtuvo 87,03; y líderes regionales como Chile (lugar 44 en el índice) un puntaje de 63,19.
En el Índice Latinoamericano de IA(ILIA) desarrollado por CENIA, Ecuador está categorizado como “Explorador”, indicando que se ubica en el nivel más bajo de desarrollo de IA en la región, en 2024 su puntaje global rondó 30,9/100, junto a países como Cuba, RD y Panamá como “ecosistemas emergentes”. En contraste, pioneros regionales como Chile, Brasil y Uruguay lograron puntajes mucho más altos (entre 60 y 75), con un equilibrio más robusto entre investigación, talento y gobernanza. Esta brecha subraya que Ecuador tiene terreno sustancial por cubrir para alcanzar a los líderes regionales.
| País | Lugar en el Government AI Readiness Index (2024) | ¿Posee una estrategia nacional de IA? | Categoría/puntaje en ILIA 2024 |
|---|---|---|---|
| Ecuador | 104 | No (en elaboración) | – “Exploradores” (baja preparación) – Ecosistema emergente |
| Chile | 44 | Sí (Política 2021) | – “Pioneros” (alta preparación) –Llíder regional |
| Brasil | 36 | Sí (Estrategia 2019) | – “Pioneros” (alta preparación) –Llíder regional |
| Colombia | 55 | Sí (Política 2021) | – “Pioneros” (alta preparación) –Llíder regional |
LATAM como conjunto va detrás del promedio global en AI readiness. Dentro de la región, el promedio ILIA regional es ~44,6—bastante por encima del 30,9 de Ecuador. En la edición 2023 del Government AI Readiness, la puntuación de Ecuador (~40,8) lo ubicó similar a Guatemala o RD, pero debajo de Perú o Argentina (50s). Nótese que 7 países latinoamericanos tienen estrategias nacionales de IA (Colombia, Chile, Brasil, Argentina, Uruguay, Perú y RD), mientras que Ecuador y otros no—esta brecha estratégica explica parte de sus menores puntajes. Por otra parte, Ecuador supera a algunos países pequeños en subdimensiones; por ejemplo, su infraestructura de servicios digitales de gobierno (portal gov.ec) está relativamente desarrollada, un activo para integrar IA en el futuro.
A nivel mundial, Ecuador es un “late adopter” de IA. Los primeros puestos están dominados por países de altos ingresos (EE. UU., Singapur, Reino Unido, Canadá y Europa occidental). En comparación, la posición de Ecuador (104) es de tercio inferior, indicando que aún construye elementos fundacionales. Sin embargo, muchos países del mismo nivel de ingreso comparten retos similares—Ecuador no es un caso aislado. Es alentador que más países de menores ingresos estén formalizando planes de IA—por ejemplo, Costa Rica y Cuba publicaron estrategias en 2024, señal de que incluso estados pequeños avanzan. Si Ecuador sigue esa senda (con estrategia e inversión), podría mejorar su posición.
Conclusiones
El recorrido de Ecuador con los LLM y la IA apenas comienza, caracterizado por exploración cautelosa y éxitos puntuales entre retos estructurales. En gobierno, los despliegues iniciales de chatbots y la institución de un código ético de IA muestran reconocimiento del potencial transformador para servicios públicos, aunque moderado por un enfoque cuidadoso y de derechos. En el sector empresarial, la adopción de LLM sigue acotada a victorias rápidas, con proyectos de corto plazo. La academia y la investigación brillan como innovadoras clave, desarrollando aplicaciones LLM de nicho y formando profesionales.
El análisis también deja claro que escalar la adopción de LLM enfrenta retos significativos. La escasez de practicantes en IA y de datos organizados, sumadas a límites financieros e infraestructurales, crean una barrera compleja. Además, sin una estrategia nacional unificadora, el avance puede seguir fragmentado y más lento que en países con roadmaps claros. No obstante, en estos retos yacen semillas de oportunidad. Ecuador puede aprovechar su condición de late mover para adoptar mejores prácticas globales.
Si bien la mayoría de implementaciones siguen siendo pilotos o de alcance limitado, sientan las bases para adopción más amplia. Cada caso exitoso construye confianza y know-how en el ecosistema ecuatoriano.
