Cuando la IA se encontró con los obstáculos de África: qué salió mal
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¿Recuerda cuando todo el mundo pensaba que la IA lo cambiaría todo de la noche a la mañana? En muchos países africanos, ese entusiasmo se encontró rápidamente con la realidad. Incluso países avanzados en tecnología —tales como Sudáfrica, Kenia, Nigeria y Ghana— se enfrentaron a grandes retos.
La historia de la IA en África está marcada por los contrastes. Algunos lugares bullen de innovación. Otros siguen luchando por lo básico, como la electricidad y el acceso a Internet. Antes de 2018, incluso las economías más fuertes se toparon con obstáculos. Estos incluyen infraestructuras poco sólidas, la fuga de talentos y la lentitud de la acción gubernamental.
Este artículo hace retrospectiva sobre esas primeras luchas para comprender cómo comenzó realmente el viaje de África hacia la IA y por qué ha sido un ascenso lento.
Altas expectativas, poca ejecución
Por aquel entonces, el rumor de la IA era fuerte. Lo anterior aplicaba especialmente en lugares como Nairobi, Lagos y Ciudad del Cabo. Todo el mundo hablaba de cómo podría revolucionar todo, desde la agricultura hasta la salud. ¿Pero qué ocurre cuando se quiere convertir ese entusiasmo en acción? Eso no es tan sencillo.
La mayoría de los proyectos eran pequeños, de corta duración y muy dependientes de la financiación de los donantes. Sin un fuerte apoyo local ni planes a largo plazo, a menudo se desvanecían una vez que el dinero dejaba de fluir. En países como Ruanda y Senegal, los primeros esfuerzos de IA en salud y agricultura no pudieron sobrevivir. Esto se debe a que los entornos tecnológicos locales no estaban preparados para llevarlos adelante. Era como plantar semillas en tierra seca: llenas de potencial, pero sin lo básico para crecer.
Infraestructura y limitaciones técnicas
Sudáfrica, Nigeria y Kenia entraron en la carrera de la IA con grandes objetivos: ciudades más inteligentes, mejor agricultura y mejores servicios públicos. Sudáfrica planeó utilizar la IA en la minería y el gobierno digital. Kenia y Nigeria se centraron en la agricultura y FinTech. Se lanzaron estrategias y se iniciaron proyectos piloto.
Sin embargo, rápidamente se formaron grietas.
El Internet, la electricidad y el acceso a la nube eran poco fiables, sobre todo fuera de las grandes ciudades. En Sudáfrica, las zonas rurales permanecieron desconectadas. Nigeria y Kenia se enfrentaban a frecuentes cortes de electricidad, un Internet débil y pocos centros de datos locales. Lo básico no estaba listo. La informática de alto rendimiento era costosa. Las GPU y los servicios en la nube costaban hasta 31 veces más que en los países ricos. Lo anterior obligó a muchos equipos a depender de plataformas extranjeras. Eso provocó retrasos, costos elevados y preocupaciones sobre el control de los datos.
En 2023, solo el 36% de los africanos estaban en línea. Esa cifra por sí sola convertía los despliegues nacionales de IA en un objetivo lejano. La mayoría de los proyectos se quedaron estancados en laboratorios urbanos o en entornos académicos. La ambición era real, pero faltaba la base. Sin una infraestructura estable, las grandes visiones de la IA rara vez llegaban a las personas para las que fueron construidas.
Gobierno: ausente o no preparado
Hasta 2019, la mayoría de los gobiernos africanos carecían de estrategias claras en materia de IA. No había políticas, financiación o coordinación. Sudáfrica mencionó la innovación digital, pero no tenía un plan. Nigeria se centró en la banda ancha y la gobernanza electrónica, pasando por alto el rol económico de la IA.
Los ministerios trabajaron por separado sin una visión compartida de la inversión en IA o de la ética. Esto provocó que la colaboración se estancara y que las reformas se ralentizaran. También dejó a los investigadores y las compañías recién creadas aislados y sin apoyo.
Incluso países como Ruanda y Mauricio, que fueron los primeros en elaborar estrategias de IA, se vieron frenados por los retrasos en la toma de decisiones y la falta de seguimiento.
En 2024, Sudáfrica introdujo un Marco Político Nacional de IA destinado a transformar el panorama. Este priorizaba el desarrollo de capacidades; la expansión de las infraestructuras; la adopción responsable de la IA; y el fomento de la colaboración entre el gobierno, la industria y el mundo académico. También hizo énfasis en la transparencia y la inclusividad.
No obstante, persisten los problemas de implementación. Lo anterior incluye las deficiencias de infraestructura en las zonas rurales y una escasez de profesionales cualificados. Esto puede obstaculizar el progreso.
Fuga de talentos y lagunas en la capacitación
Al principio, la IA no era una prioridad en muchas universidades africanas. La mayoría de los programas se limitaban a una capacitación técnica básica, con pocos expertos que enseñaran o dirigieran la investigación en IA. Como resultado, los estudiantes con talento solían marcharse en busca de mejores oportunidades en el extranjero. Esto agravaba la fuga de cerebros.
Los gobiernos también prestaron poco apoyo a la creación de talento local en IA. Sin una fuerte financiación ni becas, era difícil formar o mantener a profesionales cualificados. Incluso con los recientes esfuerzos realizados en lugares como Sudáfrica, la brecha entre la demanda de IA y el talento local sigue siendo amplia.
Según un informe de SAP de 2025, el 53% de las organizaciones de Sudáfrica, el 50% de las de Nigeria y el 43% de las de Kenia informan de una escasez significativa de competencias en IA. Estas brechas provocan retrasos en los proyectos, innovaciones fallidas y una disminución de la competitividad.
El Foro Económico Mundial (2024) destaca que África solo representa alrededor del 2,5% de los investigadores mundiales de IA. Lo anterior subraya cómo la persistente escasez de talentos y la fuga de cerebros siguen limitando el desarrollo de un entorno local de IA y dificultan el éxito de las estrategias nacionales de IA.
Escasez de datos y problemas de acceso
África posee menos del 1% de la capacidad mundial de centros de datos, con solo unos 152. Esta escasez limita la capacidad del continente para procesar y almacenar las enormes cantidades de datos que requiere la IA. Lo anterior ralentiza su desarrollo y uso práctico. Sudáfrica domina el mercado africano de centros de datos con una cuota del 50%. Aun así, sufre de una carencia de infraestructuras, especialmente en las zonas rurales.
Otro reto importante fue el acceso a los conjuntos de datos públicos. Muchos de los datos estaban obsoletos, no digitalizados o atascados en trámites burocráticos. A menudo, los gobiernos dudaban en compartirlos. No importaba que pudieran beneficiar a sectores clave, tales como la salud y la agricultura.
La falta de conjuntos de datos en el idioma local también hizo que los equipos dependieran de datos del extranjero. Lo anterior redujo la precisión y la relevancia de los modelos de IA.
Escaso apoyo a la puesta en marcha
Incluso en países avanzados en tecnología como Sudáfrica y Nigeria, muchas de las primeras empresas de IA tuvieron dificultades. Los inversores evitaban los proyectos a largo plazo sin un ROI rápido. Los gobiernos carecían de planes de financiación y políticas de apoyo a la IA. La mayoría de las incubadoras no podían guiar a las organizaciones de alta tecnología y el apoyo público-privado era limitado. Como resultado, muchas startups carecían de acceso a datos, infraestructura y financiación. Esto las obligaba a cambiar de rumbo o a cerrar. Dicho débil sistema de apoyo frenó el crecimiento de la innovación en IA en toda la región.
Un comienzo audaz, ¿pero a qué costo?
África no entró tranquilamente en la era de la IA. Lo hizo con visiones audaces, pero se topó de frente con duras realidades. Un Internet deficiente, los cortes de electricidad, la limitación de datos y los elevados costos de los equipos ralentizaron el progreso. Las universidades carecían de un enfoque de IA, los gobiernos se movían con lentitud y los inversores evitaban los riesgos a largo plazo. El talento se marchó y las startups lucharon por sobrevivir. Aun así, estos primeros desafíos no fueron el final. Sentaron las bases.
De 2018 a 2023, las cosas empezaron a cambiar. Los países empezaron a elaborar estrategias reales de IA y a probar su potencial en sectores como la agricultura, las finanzas, la salud y la educación. Hoy en día, la IA está marcando la diferencia sobre el terreno y las mejoras que impulsan el futuro de la IA en África.