Detrás de cada algoritmo hay datos; detrás de cada dato, personas y territorios. Cuando una población está poco representada, las respuestas pueden ser menos confiables para ella. Una herramienta sofisticada no garantiza una solución pertinente.

Desde Biobío hasta Los Lagos, la ruralidad, las distancias y las dificultades de acceso a especialistas plantean desafíos que no siempre están reflejados en modelos desarrollados en otros contextos. ¿Vamos a limitarnos a importar respuestas o comenzaremos a formular nuestras propias preguntas?

El sur cuenta con universidades, hospitales y profesionales que conocen estas necesidades. Conectar ese conocimiento con la ciencia de datos permitiría investigar cómo gestionar mejor las listas de espera, anticipar riesgos y apoyar la atención rural. Necesitamos colaboración, infraestructura y datos locales de calidad, utilizados con resguardo de la privacidad.

Pero incorporar IA también exige formar criterio. Nuestros futuros profesionales deben saber preguntar de dónde vienen los datos, a quiénes representan, qué errores puede cometer un modelo y quién responde cuando falla. Usar una herramienta no equivale a comprenderla.

Tampoco basta con instalar tecnología avanzada en hospitales urbanos mientras los centros rurales siguen enfrentando problemas de conectividad. Eso sería modernizar la desigualdad.

La oportunidad es construir una agenda de investigación desde el territorio: generar evidencia, validar herramientas y decidir qué problemas merecen atención.

Cuestionamos el centralismo, pero también debemos organizarnos para cambiarlo. Si dejamos que otros definan las preguntas, difícilmente podremos esperar respuestas que recojan nuestras prioridades.

Quizás llegó el momento de que la inteligencia artificial también aprenda a mirar hacia el sur.