Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025: fichas de país y aspectos metodológicos

Vista sencilla de ítem
cepal.bibLevelDocumento Completo
cepal.callNumberLC/TS.2026/16
cepal.citationEsta publicación debe citarse como: Soto, Á., Durán, R., Moreno, A., Adasme, S., Rovira, S., Jordán, V. y Poveda, L. (Coords.) (2026). Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025: fichas de país y aspectos metodológicos. <i>Documentos de Proyectos </i>(LC/TS.2026/16). Comisión Económica para América Latina y el Caribe y Centro Nacional de Inteligencia Artificial.
cepal.docTypeCoediciones
cepal.jobNumberS2600050_es
cepal.regionalOfficeSantiago
cepal.topicEngARTIFICIAL INTELLIGENCE
cepal.topicEngPUBLIC POLICIES
cepal.topicEngDIGITAL GOVERNMENT
cepal.topicSpaINTELIGENCIA ARTIFICIAL
cepal.topicSpaPOLÍTICAS PÚBLICAS
cepal.topicSpaGOBIERNO DIGITAL
cepal.workareaEngPRODUCTION, PRODUCTIVITY AND MANAGEMENT
cepal.workareaSpaDESARROLLO PRODUCTIVO Y EMPRESARIAL
dc.contributor.entityNU. CEPAL
dc.coverage.spatialEngLATIN AMERICA AND THE CARIBBEAN
dc.coverage.spatialSpaAMERICA LATINA Y EL CARIBE
dc.date.accessioned2026-03-18T18:15:11Z
dc.date.available2026-03-18T18:15:11Z
dc.date.issued2026-03-18
dc.description.abstractEl presente documento complementa al Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), publicado en 2025, al incluir un análisis a nivel nacional y una descripción de su marco metodológico. Mediante la elaboración de fichas de 19 países de América Latina y el Caribe, se profundiza en los resultados del índice y se determina cuáles son las brechas estructurales y los desafíos de los ecosistemas nacionales de inteligencia artificial (IA). Las fichas ofrecen una lectura sintética y estandarizada del desempeño relativo en las tres dimensiones del ILIA —factores habilitantes; investigación, desarrollo y adopción, y gobernanza— e incorporan un análisis del uso efectivo de las soluciones de IA. Se incluye un anexo metodológico que detalla las fuentes utilizadas, los criterios de construcción de los indicadores y los métodos de normalización, imputación y ponderación aplicados en esta edición. El documento fortalece la transparencia y comparabilidad del ILIA y constituye un insumo clave para el análisis comparado y el seguimiento de las políticas públicas orientadas al desarrollo y la gobernanza de la IA en la región.
dc.formatTexto
dc.format.extent238 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.unSymbolLC/TS.2026/16
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11362/86020
dc.language.isospa
dc.publisherCEPAL
dc.publisher.placeLC/TS.2026/16
dc.subject.unbisEngARTIFICIAL INTELLIGENCE
dc.subject.unbisEngDIGITAL TECHNOLOGY
dc.subject.unbisEngMEASUREMENT
dc.subject.unbisEngSTATISTICAL DATA
dc.subject.unbisEngSTATISTICAL METHODOLOGY
dc.subject.unbisSpaINTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subject.unbisSpaTECNOLOGIA DIGITAL
dc.subject.unbisSpaMEDICION
dc.subject.unbisSpaDATOS ESTADISTICOS
dc.subject.unbisSpaMETODOLOGIA ESTADISTICA
dc.titleÍndice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025: fichas de país y aspectos metodológicos
dc.type.coarlibro
dc.usergrouppubweb
dspace.entity.typePublication
Descargar
Bloque original
Mostrando 1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
S2600050_es.pdf
Tamaño:
6.5 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Documento en español
Descargar
Colecciones
Coediciones