Cien metros al sur de la brecha

El AILA identifica qué capacidades le faltan al país para aprovechar la inteligencia artificial; el Atlas de Desarrollo Humano muestra dónde. Cruzados, dejan de ser diagnósticos y se vuelven una herramienta para diseñar política pública.

PNUD Costa Rica publicó en 2026 dos instrumentos que no pueden leerse por separado. La Evaluación del Panorama de la Inteligencia Artificial (AILA), elaborada en acuerdo con el MICITT, mide la preparación nacional para adoptar IA. El Atlas de Desarrollo Humano Cantonal, describe las condiciones de desarrollo en los 84 cantones. Leídos juntos responden la pregunta que importa para diseñar política pública: qué capacidades construir, dónde y en qué orden.

El punto de partida es reconocer qué ve cada instrumento y qué no. El AILA tiene resolución temática, pero no territorial: dice qué capacidades son débiles, no dónde. El Atlas tiene resolución territorial, pero no mide todavía la IA: su capítulo 5 anticipa riesgos y oportunidades sin medir adopción. Esa asimetría no es un defecto de ninguno. Es la razón por la que se necesitan mutuamente.

Lo que el AILA dice más allá del promedio#

Leer el AILA solo por su etapa, «sistemática», o por sus tres pilares (ecosistema 2,7; gobierno 2,6; regulación y ética 2,4) desperdicia su información más útil. Esa información está en la dispersión de sus once subpilares, que van de 2,0 a 3,0 siguiendo un patrón claro.

Los puntajes más altos corresponden a capacidades de dirección: gobernanza de la IA y regulación. Computación verde también puntúa alto, pero el propio informe aclara que ese resultado lo sostienen la conectividad y la matriz eléctrica renovable, no el cómputo especializado (p. 26). Los más bajos corresponden a capacidades de operación: confianza y seguridad, ética aplicada, capacidad del sector público para usar IA, talento y tecnología. El país tiene más claro hacia dónde ir que cómo operar el camino.

Esa lectura define qué tipo de política corresponde. Las brechas de dirección se atienden con estrategia y normativa; las de operación, con instrumentos de ejecución: formación del funcionariado, plataformas compartidas, protocolos de incidentes y supervisión. Las encuestas lo confirman. Predominan las respuestas que califican como baja o muy baja la alfabetización en IA del funcionariado y las que niegan que existan mecanismos para monitorear principios éticos (pp. 31 y 43).

El AILA contiene, además, una pista que no puede resolver solo: el territorio. Según la UIT, el 86% de los hogares urbanos tiene acceso a internet, frente al 76% de los rurales. Los talleres, por su parte, señalaron la conectividad fuera de la Gran Área Metropolitana como una restricción directa (pp. 10 y 25). El instrumento detecta que la brecha tiene geografía, pero su diseño nacional no permite ubicarla. Ahí entra el Atlas.

Lo que agrega el Atlas: cuatro países en uno#

El Atlas muestra que el promedio también engaña en desarrollo humano. En 2024, el 60% de la población vivía en cantones con desarrollo humano muy alto; al ajustar por desigualdad, esa proporción caía a 17,7% (gráfico 2, p. 17). Para la política de IA, su aporte más útil es la tipología que construye al cruzar el IDH con el Índice de Vulnerabilidad a Drogas y Actividades Conexas (IVDAC) (cuadros 11 y 12, pp. 54–55).

Promedios por tipo, 2024. Fuente: Atlas de Desarrollo Humano Cantonal 2026, cuadros 11 y 12.

Los cantones en transición tienen un IDH casi igual al de los críticos, pero mejor seguridad ciudadana y mucha menor vulnerabilidad. Los territorios en tensión superan el IDH nacional y, aun así, su IVDAC es 66% más alto que el de los consolidados. La correlación entre IDH e IVDAC es apenas moderada (−0,532): el desarrollo no garantiza baja vulnerabilidad (cuadro 10, p. 51).

La consecuencia para el diseño de políticas es directa. Dos territorios con el mismo nivel de desarrollo pueden requerir intervenciones distintas. Una inversión en conectividad y alfabetización digital encuentra un entorno institucional y de seguridad más favorable en un cantón en transición que en uno crítico con un IDH equivalente. El IDH por sí solo no distingue esos casos; la tipología sí.

El cruce: qué capacidad, dónde y en qué orden#

Cruzar ambos instrumentos produce algo que ninguno ofrece por separado: una matriz de diseño. Las brechas de operación que señala el AILA no pesan igual en todos los territorios, y el Atlas permite ubicar dónde se acumulan. Tres cruces lo muestran con claridad.

El primero es confianza y seguridad, el subpilar más bajo del AILA (2,0). El cuadro 13 del Atlas asocia los territorios en tensión con riesgos de vigilancia masiva, cibercriminalidad y uso indebido de datos, y los identifica como el espacio donde la IA puede aplicarse a gestión urbana, movilidad y seguridad (p. 57). La capacidad nacional más débil coincide con los territorios donde los usos más sensibles tienen más probabilidad de desplegarse primero. Ahí, la secuencia correcta pone las salvaguardas antes que la escala.

El segundo es la capacidad institucional. El AILA ubica la capacidad del sector público para usar IA en 2,3. El Atlas agrega la escala local: seis de los diez cantones con mayor vulnerabilidad no brindan servicios municipales de seguridad y vigilancia comunitaria, según la medición de madurez de la Contraloría que integra el IVDAC (cuadro 8, p. 47). En los territorios críticos la brecha de capacidad es doble, nacional y municipal, y ningún despliegue tecnológico la compensa por sí solo.

El tercero es el acceso. El Índice de Pobreza Multidimensional del Atlas ya incluye el uso de internet como indicador de privación (anexo 7.2, p. 84), y su valor en los territorios críticos (0,074) más que duplica el de los consolidados (0,031). La brecha rural que el AILA detecta con datos de la UIT tiene, en el Atlas, nombre de cantón.

Las dos últimas columnas resultan del cruce; no son recomendaciones textuales de ninguno de los dos informes.

La matriz también ordena el tiempo. En los territorios críticos, lo urgente no es desplegar IA, sino construir las condiciones que el AILA identifica como previas: datos interoperables, conectividad y capacidades. En los consolidados, el reto es que la innovación no se quede ahí. Una misma estrategia nacional puede sostener las cuatro secuencias; lo que no puede es aplicar una sola.

Esta lectura reencuadra una discusión recurrente: si el reto es de estrategia o de ejecución. Una estrategia que se ejecutara igual en cuatro realidades distintas no fallaría por visión ni por ejecución, sino por resolución. Territorializar es, a la vez, revisar el diseño y mejorar la ejecución.

Medir para corregir#

El Atlas deja una lección metodológica directa: el promedio nacional puede subir mientras la distancia entre territorios crece. Si el uso de una herramienta pasa del 70% al 90% donde había mejores condiciones y del 20% al 25% donde había menos, la adopción mejora y la brecha pasa de 50 a 65 puntos. Un seguimiento que solo reporte usuarios, pilotos o licencias registraría ese resultado como un éxito.

El cuadro 14 del Atlas plantea nueve dimensiones para construir indicadores cantonales sobre IA: infraestructura digital, inclusión digital, uso y apropiación, datos, talento humano, gobierno digital, sector productivo, ciberseguridad y gobernanza (p. 61). La mayoría tiene un equivalente directo en los subpilares del AILA. En la práctica, ese cuadro es el esqueleto de un AILA cantonal: la misma arquitectura de capacidades, con la resolución de los 84 territorios.

Esa convergencia también cubre los límites de cada instrumento. Dos de los tres pilares del AILA miran al Estado: su preparación para usar IA y su capacidad para regularla. Es coherente con un instrumento orientado a la política pública, pero deja con menos peso la producción de conocimiento, la inversión, las empresas y el cómputo. El cuadro 14 incorpora de forma explícita el sector productivo (empresas que usan IA, digitalización de pymes, automatización), justo una de las dimensiones donde una próxima medición nacional ganaría profundidad.

Un diagnóstico de preparación tampoco es un censo de la IA en el país. Mide condiciones, y parte de esas condiciones son las percepciones de quienes deben ejecutar. Por eso su metodología combina encuestas con revisión documental, indicadores internacionales, consultas a personas expertas y talleres (AILA, pp. 14–16). Y por eso importa que ambos instrumentos publiquen sus datos y fórmulas (AILA, p. 59; Atlas, anexos 7.1 y 7.2): un instrumento público gana legitimidad cuando otros pueden recalcularlo, cuestionarlo y mejorarlo.

Donde ocurre el diseño#

El propio Atlas advierte que sus resultados no constituyen recomendaciones de política pública ni sustituyen la planificación institucional (p. 62). Lo mismo vale para el AILA. Ninguno decide por sí solo, pero juntos permiten decidir mejor: el AILA dice qué capacidades faltan y el Atlas dice dónde esa falta pesa más y con qué riesgo. El diseño de política pública ocurre en ese cruce.

La pregunta de fondo que dejan ambos informes no es cuánto subió el promedio, sino qué ocurrió en cada uno de los cuatro países que caben en uno. Si dentro de unos años Costa Rica tiene más sistemas, más usuarios y más licencias, habrá demostrado que sabe adoptar tecnología. Si además la tipología del Atlas cambia de forma, habrá demostrado que supo usar la evidencia para ampliar oportunidades.

Nota del autor. Participé en el proceso de investigación y análisis del AILA. Las interpretaciones de este artículo son exclusivamente personales y no representan la posición del MICITT ni del PNUD. Los cruces presentados son un ejercicio analítico propio.

Fuentes: PNUD y MICITT, Evaluación del Panorama de la Inteligencia Artificial: Costa Rica (2026), pp. 10, 14–16, 18–19, 25–26, 30–31, 39, 43 y 59. PNUD, Atlas de Desarrollo Humano Cantonal 2026, gráfico 2 (p. 17), cuadro 8 (p. 47), cuadros 10 a 14 (pp. 51–61), p. 62 y anexo 7.2 (p. 84).