¿Cómo aprovechar LatamGPT?

LatamGPT fue lanzado en febrero del 2026 por el equipo de CENIA, y hace pocos días el modelo ya fue liberado en HuggingFace, que es un plataforma muy reconocida sobre repositorio de modelos de inteligencia artificial y datos a nivel mundial. El modelo es computacionalmente pesado, y ya han habido personas que lo han quantizado. El modelo ha tenido controversia sobre si es una inversión o un gasto para el pais, y si el potencial del modelo es lo suficientemente bueno para competir contra los grandes laboratorio de inteligencia artificial. Según el benchmark del CENIA, LatamGPT tiene las siguientes métricas de rendimiento:

Nota: La información se encuentra en el enlace: https://www.youtube.com/watch?v=3EUgH2yp9bQ

El modelo no esta al nivel de los grandes centro de datos, pero en la categoría de modelos open-source, tiene mejor rendimiento para el CHOCLO dataset (conjunto de datos en español) que los demás. Sin conocer todos los posibles casos de uso del modelo en el futuro, la mayor contribuciones de esta iniciativa seguramente será respecto a los datos (construcción del dataset Choclo) y por el conocimiento y aprendizaje adquirido por el equipo. Durante este trabajo, se construyo una red de universidades, centros y bibliotecas que terminaron en un corpus de más de 500.000 documentos, que no hubiese sido posiblemente antes. Adicionalmente, la iniciativa hizo que personas en Chile, y de otros países latinoamericanos desarrollan un Large Language Model en base a un modelo pre-existente (Llama 3).

Hasta ahora suena todo bonito, pero realmente existe alguna forma de usar este modelo para algo que pueda contribuir a la sociedad en Chile. Me hecho esta pregunta, y no se si mi idea es correcta, pero quería expresarla, con la mayor cantidad de conocimientos e información disponible.

Mi respuesta es sí, y debe ser a través de sus fundamentos, que es el lenguaje.

Chile y PISA

Chile tiene un problema en la lectura, y según datos del PISA 2022, el ultimo puntaje en la prueba de comprensión lectora fue de 448 puntos, 28 puntos por debajo del promedio de los países de la OCDE. Ademas, la encuesta muestra que hay un 33% de los estudiantes que no alcanza un nivel mínimo de comprensión lectora. La lista de los mejores países es la siguiente:

Nota: PISA 2022: https://worldpopulationreview.com/country-rankings/pisa-scores-by-country

Estamos lejos de los países con mayor nivel de lectura, y no sabemos si es porque no nos gusta leer o porque los incentivos en el sistema no esta correctamente alineados con los intereses de los jóvenes. Según estudios científicos, se ha identificado que leer es una excelente herramienta para el ser humano, y que construir el habito de lectura es especialmente importante para el desarrollo de una persona (1). La forma más efectiva de construir un habito es la repetición, pero si la recompensa del habito no es adecuada a la persona, no lo sentirás como una acción que quieras repetir, sino una obligación.

(1) Early-initiated childhood reading for pleasure: associations with better cognitive performance, mental well-being and brain structure in young adolescence, (https://www.cam.ac.uk/research/news/reading-for-pleasure-early-in-childhood-linked-to-better-cognitive-performance-and-mental-wellbeing?utm_source=chatgpt.com)

Mi hipótesis: El habito de la lectura se incentiva en base a leer cosas que te gustan a ti, no a los demás. Si eres un joven entre 14 a 18 años, y ya conoces algunos temas que te interesan más que otros. El sistema debería incentivarte a leer respecto a esas áreas, no las demás. Si no sabes que leer, ábrele más puertas, no se las cierres. Los jóvenes debería tener mayor flexibilidad en elegir lo que quieran leer en los colegios, no solo tener entre 1 o 3 opciones por mes. El objetivo del colegio no deberia ser tener alumnos con buena nota en la prueba de los libros de lectura, sino que crear personas con habito de lectura. Si quieren leer sobre biología, astrologia, deportes, física u otra cosa que sea libre a elegir sus interés, no que sean impuestos.

¿Cómo funciona hoy?

Para los alumnos de 1 a 4 medios (entre 14 a 18 años), los colegios tiene la libertad de elegir los libros que los estudiantes debería leer durante el año, en base a estándares del Ministerio de Educación (MINEDUC), junto con criterios específicos de los docentes y establecimientos. En general, los colegios entregan opciones de 1 a 3 libros por mes, desde marzo hasta noviembre, excepto en Julio, que tienen vacaciones. Esto quiere decir, que al año, tienen 8 libros para leer, y que durante estos cuatro años, tiene la obligación de leer al menos 32 libros. La mayoría de los estudiantes al terminar el colegio no siguen leyendo, porque sus incentivos no estaban alineados correctamente. Como seria nuestro país, si los alumnos en vez de leer algo que no les guste, aprovechan estas 32 oportunidades en leer algo que realmente tiene un significado para ellos.

Elvira Jeldrez, que es una académica de la Universidad de Chile, hace algunos días en un nota en el portal de la Universidad de Chile, menciono: “Para la selección, los docentes evalúan factores como la calidad literaria, pertenencia cultural, coherencia con los contenidos a trabajar en el área, temas valorices que esten alineados con el programa de la escuela y el nivel de compresión lectora esperado para la edad de los estudiantes. Ademas, es fundamental que los textos esten disponibles para los niños y niñas en la biblioteca del establecimiento (CRA) o la biblioteca digital del Mineduc (Biblioteca Publica Digital)”. (https://uchile.cl/noticias/241106/especialistas-u-de-chile-explican-como-se-eligen-los-textos-de-lectura-).

Como se desprende, la elección tiene particularidades por establecimiento, pero hay una fuerte matriz, que son los estándares del MINEDUC y su biblioteca nacional.

¿Cuál es el problema?

El problema nace aquí. El sistema esta pensado de la siguiente manera: El profesor tuvo que leer los libros de los estudiantes, construir una prueba para ellos, y luego revisarlas. En general, los profesores tienen notas y apuntes de los libros, y como ya han leído los libros reiteradas veces, ya saben que preguntas hacer para evaluar en las pruebas. Este sistema fue construido en base a las capacidades que antes existían, no a las de hoy. El problema es que una persona (profesor) no puede leerse 30 libros en un mes, porque tiene que hacer más cosas que solo leer libros. Este problema ya no puede ser resuelto por un humano, sino por un computador.

Mi planteamiento es que tanto la construcción y la revisión de las pruebas de los libros de lectura en los colegios debe ser hecho por un computador, no por un humano. Si el problema lo vemos con perspectiva, esta solución puede ser la mejor forma de construir una mejor sociedad. Si los estudiantes tienen la posibilidad de elegir entre más libros (se les abre el abanico de posibilidad de 1 a 100), podrán leer cosas que les gustan, y eso, hará que el incentivo de la lectura este alineado con sus interés, fomentado su habito en el largo plazo. Si leen más, en el futuro, los colegio tendrán mejores ranking de PISA. Por otra parte, los profesores no tendrá que seguir leyendo o recordando los mismos libros, así se les disminuye su carga académica, usando ese tiempo disponible para mejorar sus clases o ver a sus seres queridos.

¿Cómo hacerlo?

Este punto todavía es una experimentación de mi ensayo, pero tenemos modelos de lenguaje con ventanas de contexto de 128K tokenes y que son mejores en nuestro idioma, que en ingles. En teoría, se tendría que construir una plataforma con un sistema inteligente que fuera capaz de construir distintas tipos de pruebas por libro, y que luego, también pudiera revisar las pruebas de los estudiantes. El objetivo es que cada colegio tenga acceso a la plataforma, los profesores pueden subir la lista de sus estudiantes y los libros que eligieron, y luego puedan imprimir pruebas personalizada por cada alumno. Luego, el profesor debe subir las respuestas de los estudiantes, y el sistema, les entrega su nota, y su justificación de cada pregunta (con la trazabilidad de la respuesta en base al libro). Esta plataforma esta al servicio de los colegios, y seria usada por los profesores mensualmente para asistirlos en la creación y evaluación de las pruebas.

¿Se puede? Si.

¿Puede alucinar? Si.

Si se hace correctamente, con las personas adecuadas, involucrando a los profesores, más a los alumnos, apoderados y los colegios, no es una misión imposible para un país.

Este planteamiento tiene consideraciones, y punto que hay que poner en más detalles. A continuación, escribiré las área que más me parecen relevantes para darles algunas vueltas.

(1) Datos.

El fuente principal de esta iniciativa son los libros. En Chile, el MINEDUC es el ministerio que controla y regula la educación escolar y universitaria, y tiene dos lugares donde se puede encontrar los libros que están regulados en el sistema educacional, que son:

- Centro de Lectura: Biblioteca Escolar (CRA): Es una área del gobierno, donde los establecimientos y docentes puede obtener información sobre planes de lectura, junto con el catalogo de libros, que son aproximadamente 400 ejemplares. (https://bibliotecas-cra.cl/fomento-lector/recursos-para-fomentar-la-lectura/catalogos-cra/)

- Biblioteca Publica Digital: La Biblioteca publica digital es el universo completo de los libros que los estudiantes puede leer en el colegio. Tienen ejemplares autorizados por el MINEDUC, y es una colección de más de 4000 ejemplares.( https://www.bpdigital.cl/results? limit=24&offset=0&facets=format_facet_ss:%22EBOOK%22&query=allfields_txt:tenis&order=relevance:desc&save=true )

No obstante, esta no es la mayor dificultad. El problema aquí es la digilizacion de los libros, ya que para que sea “leido” por los modelos de lenguajes deben estar en un formato traducible para un computador. En el mundo de los laboratorio de inteligencia artificial, se han conocido algunas malas practicas sobre este asunto, y ya se han filtrado algunos proyectos, tales como: Proyecto Panamá, que digitalizaron cientos de libros en mercados de segunda mano para mejorar sus modelos ( https://es.wired.com/articulos/como-anthropic-destruyo-millones-de-libros-de-papel-para-que-claude-aprendiera-a-escribir ).

Los datos son siempre alguna piedra de tope, y aquí no es la excepción.

(2) LLM.

El LatamGPT, por su propias palabras en Hugging Face es:

"LatamGPT is a language model developed from Latin America and the Caribbean, with a focus on representing the region’s linguistic, cultural, and regional particularities. It is built on top of Llama 3.1 70B and adapted through continued pretraining (CPT) with Latin American data and supervised fine-tuning (SFT) focused on instruction following, conversation, and natural language processing tasks in Spanish, Portuguese, and English. This development strengthens technological sovereignty and the deployment of local capabilities, enabling the region to lead its own innovation. (2)"

(2) LatamGPT: https://huggingface.co/latam-gpt/Llama-3.1-70B-LatamGPT-SFT-1.0

En términos simples, es un modelo basado en otro modelo de lenguaje (Llama 3.1). Este modelo fue lanzado por Meta hace 2 años (2024) ( https://arxiv.org/pdf/2407.21783 ). En general, es un buen modelo open-source, pero sus capacidades de razonamiento no son tan buenas como los modelos actuales. Los investigadores de modelos de lenguaje se dieron cuenta que para resolver problemas complejos, los humanos tendemos a dividir el problema en sub-tareas, y en base a esas sub-tareas, construimos un output ( https://arxiv.org/pdf/2507.11181 ). La arquitectura "Mixture of Experts " no están tan investigada hace algunos años, y no creo que haya sido 100% implementada en el modelo de latinoamericana.

Mi punto aquí es que no se si el modelo de LatamGPT es el adecuado para poder resolver el problema de la construcción y la revisión de las pruebas, por temas de razonamiento. No obstante, no creo que sea un limitante, ya hay bastante buenos modelos open-source y pagados para realizar POC en esta material. Si, es interesante usar lo que se construyo en latinoamerica, pero aquí lo importante es comparar resultados, no sesgarse por lo propio.

(3) Sistema.

El sistema planteado no es una tarea sencilla. Para lograrlo, creo que hay dos layers relevantes para implementar:

1- Sistema creador de la prueba: El principal trabajo de esta funcionalidad es la construcción de las pruebas por cada libro en base a su contenido. En primera instancia, hay que tener una base con los documentos establecidos por el MINEDUC, digitalizando el contenido en formato de texto. Debido a que los LLMs son entrenados con corpus que contiene un conjunto inmenso de texto del internet y “pierden” sus referencia al momento del entrenamiento, no sabemos 100% si el modelo esta entregando información adecuada o esta alucinando.

Los investigadores y centros de investigación de LLM han intentado solucionar este problema con distintas técnicas, tales como: RAG , fine-tunning, u otras. Todas estas técnicas colaboran a que el modelos tenga información más actualizada o precisa sobre el contexto. No obstante, ya hay algunas investigaciones como NovelQA (un benchmark de largo alcance diseñado para evaluar la capacidad de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para comprender contextos largos) que menciona que los LLMs enfrentan problemas con entender detalles. (3)

A pesar de lo anterior, DeepRead (4), demostrando mejoras en los rendimientos de los modelos para comprender texto muy largo basado en un search agentico. No hay una solución única, pero habría que hacer un sistema a priori capaz de dividir el libro en los distintos capítulos y secciones, mejorar la eficiencia en la búsqueda y interpetacion del texto, y así generar las preguntas sobre el libro. Junto con lo anterior, hay que involucrar a los profesores para que haya una guiá en términos de como construir y elaborar las pruebas de lenguaje, en base a los estándares académicos actuales.

2-Sistema revisor de la prueba de los alumnos: El sistema evaluador debería ser capaz de interpretar las respuestas de los alumnos, entenderlas y compararlas con la respuesta teoría dada por el sistema constructor de las pruebas. La idea es que este sistema sea capaz de evaluar la pregunta del alumnos en base a si contiene la suficiente para ser correcta, y si no tiene todo el puntaje, que le asigne el puntaje necesario. Debido a esto, hay un riesgo en este punto, ya que se tendría que tratar de “entrenar” un modelo evaluador, que sea preciso para evaluar correctamente a los estudiantes, pero no hay datos, ni tiempo para esta labor. Una posible alternativa es que el profesor sea el encargado de entregar el puntaje final por pregunta, pero que la plataforma le entregue tanto la respuesta “correcta”, más la evidencia de esa respuesta en el texto, junto con la respuesta del alumno, y así los profesores son lo encargados de dar el puntaje final.

(3) NovelQA: Benchmarking Question Answering on Documents Exceeding 200K Tokens: https://arxiv.org/pdf/2403.12766

(4) DeepRead: Document Structure-Aware Reasoning to Enhance Agentic Search: https://arxiv.org/pdf/2602.05014

(4) Comercialización.

La comercialización dependerá del tipo de establecimiento. En términos generales, la educación chilena se divide en colegios públicos y privados. En colegios públicos, el financiamiento viene directamente desde fondos estatales o un porcentaje de la matricula es pagada por los mismos estudiantes.

Esta iniciativa se materializaría a través de un SaaS, pagado por los colegios. Tradicionalmente, los SaaS cobraban por cantidad de usuarios, pero hoy en día con la tecnología actual, este tipo de negocio a mutado a System as Agent, cobrando por la unidades de trabajo realizado. En este caso, el producto cobraría por la cantidad de pruebas realizadas más la cantidad de pruebas revisadas, sin tener un costo adicional por usuario.

En base a lo antes descrito, el SaaS sería financiado por los colegios, involucrando un costo adicional al estado de resultado del colegio. Si un colegio tiene 30 alumnos por curso de 1 a 4 medio, al mes sería 120 pruebas, lo que anualmente es 960 revisiones. Este costos puede ser cubierto directamente por el colegio o pagado por los apoderados, debido a un aumento en la estructura de costos de la organización.

Si fuera centralizado, el gobierno podría incluir este sistema dentro de su propia arquitectura, y dejarlo como una herramienta para que los colegios públicos pudieran utilizarla mensualmente, evitando un aumento en sus costos de operación.

(5) Docentes.

Este sistema no busca absorber al profesor de lenguaje en el ciclo de enseñanza de los alumnos, sino que incentivar a que los alumnos tengan más libertades de elección sobre que aprender y desarrollar en su ciclo académico. Los profesores de lenguaje todavía seguirán siendo muy útiles para guiar a los estudiante sobre que elegir, pero no serán la piedra de tope de los estudiantes para aprender.

(6) Sistematización.

Las sistematización de los procesos lleva a que se pierda singularidades. A medida que los procesos se regulan más, van perdiendo la posibilidad de singularización. Los LLMs son modelo de lenguaje que aprendan de su pasado, y que tienda a dar respuesta que se acercan más al promedio que a los extremos. Ademas, si en cada colegio de Chile, hay profesores que construye y revisan pruebas es evidentes que al remplazar el sistema nunca tendremos la misma diversidad de preguntas posibles si todo viene desde una misma fuente.

El problema que puede suceder aquí es que se construyan sitios “ilegales”, que compartan las preguntas y respuestas de las pruebas de los libros. Es evidente que se pueden hacer 5 o 10 pruebas con distintas preguntas, pero nunca llegaremos al mismo nivel de singularidad que teníamos antes. Desde hace años, el Rincon del Vago (https://www.rincondelvago.com/) es una pagina para consultar sobre resúmenes de libros, por lo que, este mismo sitio de sitios se podrían construir al momento de aplicar esta tecnología.

(7) Cultura.

En general, la tecnología siempre es lo más fácil de implementar en las organizaciones o comunidades. Lo difícil es realmente el cambio cultural y de proceso al momento de implementarla. A las personas no le gusta el cambio y menos hacer sus actividades de manera diferente, por lo que, antes de implementar este sistema, hay que ser cuidadoso en las formas, tanto sistemáticamente como humanas para su desarrollo e implementación en los colegios. Este tipo de proyectos debería empezar con un colegio particular, que permita hacer una prueba de concepto, y entender cuales son sus implicancia a nivel operacional, de personas y de sistemas. Si la prueba de concepto es exitosa en este colegio en base a métricas cuantitativas y cualitiativas, se podría seguir expendiendo a los demás establecimientos de Chile.