Honduras, 30 de abril de 2026. La Inteligencia Artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta transformadora para los Bancos Multilaterales de Desarrollo (BMD). Su aplicación en los procesos de evaluación independiente permite analizar grandes volúmenes de información, optimizar la gestión del conocimiento y fortalecer la toma de decisiones. En este contexto, la Oficina de Evaluación Independiente (ODEI) del Banco Centroamericano de Integración Económica (BCIE) ha realizado la revisión sobre “La Inteligencia Artificial en la Evaluación: Una Revisión de la Banca Multilateral de Desarrollo”, que analiza los avances globales en la materia y el posicionamiento estratégico del Banco frente a esta nueva realidad tecnológica.
Los sistemas modernos de IA están estructurados en tres capas fundamentales: datos, modelos y aplicaciones. Esta arquitectura permite procesar información, ejecutar tareas complejas y producir resultados prácticos para distintas necesidades institucionales. El funcionamiento contemporáneo de la IA se sustenta en Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) y en técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), capaces de clasificar, sintetizar y generar contenido a partir de extensos repositorios documentales. Para asegurar precisión y confiabilidad, los BMD utilizan modelos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que combinan la generación automática con la recuperación de información proveniente de fuentes institucionales validadas. Además, la aparición de agentes de IA incluso en entornos multiagente permite coordinar procesos, automatizar tareas supervisadas y fortalecer la trazabilidad y consistencia del conocimiento institucional.
El desarrollo responsable de la IA exige marcos de gobernanza sólidos. Organismos como la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) destacan la importancia del crecimiento inclusivo, el respeto al estado de derecho y la transparencia, así como la solidez y responsabilidad a lo largo del ciclo de vida de los sistemas, la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO) propone un enfoque centrado en derechos humanos, equidad, seguridad, protección de datos, supervisión humana y rendición de cuentas, además de una gobernanza adaptativa que se actualice continuamente y, la Ley de IA de la Unión Europea por su parte, clasifica los sistemas según su nivel de riesgo, prohíbe los usos considerados inaceptables, regula estrictamente aquellos de alto riesgo y establece obligaciones de transparencia para las aplicaciones de riesgo limitado, ha establecido principios que orientan un uso seguro, ético y transparente de estas tecnologías.
Para el BCIE, estos lineamientos constituyen una guía esencial para avanzar desde la experimentación inicial hacia una adopción regulada, trazable y con controles efectivos. La experiencia de la BMD demuestra que la IA ya es un aliado clave en la producción, organización y aplicación del conocimiento evaluativo. El Grupo Banco Mundial, a través del Grupo Independiente de Evaluación (IEG), realizó un piloto que aplicó análisis de contenido asistido por IA para mejorar el etiquetado y la clasificación de texto con base en marcos conceptuales, utilizando una cartera de 392 informes sobre retraso del crecimiento y malnutrición, en el que aplicó métodos de aprendizaje automático y análisis de texto basados en teorías de cambio. Esta aproximación permitió identificar relaciones emergentes, comparar tasas de éxito e identificar factores que influyen en los resultados. Paralelamente, el IEG ensayó modelos generativos como Generative Pre-trained Transformer (GPT) en distintas fases del ciclo evaluativo, obteniendo resultados valiosos, aunque enfatizando la necesidad de validación experta debido a la posibilidad de errores o falta de replicabilidad en tareas complejas.
Otras instituciones han desarrollado iniciativas innovadoras. El Banco Europeo de Reconstrucción y Desarrollo (BERD), creó LessonsBot, una plataforma que analiza informes de evaluación y extrae automáticamente lecciones, conclusiones y recomendaciones. El Banco Asiático de Desarrollo (ADB), opera EVA y DevGenie, plataformas de recuperación documental ajustadas mediante retroalimentación continua. El Banco Interamericano de Desarrollo (BID) aprobó recientemente su marco de IA para el uso responsable de estas tecnologías y ha impulsado fAIrLAC, una alianza regional centrada en la promoción del uso ético de la IA.
El Fondo Internacional de Desarrollo Agrícola (FIDA) avanza con Athena, un proyecto para mejorar la gestión del conocimiento y predecir desempeño e impacto. El Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) utiliza AIDA, un asistente capaz de responder consultas basadas en informes de evaluación. El Fondo Monetario Internacional (FMI), en un entorno altamente regulado, opera StatGPT y StatSChat, herramientas de consulta controlada y recuperación normativa con referencias exactas. El Banco Mundial también ha desarrollado MALENA, un analista de IA para inversión sostenible disponible como bien público. Estas experiencias evidencian una tendencia convergente: el uso de la IA para acelerar el análisis y la síntesis de grandes colecciones de información evaluativa; la creación de plataformas de recuperación de evidencia para ampliar el acceso institucional al conocimiento; y la adopción de marcos de gobernanza y trazabilidad que aseguren calidad, seguridad y control de riesgos.
En los países de América Latina y el Caribe, sin embargo, la preparación para aprovechar plenamente la IA es heterogénea. Según el índice de Preparación para IA (AIPI) del FMI, muchas economías emergentes aún presentan brechas en infraestructura digital y capacidades humanas. Costa Rica encabeza los avances regionales en infraestructura, seguida por Panamá, Colombia y República Dominicana, aunque con desafíos importantes. Según el informe del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025 de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) identifica a Colombia, Costa Rica y Argentina como los países más avanzados, mientras que el resto de la región permanece en niveles intermedios o iniciales. Paradójicamente, aunque América Latina y el Caribe concentra cerca del 7% del PIB mundial y 9% de la población, solo representa alrededor del 1% de la inversión global en IA; aún así, es la tercera región del mundo en descargas de aplicaciones de IA generativa, con una participación entre 15% y 20%.
En este contexto, el BCIE ha comenzado a fortalecer sus capacidades internas. En 2025 lanzó el programa IA Lab, una iniciativa destinada a democratizar el acceso a herramientas de IA, optimizar procesos mediante OPEX AI, fomentar la reflexión ética y técnica a través de AteneIA y trazar una hoja de ruta institucional para la adopción de estas tecnologías. El Banco también ha avanzado en el uso de IA generativa con Copilot 365, la modernización de su plataforma de ofimática y procesos de formación en seguridad y mejores prácticas de prompting. Además, ha identificado casos de uso estratégicos para la institución y trabaja en un proyecto orientado a mejorar la generación y consumo de información, así como a impulsar la innovación en procesos internos. A nivel externo, el BCIE ha brindado asistencia técnica al Gobierno de República Dominicana en la formulación de su Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial, alineada con la Política Nacional de Innovación 2030. Desde 2025 la ODEI, en alianza con el Departamento Independiente de Evaluación (IEvD) del BERD, ha adoptado la IA mediante su incorporación al LessonsBot, desarrollo de IA que permite la explotación de lecciones aprendidas de la evaluación en el BCIE en una plataforma de carácter global y que está acelerando el desarrollo propio de una iniciativa hacia lo interno del Banco.
La experiencia reciente de la BMD evidencia que la adopción de la IA ha permitido optimizar procesos internos, democratizar el acceso a la información y fortalecer la toma de decisiones basada en datos. A nivel de las oficinas de evaluación independientes de los BMD han implementado herramientas de IA específicas para la gestión del conocimiento y la evaluación, como LessonsBot, EVA, Athena y AIDA, logrando avances significativos en eficiencia operativa y diseminación de resultados.
La inteligencia artificial se ha convertido en un habilitador estratégico para los BMD, su incorporación en el BCIE no responde solamente a una tendencia global, sino que también representa una oportunidad para superar limitaciones asociadas a la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de información, incrementando la capacidad de análisis, la automatización de tareas repetitivas y la generación de insights valiosos para la evaluación independiente. Además, la IA permite explorar enfoques avanzados de evaluación, como el procesamiento de lenguaje natural para el análisis de documentos, la identificación de patrones y la predicción de resultados, lo que enriquece la función evaluadora y aporta valor estratégico al Banco. Sin embargo, la experiencia internacional también subraya la importancia de abordar los retos asociados, como la necesidad de contar con un marco de gobernanza robusto, mecanismos de gestión de riesgos y formación continua en aspectos éticos y de calidad.
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