Unequal Beginnings
Artificial Intelligence and Latin America’s Educational Divide
Latin America has never lacked talent. What it has lacked, historically, structurally and persistently is equal access to the conditions that allow talent to flourish. Education has always been the region’s fragile promise: a pathway for mobility, a mechanism for stability, and, when it succeeds, a bridge across inequality. But that same educational system has also been our clearest mirror, one that reflects who gets to participate fully in society and who grows up lacking opportunity.
Today, as artificial intelligence promises to transform how we learn, work and communicate, Latin America stands at a new frontier. AI could democratize access to knowledge, personalize learning, accelerate innovation and open doors for millions. But it could also do the opposite. In a region where inequality is not an incidence but the overview, AI could deepen the very divides it claims to help solve. The question is not whether AI will reshape Latin America. It already is. The real question is: for whom?
To understand the stakes, we must begin where inequality begins: in the classroom. And in my own journey to write about this topic, I turned to someone who sees the reality from the inside, my niece, Vanesa Fregoso, director of an USAER team (in Spanish, Support Services Unit for Regular Schools), which is part of the Special Education Department within the Ministry of Education in Jalisco, Mexico, working with children with disabilities who confront learning barriers. Her daily work reveals in painfully concrete detail how educational inequality becomes technological inequality, and how both risk becoming unending.
Unequal Starting Lines in an Age of Acceleration
If AI is a race, Latin America is entering it with runners standing on very different starting blocks. Schools across the region vary immensely in infrastructure, teacher training, connectivity, and learning outcomes. The Covid-19 pandemic exposed this dramatically. Vanesa told me that during those years, she worked with families “who had only one cellphone to connect to virtual classes,” and sometimes parents had to choose which child would attend school that day. The inequality did not begin with the pandemic, but the pandemic made it impossible to ignore.
AI now enters this landscape as both opportunity and catalyst. The opportunity is enormous. Adaptive tools, intelligent tutors, automated feedback and language models capable of explaining complex concepts could reduce learning gaps at scale. AI could bring educational resources to remote communities, support overwhelmed teachers and give students personalized pathways for learning. But the catalyst is just as real. If AI becomes embedded in some schools but remains inaccessible for many others, inequality will grow not gradually but exponentially. Students with early exposure will develop new literacies, analytical, creative and technological that will define the expectations of universities and employers. Those without such access risk falling behind long before adulthood. This is not simply a digital divide.
It is an epistemic divide, a gap in who can question, create, interpret and evaluate information in an AI-mediated world. It is not simply about who has a device or an internet connection. It is about who develops the ability to critique an algorithm’s answer, who understands why a model might be wrong, who knows how to refine a prompt, and who can translate an idea into a digital product, a simulation or a solution.
And in a region like Latin America, where democratic stability and public trust are fragile, this epistemic inequality matters profoundly. When only a portion of the population acquires these capacities, inequality deepens at the level of thinking itself. This gap becomes a form of cognitive disenfranchisement. Those left out of AI fluency are not just disadvantaged economically; they are excluded from participating in how knowledge is shaped, circulated and contested. In regions like Latin America, where democratic institutions often struggle and misinformation thrives, this epistemic divide carries political, social and even moral consequences.
Credit: Generated with ChatGPT-5
The Educational Divide Beneath the Digital Divide
It is tempting to assume that AI inequality is about hardware, bandwidth or software licenses. And to some extent, it is. But the deeper challenge is educational. AI rewards curiosity, questioning, creativity, experimentation and critical thinking. These are the very competencies that rigid curricula and under-resourced systems struggle to nurture. Vanesa described many public schools that “do not have all their teaching staff, lack adequate infrastructure, and sometimes don’t even have internet to use technology.” Students who already face disadvantages encounter technological barriers layered on top of educational ones.
Even when teachers want to innovate, many face fear, uncertainty or lack of training. In October, she attended a workshop on AI for educators and noticed something striking: “Some teachers left before the AI portion began. Others said they were afraid to use AI or allow their staff to use it because it might reduce real analysis in student work.” These reactions are not resistance to progress; they are signs of systemic fragility. AI is already splitting Latin America into two educational experiences, with a rapidly expanding gap.
The Gap
In urban, digitally connected, and socioeconomically privileged settings, students here may already be experimenting with AI tools to draft essays, prepare for exams or even learn coding. Their teachers often have more training, and time, to explore new pedagogies, supported by schools with reliable internet, devices, professional development workshops, and institutional support. These students are not only using AI; they are learning to think with it. This reality contrasts sharply with rural schools that are often under-resourced and structurally excluded, where students may share a single device at home or have none at all, teachers may work across multiple grades simultaneously, and Internet stability is a luxury. As Vanesa explained, “Students with greater economic vulnerability or who lack stable family support are the first to be excluded when new technologies enter the classroom.”
For children with disabilities, the gap is even wider. AI-based communication tools could transform their ability to learn and interact. But for most families, an iPad or specialized software is simply out of reach. As Vanesa put it, “We know an autistic child could communicate through an app with a personalized communication board, but the reality for many children is completely different.” These children are not excluded from AI because the technology does not exist. They are excluded because the ecosystem around them does not allow them to access it. Their future will not be shaped by AI innovation, but by the lack of AI access.
Credit: Trisha Thomas and Ying Xu’s article, “The AI-Era Digital Divide Listening to Mexican Youth Voices” in which they outline the impacts of the use of AI in schools in Chihuahua, Mexico.
When Technology Meets Reality
Even if every school in Latin America received a laptop for every student and high-speed internet tomorrow, inequality would persist. Because the real divide does not begin with technology. It begins with educational culture. AI does not arrive in a vacuum. It arrives in systems where teachers already work under extraordinary pressure, with limited training, scarce resources, and little room to experiment without risking criticism or failure. Many fear being judged or replaced. Others simply mistrust technologies introduced from above, without meaningful consultation or support. As Vanesa observed, teachers are often summoned to workshops to “receive information and replicate it,” only to discover that bringing these tools into real classrooms is far more difficult than policymakers imagine.
Families face their own barriers. Some parents see AI as a risk; others as something so distant from their lives that it feels irrelevant. In communities struggling with basic needs, digital innovation is often a luxury of attention, not just of access. This is how the divide begins, with the absence of conditions that allow technology to take root. AI does not enter neutral environments. It enters systems shaped and constrained historically by dogma and inequality. And unless those systems are strengthened, even the best technology will deepen the very gaps it claims to bridge.
When AI Becomes a Marker of Belonging
The greatest risk is that Latin America becomes a region where some children grow up fluent in AI, and others grow up governed by it. Those who understand AI will be able to question it, adapt it and use it to generate value. Those who lack AI literacy will become passive recipients of algorithmic decisions affecting jobs, credit, security, healthcare, public benefits and democratic participation.
This is how inequality becomes structural: not because technology chooses winners and losers, but because societies fail to decide who gets to participate in shaping technology. As Vanesa observed, “If these gaps are not addressed, the technological divide will grow. The work with students in public schools will remain as it is today, and only a few will have access to technology and proper use of AI.” This is not a prediction; it is happening now.
Source: Government Technology https://www.govtech.com/education/k-12/edtech-week-how-to-make-ai-tools-useful-for-educators
Who Gets to Decide?
Perhaps the most sobering part of my conversation with Vanesa was her reflection on decision-making. “I honestly don’t know who decides about technology in public schools,” she told me. Teachers are often told to attend workshops, absorb information and return to classrooms where none of the conditions exist to put it into practice. Policy and reality rarely meet. When I asked what message she would send to policymakers and innovators working in more privileged contexts, she said simply: “They need to get closer to vulnerable communities, live this reality, and listen to the teachers who work directly with students.” This is a reminder that AI policy cannot be designed from conference rooms alone. It must be designed in the classroom.
Choosing a Path Forward
A path forward is still within reach, but only if Latin America treats AI not as a technological upgrade but as a project of equity. To ensure AI reduces rather than reinforces inequality, the region must act with intention and urgency. This begins by establishing AI literacy as a fundamental educational right. It also requires investing first where inequality actually lives; in rural schools, public institutions, and communities that have historically been excluded from previous waves of innovation. But perhaps the most transformative step is to build local AI ecosystems to shift from merely consuming imported technologies to producing homegrown ones that reflect the region’s languages, cultures, pedagogies and lived realities.
Latin America stands at a defining moment. AI will reshape everything it touches, our economies, our democracies, our jobs, our classrooms, and the very ways we learn and interpret the world. But whether it reshapes our region toward greater justice or deeper exclusion is still a choice we must make. Technology does not create inequality. It uncovers it and then accelerates whatever it finds. If our educational systems remain unequal, AI will magnify that inequality. If our universities fail to prepare students for an AI-driven labor market, those students will inherit a future they are not equipped to navigate. And if children in public schools continue to be excluded from the digital tools that define knowledge production today, they risk becoming invisible in the innovation economies of tomorrow.
The responsibility now lies with all of us. Educators who must rethink pedagogy for an era of intelligent tools. Policymakers who must confront structural inequities rather than decorate them with devices. Innovators who must design technologies for the realities of Latin America, not despite them. Universities that must transform themselves, not only to teach AI, but to teach students how to question it, shape it, and deploy it ethically. This is the moment to decide whether AI becomes a new engine of inequality or a new architecture of opportunity. The future will not wait. And neither can we.
Inicios desiguales
La inteligencia artificial y la brecha educativa en América Latina
Por Carlos Vargas, Ph.D.
En América Latina nunca le ha faltado talento. Lo que históricamente, estructuralmente y de manera persistente le ha faltado es acceso equitativo a las condiciones que permiten que ese talento florezca. La educación siempre ha sido la promesa frágil de la región: un camino hacia la movilidad social, un mecanismo de estabilidad y, cuando funciona, incluso un puente para cruzar la desigualdad. Pero ese mismo sistema educativo ha sido también nuestro espejo más claro, reflejando quiénes pueden participar plenamente en la sociedad y quiénes crecen sin oportunidades.
Hoy, mientras la inteligencia artificial promete transformar la forma en que aprendemos, trabajamos y nos comunicamos, América Latina se encuentra ante una nueva frontera. La IA podría democratizar el acceso al conocimiento, personalizar el aprendizaje, acelerar la innovación y abrir oportunidades para millones de personas. Pero también podría lograr exactamente lo contrario. En una región donde la desigualdad no es un hecho aislado sino el panorama general, la IA corre el riesgo de profundizar las mismas brechas que promete ayudar a resolver. La pregunta no es si la IA transformará América Latina. Ya lo está haciendo. La verdadera pregunta es: ¿para quién?
Para comprender lo que está en juego, debemos comenzar donde comienza la desigualdad: en el aula. Y en mi propio recorrido para escribir sobre este tema, recurrí a alguien que observa esta realidad desde dentro: mi sobrina, Vanesa Fregoso, directora de un equipo de USAER (Unidad de Servicios de Apoyo a la Escuela Regular), perteneciente al Nivel de Educación Especial de la Secretaría de Educación en Jalisco, México, que trabaja con niñas y niños con discapacidad que enfrentan barreras para el aprendizaje. Su trabajo cotidiano revela, de manera dolorosamente concreta, cómo la desigualdad educativa se convierte en desigualdad tecnológica, y cómo ambas corren el riesgo de volverse permanentes.
Crédito: Generado usando ChatGPT-5
Puntos de partida desiguales en una era de aceleración
Si la IA fuera una carrera, América Latina estaría entrando con corredores situados en puntos de partida muy distintos. Las escuelas de la región presentan enormes diferencias en infraestructura, formación docente, conectividad y resultados de aprendizaje. La pandemia de COVID-19 dejó esto al descubierto de forma impresionante. Vanesa me contó que durante esos años trabajó con familias que “solo tenían un celular para conectarse a clases virtuales”, y que en ocasiones los padres debían decidir qué hijo asistiría a la escuela ese día. La desigualdad no comenzó con la pandemia, pero la pandemia la volvió imposible de ignorar.
La IA irrumpe ahora en este escenario como oportunidad y como catalizador. La oportunidad es enorme. Herramientas adaptativas, tutores inteligentes, retroalimentación automatizada y modelos de lenguaje capaces de explicar conceptos complejos podrían reducir brechas de aprendizaje a gran escala. La IA podría llevar recursos educativos a comunidades remotas, apoyar a docentes sobrecargados y ofrecer esquemas de aprendizaje personalizados. Pero el efecto catalizador es igual de serio. Si la IA se integra plenamente en algunas escuelas, pero sigue siendo inaccesible para muchas otras, la desigualdad crecerá no de manera gradual, sino exponencial. Los estudiantes con exposición temprana desarrollarán nuevas alfabetizaciones, analíticas, creativas y tecnológicas, que definirán las expectativas de universidades y empleadores. Quienes no tengan ese acceso corren el riesgo de quedarse atrás mucho antes de llegar a la adultez.
No se trata simplemente de una brecha digital.
Se trata de una brecha epistémica o cognitiva: una diferencia en quién puede cuestionar, crear, interpretar y evaluar información en un mundo mediado por la IA. No es solo quién tiene un dispositivo o conexión a internet, sino quién desarrolla la capacidad de evaluar la respuesta de un algoritmo, comprender por qué un modelo puede equivocarse, refinar una instrucción o traducir una idea en un producto digital, una simulación o una solución.
En una región como América Latina, donde la estabilidad democrática y la confianza pública son frágiles, esta desigualdad epistémica es profundamente relevante. Cuando solo una parte de la población adquiere estas capacidades, la desigualdad se profundiza al nivel del pensamiento mismo. La brecha se convierte en una forma de exclusión cognitiva. Quienes quedan fuera de la alfabetización en IA no solo enfrentan desventajas económicas; quedan excluidos de la participación en la forma en que el conocimiento se construye, circula y se disputa. En contextos donde las instituciones democráticas suelen ser débiles y la desinformación prospera, esta brecha epistémica tiene consecuencias políticas, sociales e incluso morales.
Crédito: Artículo de Trisha Thomas y Ying Xu, “The AI-Era Digital Divide Listening to Mexican Youth Voices,” en el que describen los impactos del uso de la inteligencia artificial en las escuelas de Chihuahua, México.
La brecha educativa que resulta de la brecha digital
Es tentador pensar que la desigualdad en IA se reduce al acceso a hardware, ancho de banda o licencias de software. Y en parte, así es. Pero el desafío más profundo es educativo. La IA recompensa la curiosidad, el cuestionamiento, la creatividad, la experimentación y el pensamiento crítico: justamente las competencias que los currículos rígidos y la falta de recursos tienen dificultades para fomentar. Vanesa describió muchas escuelas públicas que “no cuentan con todo su personal docente, carecen de infraestructura adecuada y, en ocasiones, ni siquiera tienen internet para usar tecnología”. Los estudiantes que ya enfrentan desventajas se encuentran con barreras tecnológicas que se superponen a las educativas.
Incluso cuando los docentes desean innovar, muchos enfrentan miedo, incertidumbre o falta de formación. En octubre, Vanesa asistió a un taller sobre IA para educadores y observó algo revelador: “Algunos maestros se retiraron antes de que comenzara la parte de IA. Otros dijeron que tenían miedo de usarla o permitir que su personal la usara, porque podría reducir el análisis real en el trabajo de los estudiantes”. Estas reacciones no son resistencia al progreso; son síntomas de fragilidad sistémica. La IA ya está dividiendo a América Latina en dos experiencias educativas, con una brecha que se expande rápidamente.
La brecha
En contextos urbanos, digitalmente conectados y socioeconómicamente privilegiados, los estudiantes ya pueden estar experimentando con herramientas de IA para redactar ensayos, prepararse para exámenes o incluso aprender programación. Sus docentes suelen contar con mayor formación y tiempo para explorar nuevas pedagogías, respaldados por escuelas con internet confiable, dispositivos, talleres de desarrollo profesional y apoyo institucional. Estos estudiantes no solo usan IA; están aprendiendo a pensar con ella. Esta realidad contrasta de manera marcada con la de muchas escuelas rurales, frecuentemente de bajos-recursos y estructuralmente excluidas, donde los estudiantes pueden compartir un solo dispositivo en casa o no tener ninguno, los docentes trabajan simultáneamente con varios grados y la estabilidad de internet es un lujo. Como explicó Vanesa: “Los estudiantes con mayor vulnerabilidad económica o que carecen de un apoyo familiar estable son los primeros en ser excluidos cuando nuevas tecnologías entran al aula”.
Para los niños y niñas con discapacidad, la brecha es aún mayor. Las herramientas de comunicación basadas en IA podrían transformar radicalmente su capacidad de aprender e interactuar. Pero para la mayoría de las familias, una tableta o un software especializado está fuera de su alcance. Como señaló Vanesa: “Sabemos que un niño con autismo podría comunicarse mediante una aplicación con un tablero de comunicación personalizado, pero la realidad para muchos niños es completamente distinta”. Estos niños no quedan excluidos de la IA porque la tecnología no exista, sino porque el ecosistema que los rodea no les permite acceder a ella. Su futuro no estará marcado por la innovación en IA, sino por la ausencia de acceso a ella.
Crédito: Government Technology https://www.govtech.com/education/k-12/edtech-week-how-to-make-ai-tools-useful-for-educators
Cuando la tecnología se encuentra con la realidad
Incluso si mañana todas las escuelas de América Latina recibieran una computadora portátil por estudiante y acceso a internet de alta velocidad, la desigualdad persistiría. Porque la verdadera brecha no comienza con la tecnología. Comienza con la cultura educativa. La IA no llega al vacío. Llega a sistemas donde los docentes ya trabajan bajo una presión extraordinaria, con formación limitada, recursos escasos y poco margen para experimentar sin exponerse a la crítica o al fracaso. Muchos temen ser juzgados o reemplazados. Otros simplemente desconfían de tecnologías introducidas desde arriba, sin consulta ni acompañamiento significativo. Como observó Vanesa, los docentes suelen ser convocados a talleres para “recibir información y replicarla”, solo para descubrir que llevar esas herramientas al aula real es mucho más complejo de lo que los responsables de política pública imaginan.
Las familias enfrentan sus propias barreras. Algunos padres perciben la IA como un riesgo; otros como algo tan ajeno a su vida cotidiana que resulta irrelevante. En comunidades que luchan por cubrir necesidades básicas, la innovación digital suele ser un lujo de atención, no solo de acceso. Así es como comienza la brecha: con la ausencia de condiciones que permitan que la tecnología eche raíces. La IA no entra en entornos neutrales. Entra en sistemas moldeados y limitados históricamente por dogmas y desigualdad. Y mientras esos sistemas no se fortalezcan, incluso la mejor tecnología ampliará las brechas que dice querer cerrar.
Cuando la IA se convierte en un marcador de pertenencia
El mayor riesgo es que América Latina se convierta en una región donde algunos niños crecen siendo alfabetos en IA y otros crecen gobernados por ella. Quienes entiendan la IA podrán cuestionarla, adaptarla y utilizarla para generar valor. Quienes carezcan de alfabetización en IA se convertirán en receptores pasivos de decisiones algorítmicas que afectan el empleo, el crédito, la seguridad, la salud, los beneficios públicos y la participación democrática.
Así es como la desigualdad se vuelve estructural: no porque la tecnología elija ganadores y perdedores, sino porque las sociedades no deciden quiénes pueden participar en la configuración de esa tecnología. Como advirtió Vanesa: “Si estas brechas no se atienden, la brecha tecnológica seguirá creciendo. El trabajo con estudiantes en escuelas públicas seguirá siendo como hoy, y solo unos pocos tendrán acceso a la tecnología y al uso adecuado de la IA”. Esto no es una predicción; ya está ocurriendo.
¿Quién lo decide?
Quizá la parte más reveladora de mi conversación con Vanesa fue su reflexión sobre la toma de decisiones. “Sinceramente, no sé quién decide sobre la tecnología en las escuelas públicas”, me dijo. A los docentes se les indica que asistan a talleres, absorban información y regresen a aulas donde no existen las condiciones para ponerla en práctica. La política y la realidad rara vez se encuentran. Cuando le pregunté qué mensaje enviaría a responsables de política pública e innovadores que trabajan en contextos más privilegiados, respondió con sencillez: “Necesitan acercarse a las comunidades vulnerables, vivir esta realidad y escuchar a los docentes que trabajan directamente con los estudiantes”. Esto nos recuerda que la política de IA no puede diseñarse únicamente desde salas de conferencias. Debe diseñarse en el aula.
Elegir el camino a seguir
Un camino hacia adelante aún es posible, pero solo si América Latina aborda la IA no como una actualización tecnológica, sino como un proyecto de equidad. Para garantizar que la IA reduzca, en lugar de reforzar, la desigualdad, la región debe actuar con intención y urgencia. Esto comienza por reconocer la alfabetización en IA como un derecho educativo fundamental. También exige invertir primero allí donde la desigualdad realmente habita: en escuelas rurales, instituciones públicas y comunidades históricamente excluidas de anteriores olas de innovación. Pero quizás el paso más transformador sea construir ecosistemas locales de IA, pasando de ser meros consumidores de tecnologías importadas a productores de soluciones propias que reflejen los idiomas, culturas, pedagogías y realidades vividas de la región.
América Latina se encuentra en un momento decisivo. La IA transformará todo lo que toque: nuestras economías, nuestras democracias, nuestros empleos, nuestras aulas y las formas mismas en que aprendemos e interpretamos el mundo. Pero si esa transformación conduce a una mayor justicia o a una exclusión más profunda sigue siendo una elección que debemos tomar. La tecnología no crea desigualdad. La revela y luego acelera aquello que encuentra. Si nuestros sistemas educativos siguen siendo desiguales, la IA amplificará esa desigualdad. Si nuestras universidades no preparan a los estudiantes para un mercado laboral impulsado por la IA, esos estudiantes heredarán un futuro para el que no están preparados. Y si los niños y niñas de las escuelas públicas continúan excluidos de las herramientas digitales que hoy definen la producción de conocimiento, corren el riesgo de volverse invisibles en las economías de innovación del mañana.
La responsabilidad ahora recae en todos nosotros. En los educadores, que deben repensar la pedagogía para una era de herramientas inteligentes. En los responsables de política pública, que deben enfrentar las inequidades estructurales en lugar de maquillarlas con dispositivos. En los innovadores, que deben diseñar tecnologías para las realidades de América Latina, no a pesar de ellas. Y en las universidades, que deben transformarse no solo para enseñar IA, sino para enseñar a los estudiantes a cuestionarla, darle forma y desplegarla de manera ética. Este es el momento de decidir si la IA se convertirá en un nuevo motor de desigualdad o en una nueva arquitectura de oportunidades. El futuro no esperará. Y nosotros tampoco podemos hacerlo.
Carlos Vargas is a Professor of Finance at EGADE Business School at Tecnológico de Monterrey in Mexico, an Instructor in Sustainable Finance and Impact Investing at Harvard University’s Division of Continuing Education, and an Elected Board Member of the Harvard Extension Alumni Association.
Carlos Vargas es Profesor de Finanzas en EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey, Instructor en Finanzas Sostenibles e Inversión de Impacto en la Division of Continuing Education de la Universidad de Harvard, y miembro electo del Consejo Directivo de la Harvard Extension Alumni Association.
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