Límite de Pista
La nueva carrera por la inteligencia artificial soberana. Por qué los países quieren modelos propios y qué implica depender de las Big Tech
La inteligencia artificial dejó de ser solo una herramienta tecnológica para convertirse en un activo estratégico. Gobiernos de todo el mundo impulsan modelos propios, infraestructuras nacionales y regulaciones específicas ante el temor de quedar subordinados a un puñado de empresas globales que concentran datos, cómputo y conocimiento.
La inteligencia artificial (IA) se consolidó como uno de los principales vectores de poder del siglo XXI. Al igual que ocurrió con la energía o las telecomunicaciones en décadas pasadas, los Estados comenzaron a preguntarse hasta qué punto pueden —o deben— depender de actores privados extranjeros para sistemas que ya impactan en la economía, la defensa, la salud y la administración pública. Así surge con fuerza el concepto de inteligencia artificial soberana.
Qué significa hablar de soberanía en IA
La soberanía en inteligencia artificial no implica aislarse del mundo ni rechazar la cooperación internacional, sino tener capacidad propia para desarrollar, entrenar, auditar y desplegar modelos de IA críticos, utilizando infraestructuras y datos bajo control nacional o regional. Esto abarca desde centros de datos y chips hasta conjuntos de datos locales y marcos regulatorios claros.
Países como China, Estados Unidos, Francia, Alemania, India y Corea del Sur ya lanzaron programas específicos para impulsar modelos nacionales o regionales, conscientes de que la dependencia total de plataformas privadas puede generar vulnerabilidades económicas y políticas.
El dominio de las Big Tech y sus riesgos
Hoy, el desarrollo de modelos de lenguaje e IA avanzada está altamente concentrado. Empresas como OpenAI, Google, Meta, Microsoft y Amazon controlan no solo los modelos más potentes, sino también la infraestructura de cómputo necesaria para entrenarlos, principalmente a través de servicios de nube.
Esta concentración plantea varios riesgos. Por un lado, la dependencia tecnológica: Estados que basan servicios públicos o sistemas estratégicos en modelos cerrados pierden margen de maniobra. Por otro, la opacidad: muchos algoritmos no son auditables, lo que dificulta detectar sesgos, errores o usos indebidos. A esto se suma la extracción masiva de datos, muchas veces sin que los países de origen obtengan beneficios equivalentes.
Europa, China y el modelo estadounidense
Europa optó por una estrategia mixta: regulación fuerte —con la Ley de IA de la Unión Europea— y apoyo al desarrollo de modelos propios y abiertos, como parte de su autonomía digital. China, en cambio, impulsa una IA fuertemente alineada con el Estado, con grandes inversiones públicas y control estricto del ecosistema.
Estados Unidos mantiene una lógica distinta: liderazgo privado con respaldo estatal indirecto, donde las Big Tech funcionan como brazo tecnológico del poder global estadounidense. Este modelo, aunque eficiente en innovación, refuerza la dependencia de terceros países.
El desafío para América Latina
En América Latina, la discusión recién comienza. La región enfrenta limitaciones de infraestructura, financiamiento y talento, pero también posee activos clave: datos, mercados y necesidades específicas que no siempre están bien representadas en modelos entrenados desde el Norte global.
Impulsar IA soberana no significa competir de igual a igual con las Big Tech, sino desarrollar capacidades locales, fomentar modelos abiertos, cooperar regionalmente y definir reglas claras sobre el uso de datos y algoritmos en el sector público.
Más que tecnología, una decisión política
La carrera por la inteligencia artificial soberana es, en el fondo, una discusión sobre poder, autonomía y futuro. Los países que no tomen decisiones hoy corren el riesgo de convertirse en simples usuarios de tecnologías diseñadas según intereses ajenos. En un mundo cada vez más gobernado por algoritmos, no decidir también es una forma de dependencia.
