La búsqueda de soberanía en inteligencia artificial se convirtió en una prioridad para gobiernos y empresas en todo el mundo. Sin embargo, la falta de una definición clara y la diversidad de interpretaciones dificultan la aplicación de políticas efectivas, según un informe de Stanford University.
El estudio insta a precisar el concepto y sus objetivos para que los países puedan gestionar estratégicamente su autonomía tecnológica y reducir la dependencia tecnológica de actores extranjeros.
El temor a la dependencia y los modelos divergentes
El debate sobre la soberanía tecnológica surge ante el temor de depender de unos pocos proveedores y países, que concentran buena parte del desarrollo y la infraestructura de inteligencia artificial.
Ante esta realidad, tanto gobiernos como sectores privados reforzaron sus inversiones y diseñaron políticas para incrementar el control sobre la cadena tecnológica de IA. Este término abarca todos los niveles, desde la infraestructura física hasta las aplicaciones de software y el desarrollo de talento especializado.
Las estrategias internacionales para lograr la soberanía en inteligencia artificial difieren de manera significativa según el país o la región. Stanford University destaca que Chile y Taiwán están apostando por modelos abiertos y locales de inteligencia artificial, con el objetivo de proteger su identidad cultural y el control sobre sus propios datos.
Por otro lado, Francia y Brasil hicieron hincapié en fortalecer la institucionalidad para supervisar y regular el campo, mientras que Reino Unido creó una Unidad de IA Soberana con un presupuesto de USD 677 millones para impulsar tanto la economía como la seguridad nacional. La discusión europea volvió a intensificarse en el reciente Foro Económico Mundial en Davos, donde persisten posturas enfrentadas sobre cómo avanzar hacia una mayor autonomía y resiliencia.
Ambigüedad conceptual y riesgos regulatorios
Esta variedad de enfoques está vinculada, en parte, a la ambigüedad del propio término soberanía tecnológica, un concepto heredado de debates anteriores sobre internet y digitalización. A lo largo de las décadas, los gobiernos utilizaron expresiones como autonomía regulatoria o control normativo para justificar inversiones en redes, requisitos de localización de datos o normativas de adquisición tecnológica.
Según Stanford University, esta ambigüedad ayudó a generar consensos políticos amplios, pero también a legitimar prácticas restrictivas, desde la censura hasta la vigilancia. El resultado fue que las discusiones avanzan poco y resultan difíciles de concretar en medidas prácticas.
El significado de soberanía en inteligencia artificial cambia dependiendo de los actores implicados y sus intereses, advierte el estudio. A nivel estatal, algunos gobiernos buscan la autosuficiencia mediante el desarrollo de toda la cadena tecnológica de IA a nivel nacional, un objetivo costoso y difícil para la mayoría. Otros prefieren estrategias de autonomía estratégica más limitadas, que permiten cierto control regulatorio aun cuando se acepte cierta dependencia en componentes esenciales.
Por su parte, empresas y organizaciones privadas tienden a entender la soberanía como la capacidad de gestionar internamente sus propios datos, modelos y sistemas, tratando de minimizar la influencia de proveedores externos sin llegar a aspirar necesariamente a la independencia nacional total.
Cadenas tecnológicas y disputas sobre la infraestructura
El control efectivo sobre la inteligencia artificial depende de las distintas capas de la cadena tecnológica de IA. En la base, la propiedad de recursos energéticos, centros de datos, cables submarinos, servicios de nube y procesadores plantea retos técnicos y jurídicos que difieren según cada país.
El concepto de soberanía sobre la capacidad de cómputo ilustra estas tensiones, ya que puede referirse al control sobre el territorio donde se ubican los datos, a la preferencia por fabricantes nacionales de chips, o a la garantía de una cuota propia en la infraestructura internacional.
Al pasar a niveles superiores —datos, modelos, aplicaciones y talento humano—, surgen distintas interpretaciones sobre el grado y modo de control deseable, lo que genera métricas y políticas dispares entre naciones.
No menos relevante es la multiplicidad de objetivos que motivan a Estados y otros actores a la hora de hablar de autonomía. Algunas políticas buscan reforzar la resiliencia de las cadenas productivas frente a riesgos externos y proteger la seguridad nacional. Otras pretenden maximizar el valor añadido local y la competitividad, o asegurar que la adopción de inteligencia artificial respete particularidades lingüísticas, sociales y culturales.
Estas metas pueden chocar entre sí: por ejemplo, la localización obligatoria de datos puede fortalecer la capacidad de regulación, pero dificultar la innovación y la colaboración internacional. También los intentos de fortalecer el protagonismo nacional pueden limitar el acceso a ecosistemas globales de inteligencia artificial.
Modelos alternativos y visión de interdependencia
El informe señala ejemplos concretos, como las iniciativas comunitarias en Oceanía, donde se busca una gobernanza colectiva de los datos bajo criterios culturales, en contraste con enfoques basados en el mercado o en el Estado. Stanford University advierte que los modelos de control convencionales pueden resultar insuficientes o limitar avances si no se definen de manera clara los objetivos ni se aceptan las concesiones asociadas a cada elección.
Para avanzar hacia una soberanía tecnológica realista, la universidad propone adoptar una visión de interdependencia estratégica. El objetivo no sería un aislamiento total, sino una gestión deliberada de las dependencias tecnológicas.
Entre las posibles alternativas, el desarrollo abierto y colaborativo de software sobresale como vía para acceder a innovaciones, generar valor local y mantener cierta capacidad de decisión sobre recursos y capacidades clave.
Lejos de buscar el cierre de fronteras tecnológicas o la autosuficiencia absoluta, el análisis concluye que la verdadera autonomía en inteligencia artificial consiste en poder decidir y ajustar las dependencias conforme a prioridades nacionales, sin quedar sujetos a imposiciones externas.
Últimas Noticias
Valve se queda sin stock de su consola portátil por escasez de memoria y almacenamiento
La falta de componentes clave no solo impacta en la disponibilidad de la Steam Deck OLED. La compañía también ha sufrido retrasos en el lanzamiento de otros productos
“Mienten sobre su edad”: La polémica respuesta de Mark Zuckerberg ante el juicio por la adicción infantil a las redes
El director ejecutivo de Meta reconoció la dificultad de hacer cumplir los límites de edad y admitió que es un problema complejo que la compañía no ha logrado resolver por completo
Meta y Nvidia dan un giro al futuro de la IA con su alianza de millones de chips
Nvidia anunció que firmó un acuerdo plurianual para vender sus chips actuales y futuros de IA a la empresa de Mark Zuckerberg
Qué son los contracargos y por qué están generando pérdidas millonarias a comercios electrónicos en Latinoamérica
En la región, cada contracargo representa para un banco un costo de entre USD 30 y USD 50
Google lanza el Pixel 10a, un modelo económico a menos de 500 dólares y con IA Gemini
El dispositivo cuenta con una cámara principal de 48 MP y está equipado con el chip Google Tensor G4, especializado en funciones con Gemini
