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Los debates sobre la carrera global por la IA suelen centrarse en la rivalidad entre los dos líderes en innovación —Estados Unidos y China—, mientras que el resto del mundo se sitúa, en la práctica, como mero espectador. Pero si bien Estados Unidos y China están impulsando las fronteras del desarrollo de la IA, desde los modelos básicos hasta el diseño avanzado de semiconductores, no serán ellos quienes dicten el impacto económico de la tecnología. Quienes la apliquen lo harán.
Si bien la invención de tecnologías de propósito general como la IA crea nuevas oportunidades, es la difusión de estas tecnologías en todos los sectores y economías lo que impulsa la transformación. La electricidad, el motor de combustión interna e internet tardaron décadas en generar grandes aumentos de productividad porque las empresas tuvieron que reorganizar la producción, invertir en infraestructura y desarrollar nuevas habilidades.
Las primeras evidencias sugieren que la IA probablemente seguirá una trayectoria similar. El año pasado, aproximadamente el 16 por ciento de la población mundial en edad laboral utilizó herramientas de IA generativa mensualmente. Sin embargo, las tasas de adopción variaron considerablemente entre países, y los países que adoptaron la IA más rápidamente no fueron aquellos a la vanguardia de la innovación. De hecho, mientras Estados Unidos y China compiten por desarrollar los algoritmos más potentes, un conjunto mucho mayor de países compite por lograr la integración más amplia y rápida de la IA en sus economías.
Según el Índice de Preparación para la IA del Gobierno de 2025, que evalúa a casi 200 países en función de su capacidad política, gobernanza, infraestructura y adopción por parte del sector público, Estados Unidos ocupa el primer lugar en preparación para la IA, seguido de Francia, el Reino Unido, los Países Bajos y Corea del Sur. Alemania, Singapur, China, Australia y Noruega completan los diez primeros puestos. El Índice de Preparación para la IA del Fondo Monetario Internacional, basado en indicadores de infraestructura digital, capital humano, innovación y regulación, sitúa a Singapur, Estados Unidos, los Países Bajos, Finlandia, Nueva Zelanda y Alemania entre las economías mejor preparadas del mundo.
La naturaleza multipolar de la carrera por la adopción de la IA refleja, en parte, que las economías tecnológicamente avanzadas de Europa y Asia han puesto en marcha ambiciosas estrategias nacionales para acelerar su difusión. En Europa, los responsables políticos buscan combinar la adopción industrial de la IA con marcos regulatorios que promuevan la confianza y la innovación responsable.
En Asia, Singapur está invirtiendo fuertemente en infraestructura digital, capacitación laboral y experimentación en el sector público. Japón ha adoptado un enfoque de «innovación primero» para la gobernanza de la IA, fomentando la experimentación y la estrecha colaboración entre el gobierno y la industria. Y Corea del Sur se ha fijado el ambicioso objetivo de convertirse en una de las tres principales potencias mundiales en IA. Iniciativas como la estrategia «Transformación de la IA en la Manufactura» integran la IA en industrias clave, como semiconductores, automóviles, robótica y construcción naval, al tiempo que expanden la infraestructura informática y fomentan el talento en IA.
Más allá de estos líderes mundiales, otros países también están trabajando para acelerar la adopción de la IA. India, que cuenta con pocas empresas de vanguardia en IA, busca consolidarse como líder en aplicaciones y servicios de IA. Malasia ha presentado un Plan de Acción Nacional destinado a establecer una economía totalmente impulsada por la IA, con el objetivo de convertirse en un centro regional de IA para 2030.
Es en parte, la convicción entre los responsables políticos asiáticos y europeos de que es fundamental lograr importantes aumentos de productividad para contrarrestar el rápido envejecimiento de la población, la disminución de la fuerza laboral y las crecientes presiones fiscales. En estas condiciones, la IA ofrece una de las pocas vías realistas para alcanzar dichos aumentos y mantener un crecimiento a largo plazo.
En definitiva, las estrategias más eficaces serán aquellas que se centren en tres pilares que se refuerzan mutuamente. El primero es el capital humano. Dotar a los trabajadores de mayores habilidades digitales y de resolución de problemas es fundamental para que puedan colaborar eficazmente con los sistemas de IA. Esto requerirá mejoras significativas en la educación y el aprendizaje permanente.
El segundo pilar comprende las capacidades tecnológicas. Los países deben invertir de forma sostenida en infraestructura informática, sistemas de datos y redes de investigación que apoyen la experimentación y la innovación.
El último pilar es la transformación industrial, que incluye la reorganización de los procesos de producción, la introducción de nuevos flujos de trabajo y la adopción de tecnologías complementarias. Simulaciones recientes del impacto macroeconómico de la IA sugieren que las economías que combinan una sólida infraestructura digital con manufactura avanzada o servicios empresariales intensivos en datos están particularmente bien posicionadas para beneficiarse de esta tecnología.
En este sentido, países como Finlandia, Alemania, Singapur, Corea del Sur y los Países Bajos, así como Estados Unidos y China, llevan ventaja. La amplia base industrial de Europa, desde maquinaria avanzada hasta sistemas energéticos, puede proporcionar una ventaja particularmente significativa, facilitando la adopción generalizada de la IA y contribuyendo a reactivar el estancado crecimiento de la productividad. Sin embargo, algunos analistas advierten que las ambiciones de Europa seguirán limitadas a menos que reduzca su dependencia de infraestructuras digitales y plataformas en la nube extranjeras.
El éxito de estas estrategias dependerá en gran medida de las instituciones y los marcos de gobernanza que fomenten el progreso tecnológico y, al mismo tiempo, garanticen el uso responsable de la IA. Entre las prioridades deben figurar la preservación de la competencia, la atracción de talento global, el apoyo a las empresas emergentes y la implementación de regulaciones que aborden riesgos como el uso indebido de datos, el sesgo algorítmico y la excesiva concentración del mercado.
Que la IA se convierta en un motor transformador del crecimiento de la productividad global dependerá no solo del ritmo y la dirección de la innovación, sino también de la eficacia con que los países de todo el mundo adapten sus instituciones, mercados laborales y sistemas de producción para aprovechar las oportunidades que ofrece esta tecnología. La «carrera de la IA» la ganarán no solo quienes logren avances en Silicon Valley o Hangzhou, sino también —y quizás aún más— quienes los apliquen con mayor eficacia.
El autor es profesor de Economía en la Universidad de Corea, es un antiguo economista jefe del Banco Asiático de Desarrollo y un antiguo asesor principal de asuntos económicos internacionales del presidente de Corea del Sur.
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