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Los debates sobre la “soberanía de la IA” suelen centrarse en dos aspectos: la inversión y las capacidades. Se anima a los países a financiar empresas líderes nacionales que puedan desarrollar modelos de IA de vanguardia, construir clústeres de computación y crear infraestructuras de datos nacionales. Si bien estas medidas son importantes, por sí solas no garantizan una verdadera soberanía de la IA. Para ello, es fundamental contar con una plataforma de IA totalmente interoperable y que permita la competencia.
Una arquitectura de IA consta de múltiples capas interdependientes. La infraestructura energética alimenta los clústeres de computación. La capacidad de procesamiento permite el entrenamiento y la operación de los modelos de IA fundamentales. Estos modelos se integran en capas de orquestación y se implementan a través de plataformas en la nube. Las aplicaciones y los agentes se ubican sobre estas capas. Cada capa debe ser accesible (las empresas pueden entrar y salir del mercado fácilmente), lo cual depende en parte de la interoperabilidad (que diferentes herramientas, modelos y sistemas puedan intercambiar información).
Un sistema competitivo amplía el mercado para los principales proveedores de modelos, reduce los costos de los insumos para las empresas que desarrollan soluciones sobre ellos y evita que las compañías de IA más avanzadas se conviertan en cuellos de botella económicos. Si un país garantiza la competitividad en una sola capa, aún podría verse obligado a aceptar precios en las demás, ya que las empresas poderosas utilizan su dominio en una capa para capturar las capas adyacentes mediante precios combinados, inversiones interconectadas, acceso privilegiado y alianzas exclusivas.
La dependencia de proveedores y la explotación en cada nivel de la infraestructura tecnológica no benefician a ningún país a largo plazo. Una economía de IA en la que unas pocas empresas puedan obtener beneficios de todas las demás que operan en la misma infraestructura acabará por restringir el ecosistema que dio origen a esas empresas.
El primer pilar de una plataforma de IA soberana es, por lo tanto, la regulación de la competencia ex ante. Algunas jurisdicciones ya la están implementando. La Ley de Mercados Digitales de la Unión Europea establece criterios para identificar a los «guardianes», mandatos de interoperabilidad y prohibiciones de auto-preferencia. De manera similar, la Ley de Mercados Digitales, Competencia y Consumidores del Reino Unido faculta a la Unidad de Mercados Digitales de la Autoridad de Competencia y Mercados para otorgar a las principales empresas tecnológicas el estatus de Mercado Estratégico, sometiéndolas así a «requisitos de conducta» vinculantes, incluidas las normas de interoperabilidad y autopreferencia.
India también avanza en esta dirección. En 2022, el Comité Permanente de Finanzas, que entonces presidía, publicó un informe que solicitaba un marco regulatorio previo para los mercados digitales con el fin de prevenir las prácticas anticompetitivas de las grandes empresas tecnológicas. Esto dio lugar a la creación del Comité de Derecho de la Competencia Digital, que en 2024 elaboró un proyecto de ley sobre competencia digital. Si bien dicho proyecto de ley fue retirado el año pasado, se están realizando revisiones.
En Estados Unidos, la legislación sobre competencia ha buscado desde hace tiempo garantizar la competencia. Esto se evidenció en la Ley Antimonopolio Sherman de 1890, el Decreto de Consentimiento de AT&T de 1982 y el procesamiento de Microsoft en 1998. Más recientemente, la Comisión Federal de Comercio y el Departamento de Justicia, bajo la administración del entonces presidente Joe Biden, reactivaron la aplicación de las leyes antimonopolio, centrándose en los efectos de las redes de datos, la dinámica de las plataformas multilaterales y la exclusión algorítmica en los mercados digitales. Sin embargo, el país aún no se ha comprometido con la competencia en el ámbito de la inteligencia artificial.
En cualquier caso, dada la velocidad a la que se concentran los mercados de IA, la regulación por sí sola no puede preservar la competencia. El segundo pilar de una plataforma de IA soberana es arquitectónico: la competencia debe estar integrada en los rieles que sustentan los sistemas digitales.
La arquitectura de protección y empoderamiento de datos de la India demuestra cómo esto puede funcionar en la práctica. Establece «canales de datos» basados en el consentimiento, que permiten a las personas compartir su información entre instituciones financieras, sistemas de atención médica y servicios de telecomunicaciones de manera segura, transparente y rastreable, al tiempo que permite a los reguladores comprender el comportamiento del sistema sin necesidad de grandes agencias de supervisión.
La misma lógica arquitectónica puede aplicarse a la computación, los modelos y los agentes. Si bien estos parámetros no están limitados por las fronteras nacionales, cada país los utilizaría para determinar su equilibrio preferido entre riesgo e innovación, y conservaría la soberanía sobre los sistemas de IA que operan dentro de su jurisdicción, independientemente de dónde resida la computación subyacente.
El tercer pilar de una arquitectura de IA soberana también trasciende fronteras: un modelo de IA de pesos abiertos compartido y accesible para todos los países. Los pesos abiertos —cuando los parámetros entrenados que definen el comportamiento de un modelo se publican— permiten una interoperabilidad genuina entre los modelos, algo que las interfaces de programación de aplicaciones cerradas no ofrecen. Los modelos de pesos abiertos pueden inspeccionarse, adaptarse e implementarse dentro de las jurisdicciones nacionales según los términos que cada país defina.
Lo que el mundo necesita es una arquitectura de IA abierta y financiada con capital privado, a la escala de la infraestructura en la nube de Red Hat. Un consorcio de potencias medianas debería impulsar la creación de dicha arquitectura, y una fundación con una participación de oro (como la Fundación Robert Bosch) debería encargarse de su gobernanza, tanto para preservar su apertura como para garantizar la implementación segura de los modelos. Un enfoque escalonado para la publicación de modelos, respaldado por una evaluación rigurosa y guiado por estándares de seguridad compartidos, es esencial.
El cuarto pilar de la IA soberana es la interfaz de usuario. Los agentes se están convirtiendo en la principal puerta de entrada para que los ciudadanos accedan a información y servicios. Las empresas digitales de importancia sistémica deberían estar obligadas a proporcionar un agente gratuito que cumpla con estándares de seguridad claramente definidos, preserve la privacidad y sea interoperable con otros agentes. La Interfaz Unificada de Pagos de la India, por ejemplo, es un sistema de pagos digitales en tiempo real que permite a las personas enviar dinero, pagar facturas y administrar múltiples cuentas bancarias en una sola aplicación móvil. Si bien los servicios premium pueden estar por encima del nivel básico, la interfaz más importante de la era de la IA no puede convertirse en un medio para extraer dinero o datos de las personas.
Paradójicamente, ningún país puede construir por sí solo la arquitectura de la “soberanía de la IA”. Las coaliciones de países deben colaborar para regular el sector, diseñar y operar la infraestructura, abrir la capa del modelo y universalizar la interfaz del agente, garantizando así la competencia, la interoperabilidad y la rendición de cuentas en cada nivel de la arquitectura. El desafío es formidable, sobre todo porque estas coaliciones tendrán que gestionar complejas disyuntivas: entre apertura y seguridad, soberanía e interoperabilidad, y regulación e innovación. Pero el imperativo es claro.
El autor es exministro de Estado de Finanzas y Aviación Civil de la India y expresidente del Comité Permanente Parlamentario de Finanzas, es presidente del Grupo Everstone y profesor visitante en la London School of Economics.
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