Inteligencia artificial soberana: la capacidad de elegir
Existe una prueba sencilla para averiguar si algo está realmente bajo tu control:
¿Quién se negaría a eso?
Imagina que una de las capacidades de IA más importantes de tu gobierno se vuelve obsoleta mañana. No porque deje de funcionar, sino porque una autoridad externa decide que ya no tienes permiso para usarla.
Es posible que se haya revocado el acceso a un modelo. Es posible que se haya bloqueado un servicio en la nube. Es posible que se haya modificado una licencia de software. Es posible que un procesador principal ya no esté disponible. O quizás un conflicto geopolítico se haya transformado repentinamente en un problema técnico.
Este no es un riesgo hipotético. A finales de agosto de 2026, tras su adquisición por SpaceX, OpenAI anunció la rescisión de su contrato para suministrar sus modelos a Cursor. El contrato originalmente expiraba el 12 de noviembre. Cursor podría seguir ofreciéndose como producto, pero los usuarios que dependen de los modelos de OpenAI a través de este servicio deberán adaptarse a la nueva situación.
Esa es la diferencia entre una interfaz de usuario y el control sobre la inteligencia subyacente.
¿Hasta qué punto ha tropezado su gobierno en este asunto?
Esta es una pregunta relacionada con la inteligencia artificial soberana.
Ningún país necesita desarrollar por sí solo todos los componentes de la inteligencia artificial. Solo unos pocos países son capaces de hacerlo. La IA depende de una cadena de suministro global de semiconductores, energía, centros de datos, redes, software, modelos, datos y conocimientos especializados.
Pero toda dependencia crucial conlleva riesgos.
El peligro no reside en la adicción en sí misma.
Todo país puede recurrir a la tecnología internacional sin renunciar a su soberanía. Sin embargo, si la pérdida de un recurso extranjero debilita una capacidad nacional clave, esta dependencia se convierte en una cuestión de seguridad nacional.
Por lo tanto, cada dependencia crítica debe tener una respuesta a una pregunta simple:
¿Qué pasaría si perdiéramos el acceso a este servicio mañana?
¿Adónde van tus datos?
Existe otro aspecto de este tema que puede pasarse por alto fácilmente.
Cuanta más inteligencia artificial utilicemos, más información podremos proporcionarle. La soberanía de los datos comienza por comprender este flujo de datos: ¿Qué datos provienen de los ciudadanos, las empresas y los sistemas gubernamentales, y quién los recibe?
Una empresa puede presentar propiedad intelectual o un contrato confidencial. Un funcionario público puede presentar un documento sensible. Un ciudadano puede subir su pasaporte o documento nacional de identidad y solicitar ayuda a un sistema de IA para completar una solicitud gubernamental.
¿Dónde ha desaparecido esta información?
¿Se almacenarán los datos? ¿Quién los procesó? ¿Se pueden utilizar con fines de formación? ¿Quién tiene acceso a ellos? ¿Con qué base legal? ¿Se pueden eliminar?
Son preguntas diferentes, y responder a una no significa que la otra esté respondida.
Si bien el almacenamiento físico de datos a nivel nacional puede mitigar algunos riesgos, la ubicación geográfica por sí sola no proporciona un control suficiente. La infraestructura nacional aún puede ser gestionada, influenciada o controlada por proveedores de servicios extranjeros y está sujeta a las leyes de otro país.
Disponer de datos en una ubicación específica es solo una parte de la soberanía, no la soberanía en sí misma.
Por lo tanto, para cada país, proteger la información significa no solo comprender dónde se almacenan los datos, sino también dónde se procesan, quién controla la infraestructura, qué sucede con la información después de haber sido procesada y qué autoridades judiciales pueden acceder a ella.
Este es un aspecto de la soberanía de la IA: proteger la información que ingresa al sistema y controlar eficazmente su uso.
A veces, la soberanía requiere una inteligencia artificial más pequeña, no más grande.
La mayoría de los puestos de trabajo en IA actuales se centran en modelos más grandes, mayor capacidad de procesamiento y una inteligencia potente y en constante evolución.
Pero el gobierno no necesita la mejor inteligencia artificial del mundo para completar todas las tareas.
Un funcionario de hacienda no necesita resolver problemas complejos de física. La inteligencia artificial aplicada a la agricultura que detecta enfermedades en las plantas no necesita escribir un guion. Y un quiosco gubernamental remoto sería mucho más útil si su IA comprendiera los idiomas locales, funcionara sin conexión a internet y almacenara datos confidenciales cerca.
Los modelos de lenguaje pequeños (SLM, por sus siglas en inglés) facilitan esto en la práctica. Los modelos más pequeños requieren menos potencia de cálculo, se especializan en conocimientos y tareas específicas y, cada vez más, se ejecutan localmente en ordenadores, vehículos, quioscos, teléfonos y otros dispositivos.
Los modelos de límites más completos siguen siendo valiosos. Su alcance y las posibilidades de inferencia que ofrecen pueden ayudar a abordar problemas complejos y globales en medicina, ciencia, ingeniería e investigación básica.
El país podría necesitar ambas cosas.
A veces, la soberanía requiere una inteligencia artificial más pequeña, no más grande.
La información gubernamental rutinaria debe estar disponible en todo momento. La información extraordinaria solo debe solicitarse cuando las circunstancias lo requieran.
A medida que disminuye el coste de la información útil y aumenta su disponibilidad, el acceso a la inteligencia artificial se vuelve cada vez más difícil y menos útil.
Existen pocos recursos que puedan considerarse un contexto más fiable: tu conocimiento, tus datos, tu identidad, tus políticas y tu autoridad.
La inteligencia es una herencia
Otro aspecto de la soberanía de la IA es la inteligencia que proporciona. La soberanía cognitiva se refiere al contexto, los supuestos y el marco dentro del cual la IA interpreta las tareas que se le asignan.
La soberanía de los datos cuestiona la dirección que toma la información. La soberanía cognitiva, por otro lado, cuestiona los elementos históricos y las suposiciones que constituyen la inteligencia que interpreta dicha información.
La prueba comienza incluso antes de que la inteligencia artificial responda a su primera pregunta.
En 2026, los investigadores desarrollaron el modelo Talkie, un modelo lingüístico moderno con 13 mil millones de parámetros, entrenado con casi 260 mil millones de ejemplos de material publicado antes de 1931.
El punto que plantea Toki es claro y tangible.
Un modelo entrenado exclusivamente con datos anteriores a 1931 identificaría a Estados Unidos como un país compuesto por 48 estados. También podría incluir a Checoslovaquia como tal. Ambas respuestas son correctas para el mundo representado por el modelo de entrenamiento.
Actualmente, Estados Unidos está compuesto por cincuenta estados, y Checoslovaquia se ha dividido en la República Checa y Eslovaquia. Este modelo no pretende engañar a nadie; más bien, comprenderlo ofrece una perspectiva antes de que el mundo cambie.
Sin embargo, la limitación más importante es que los hechos no siempre quedan obsoletos. A veces, un modelo adopta los supuestos que están implícitos en su entrenamiento.
Imagínese preguntarle a este modelo su opinión sobre los cigarrillos. El mundo que representa en su entrenamiento incluye publicidad que menciona médicos, salud, energía y seguridad. Esto no significa que todos los médicos estén de acuerdo ni que estas afirmaciones sean ciertas. Más bien, significa que el modelo ha interiorizado el lenguaje de confianza de una sociedad que aún no ha experimentado los efectos nocivos del tabaquismo.
El modelo no debe estar sesgado intencionalmente. Sus resultados solo pueden reflejar lo que sus fuentes consideran fiable.
Ese es el verdadero problema. El modelo adopta no solo hechos, sino también lenguaje, suposiciones, influencias comerciales y señales de autoridad del mundo del que provienen los materiales de capacitación.
Esto no significa que todos los modelos existentes sean poco fiables ni que el Estado deba desarrollar cada modelo desde cero. Más bien, significa que ningún modelo es neutral, independientemente de la información y los supuestos que contiene.
Una estrategia de IA soberana comienza por saber qué está ya presente en el sistema, qué se puede controlar a su alrededor y cuándo se necesita un modelo diferente, un enfoque de entrenamiento diferente o una alternativa local.
Los modelos abiertos ofrecen a los países la valiosa oportunidad de poseer, gestionar y adaptar por sí mismos los modelos existentes, sin depender de sistemas externos para cada interacción. Sin embargo, reducir los costos operativos no borra la historia que dio origen a estos modelos.
Por lo tanto, ningún país debería preocuparse únicamente por dónde se utiliza su inteligencia artificial, sino también por la fuente de esa inteligencia y cómo puede evaluarse en su propio contexto.
El Estado también puede implementar mecanismos de control basados en modelos. Los sistemas de contratación pública pueden fundamentar sus respuestas en información nacional fiable. Las políticas pueden limitar los resultados inciertos. Los permisos pueden definir a qué información o acciones tiene permitido acceder un modelo. El gobierno puede exigir rendición de cuentas cuando un sistema afecta a los ciudadanos.
Estas capas, la denominada infraestructura, contribuyen significativamente al comportamiento práctico de la inteligencia artificial. Impiden que el modelo repita suposiciones peligrosas o incorrectas. Sin embargo, esto no significa que el modelo olvide lo aprendido; más bien, se crea una capa de control alrededor de la inteligencia.
Este nivel de protección puede salvaguardar las leyes, la cultura y los valores democráticos de un Estado. Sin embargo, también puede utilizarse indebidamente como mecanismo para suprimir información o ejercer un poder absoluto. La soberanía otorga al Estado la capacidad de tomar estas decisiones. La soberanía ciudadana exige que las consecuencias de estas decisiones sean claras, proporcionales y estén sujetas a debate.
El impacto no se limita a cómo el sistema digital moldea la percepción de las prácticas. Después de que el presidente Trump ordenara en agosto de 2026 que las agencias federales estadounidenses usaran el nombre "Lago América" en lugar de "Lago Ontario", Google Maps mostraba "Lago América" a los usuarios en EE. UU., "Lago Ontario" a los usuarios en Canadá y ambos nombres a los usuarios en todos los demás países.
El aspecto del lago no ha cambiado. La representación de Google se ajusta a sus propias directrices para el uso de datos geográficos oficiales relacionados con la ubicación del usuario. Sin embargo, el contexto digital virtual percibido por millones de personas sí ha cambiado, sin que ninguna de ellas haya elegido esta clasificación.
Este es un resumen del problema de la soberanía del conocimiento. No se trata solo de quién entrena el modelo, sino también de las fuentes de datos, las políticas, las responsabilidades y la configuración predeterminada de los sistemas que definen el marco en el que las personas interactúan con la información.
Cuando la inteligencia artificial deja de hablar y empieza a actuar.
La mayoría de nosotros nos topamos por primera vez con la inteligencia artificial generativa en el contexto de las conversaciones. Hacíamos preguntas y la IA las respondía.
Las cosas están cambiando.
Los sistemas de inteligencia artificial son cada vez más capaces de acceder a bases de datos, ejecutar programas, comunicarse con otros sistemas, actualizar registros, iniciar transacciones y realizar acciones en nuestro nombre.
Esto cambia el planteamiento para los gobiernos.
Existe una diferencia significativa entre la recomendación de una IA de denegar un beneficio a un ciudadano y el poder de la IA para denegar ese beneficio, modificar los datos del ciudadano, notificar a otra autoridad o tomar medidas financieras.
La inteligencia artificial puede respaldar el proceso de toma de decisiones. Sin embargo, la identidad, los permisos, las licencias, las restricciones financieras, el acceso a los sistemas gubernamentales y la autoridad para tomar medidas de seguimiento pueden quedar fuera del alcance de la inteligencia artificial en sí.
El problema se hace aún más evidente cuando la inteligencia artificial pasa del software al mundo físico. Un chatbot podría dar consejos erróneos. Además, la IA integrada en vehículos, robots, dispositivos médicos, sistemas de fábrica o plataformas de infraestructura crítica es capaz de mover, detener, abrir, inspeccionar, conectar o dañar objetos en el mundo real.
Un Estado puede optar por utilizar información obtenida en otras fuentes. Sin embargo, la autoridad para adoptar medidas concretas, establecer límites de seguridad, identificar al operador responsable y, si fuera necesario, desconectar el sistema, debe permanecer bajo control verificable.
En general, la autoridad para determinar a qué información pueden acceder estos servicios de inteligencia, qué pueden hacer y cuándo se les debe detener, debe permanecer en manos del soberano.
El conflicto entre Anthropic y el gobierno estadounidense en 2026 plantea la misma cuestión desde una perspectiva diferente. Anthropic continuó apoyando las actividades de seguridad nacional, pero mantuvo restricciones a la vigilancia masiva interna y a los sistemas de armas totalmente autónomos. Independientemente de si se aprueban o no estas restricciones, cuando un gobierno depende de un modelo de alojamiento, las políticas del proveedor de servicios pueden convertirse en parte integral de su capacidad operativa.
Si bien esto no resuelve la cuestión de cuál es la política nacional óptima, sí ilustra por qué es inaceptable basarse en los términos de un solo proveedor a la hora de determinar las responsabilidades, las normas de seguridad y la disponibilidad de una ruta alternativa fiable.
La soberanía reside también en los ciudadanos.
En esta conversación hay otro participante: la gente.
El gobierno puede controlar su infraestructura, datos, sistemas de identidad y agentes de IA, mientras que los ciudadanos tienen pocas maneras de saber cuándo la IA toma decisiones importantes sobre ellos o cómo se utilizan sus datos personales.
Un sistema de inteligencia artificial puede estar libre de controles externos y, sin embargo, ejercer un control excesivo e irresponsable sobre las personas a las que se supone que debe servir.
A medida que la inteligencia artificial adquiere mayor importancia, se vuelve más dependiente del individuo y comienza a actuar en nuestro nombre, surge otra pregunta sencilla:
¿A quién sirve la inteligencia artificial y a quién beneficia?
La soberanía nacional debe proteger, no sustituir, la independencia individual.
La opción de elegir
La IA soberana no es un producto que un gobierno pueda adquirir sin más. Tampoco surge la soberanía simplemente porque un proveedor utilice la palabra "soberano" en una plataforma de IA o un servicio en la nube.
La soberanía es un estado que un estado debe demostrar.
A veces, esto requiere experiencia local. En otros casos, son necesarios socios internacionales de confianza, múltiples proveedores, tecnologías de código abierto, capacidad redundante o la posibilidad de cambiar de proveedor. En ocasiones, basta con un sistema de IA local y de pequeña escala. Otro desafío reside en justificar el uso del sistema de IA más potente del mundo.
El objetivo no es la separación tecnológica.
Esta es una decisión estratégica.
Este equilibrio ya se refleja en las estrategias nacionales. En septiembre, el Reino Unido abordó el riesgo de perder el acceso a modelos avanzados de IA desarrollados en el extranjero y esbozó un enfoque triple: fortalecer las capacidades nacionales en áreas donde el país tiene fortalezas sobresalientes; colaborar con socios de confianza cuando esto mejore el acceso y el impacto; y garantizar el acceso a tecnologías avanzadas donde sean necesarias.
No se trata de una decisión técnica, sino de una elección estratégica.
Comprenda sus dependencias. Proteja la información que ingresa a los sistemas de IA. Comprenda el conocimiento y el contexto que dan forma a las respuestas resultantes. Salvaguarde su identidad, seguridad y autoridad inalienables. Cree profesionales e instituciones capaces de comprender estos sistemas. Y asegúrese de contar con un plan de contingencia en caso de que una dependencia se convierta en una vulnerabilidad.
La inteligencia artificial soberana es la capacidad de comprender tus dependencias, controlar y proteger lo que es importante y elegir un camino diferente si es necesario.
En definitiva, la prueba es muy sencilla:
¿Aún tienes opción?
~ Mark Munger, Director Técnico, Brightside
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