En julio de 2025 surgieron dos visiones sobre inteligencia artificial de las superpotencias tecnológicas mundiales.

Estados Unidos publicó Wining the race: Américas aI Action Plan (Ganar la carrera: el plan de acción de Estados Unidos para IA), en el que enmarca la IA como una competencia de suma cero en la que Estados Unidos debe alcanzar “un dominio tecnológico global incuestionable e indiscutible”. Días más tarde China dio a conocer si Plan de Acción para la Gobernanza Global de la IA, en el que la posicionaba como “un bien público internacional que beneficia a la humanidad” y pedía un desarrollo inclusivo que apoyara al Sur Global. Un comentarista describió el enfoque estadounidense como “una Doctrina Monroe digital”; el de China se leía como un manifiesto a favor del multilateralismo tecnológico.

Seis meses después, la divergencia se ha concretado. Los ecosistemas chinos de IA de código abierto han crecido hasta dominar las descargas mundiales. La regulación gubernamental ha impedido la concentración monopolística, al tiempo que ha orientado la tecnología hacia el beneficio público. Y una estrategia nacional denominada “IA+” ha impulsado la inteligencia artificial en fábricas, granjas y redes energéticas, y no solo en los campos de juego virtuales de Silicon Valley. Lo que surge no es solo un conjunto diferente de políticas, sino una respuesta diferente a una pregunta fundamental: ¿A quién debe servir la IA?

La respuesta, según sugiere la práctica de China, es de todos. Esta democratización se desarrolla en tres dimensiones: tecnología de código abierto que permite la participación de todas las naciones, gobernanza que impide la captura por parte de unos pocos y aplicaciones que benefician a toda la sociedad.

Abrir el juego: democratización de la tecnología a través del código abierto

La narrativa de Silicon Valley ha sostenido durante mucho tiempo que la IA de vanguardia requiere capital de vanguardia: miles de millones de dólares, decenas de miles de chips de última generación y barreras de protección patentadas que protejan la ventaja competitiva. La trayectoria de DeepSeek desafía cada una de estas suposiciones.

En enero de 2025, la empresa con sede en Hangzhou lanzó su modelo R1 bajo una licencia del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), lo que permite su uso, modificación y despliegue comercial sin restricciones. El modelo igualaba las capacidades que los competidores estadounidenses habían logrado sólo mediante una concentración masiva de recursos, pero DeepSeek lo entrenó por aproximadamente 5.5 millones de dólares utilizando 2000 Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU), lo que supone aproximadamente una centésima parte del costo de los esfuerzos estadounidenses comparables. En diciembre, DeepSeek-V3.2 había ganado medallas de oro tanto en la Olimpiada Matemática Internacional como en la Olimpiada Internacional de Informática, competiciones en las que solo alrededor del 8% de los participantes humanos consiguen el oro.

Hugging Face, la plataforma líder en modelos de IA abiertos, documentó las consecuencias. Lo que denominó el “momento DeepSeek” desencadenó una explosión de actividad de código abierto. La familia Qwen de Alibaba alcanzó los 700 millones de descargas acumuladas, convirtiéndose en el ecosistema de IA de código abierto más utilizado del mundo, superando a Llama de Meta. Baidu pasó de cero lanzamientos en Hugging Face en 2024 a más de 100 en 2025. Los modelos chinos de nueva creación superan ahora a los estadounidenses en descargas globales.

El código abierto es importante no sólo porque permite acceder al código, sino porque facilita la circulación del conocimiento. DeepSeek publicó sus métodos en Nature, sometiéndolos a una revisión por pares que confirmó su reproducibilidad, rompiendo así la caja negra que había mantenido opaca la IA de vanguardia. Esta transparencia permitió a una comunidad global de investigadores y desarrolladores aprovechar el trabajo realizado, creando lo que los investigadores de Hugging Face denominaron “la capacidad de replicarse a sí mismo”. La competencia pasó de la capacidad bruta a la integración del ecosistema; la pregunta cambió de “¿podemos hacerlo?” a “¿cómo podemos hacerlo bien?”.

Las implicaciones en cuanto a costos son igualmente transformadoras. La Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) de DeepSeek cobra 0.28 dólares por cada millón de tokens de entrada, lo que supone aproximadamente dieciséis veces menos que los servicios estadounidenses comparables. Lo que antes requería recursos a nivel nacional, ahora es accesible dentro de presupuestos realistas para universidades, empresas emergentes y organismos gubernamentales de todo el mundo en desarrollo.

Para las naciones que antes estaban excluidas del desarrollo de la IA, las implicaciones son inmediatas. La India ha anunciado planes para construir modelos locales basados en la tecnología DeepSeek, con aplicaciones iniciales centradas en la agricultura y la adaptación al clima. El plan de IA de Brasil, de 4000 millones de dólares, hace hincapié en los modelos y la computación nacionales. La puerta que las limitaciones de recursos habían mantenido cerrada se ha abierto, no a través de la caridad, sino a través de la ingeniería que hace que la participación sea económicamente viable.

Prevenir el control: democratización de la gobernanza a través de la regulación

La tecnología por sí sola no garantiza resultados democráticos. Sin gobernanza, los beneficios de la IA se concentran entre quienes la controlan. El enfoque regulatorio de China, a menudo caracterizado en los medios occidentales como una restricción autoritaria, funciona en la práctica como una medida antimonopolio.

Consideremos el patrón. Ant Group propuso la detención de la Oferta Pública Inicial (OPI) en 2020 en medio de preocupaciones sobre el riesgo financiero sistémico y la concentración de datos. Didi se enfrentó a una investigación en 2021 después de que su cotización en Estados Unidos planteara dudas sobre los flujos transfronterizos de datos. Estas intervenciones impidieron la formación de monopolios de datos privados que, de no haberse controlado, habrían acumulado un poder sin precedentes sobre la información y la actividad económica de los ciudadanos.

La filosofía reguladora va más allá de la aplicación reactiva. Los requisitos de etiquetado de contenidos de IA de China, que entraron en vigor en septiembre de 2025, exigen la identificación clara de los textos, imágenes y videos generados por IA, una medida de transparencia que aborda las preocupaciones sobre los medios sintéticos sin prohibir la tecnología. El “interruptor de apagado” físico diseñado en el hardware de los agentes de IA refleja un enfoque pragmático de la autonomía: habilitar la capacidad sin renunciar al control humano. El patrón es “primero pilotar, luego legislar”, permitiendo la innovación mientras se desarrolla una gobernanza basada en la evidencia.

El Plan de Acción Global de China para la Gobernanza de la IA codifica esta filosofía a nivel internacional. Sus trece puntos abogan por la creación de comunidades transfronterizas de código abierto, la reducción de los umbrales para la innovación tecnológica y el apoyo a los países en desarrollo en la creación de capacidad en materia de IA. El compromiso explícito de ayudar al Sur Global a “acceder y utilizar verdaderamente la IA” contrasta fuertemente con los controles de exportación estadounidenses diseñados para restringir el acceso.

El contraste pone de manifiesto diferentes teorías sobre cómo la tecnología sirve al interés público. El enfoque estadounidense confía en la competencia de mercado entre los gigantes privados para impulsar la innovación; el enfoque chino considera que la concentración sin control es una amenaza que requiere una intervención activa. Ninguno de los dos es neutral; ambos reflejan decisiones políticas sobre a quién debe empoderar la tecnología.

Para los países en desarrollo que observan esta divergencia, la cuestión de la gobernanza no es abstracta. Los datos extraídos por las plataformas estadounidenses de los usuarios latinoamericanos generan valor que se captura en otros lugares, lo que algunos analistas han denominado “colonialismo de datos”. El marco de China, independientemente de sus motivaciones internas, ofrece un vocabulario y un precedente para tratar los datos como un recurso soberano que requiere protección.

Al servicio de todos: democratización de las aplicaciones mediante IA+

Quizás la divergencia más marcada se refiere a lo que realmente hace la IA.

El desarrollo de la IA estadounidense se ha concentrado en dominios virtuales: asistentes de codificación, generación de texto, síntesis de video. Estas aplicaciones sirven a los desarrolladores de software y a los creadores de contenidos, lo cual es valioso, pero limitado. La economía real de la agricultura, la fabricación y la energía sigue sin verse afectada de manera profunda. Cuando Oracle anunció un compromiso de 300.000 millones de dólares con OpenAI, los analistas señalaron que la cifra se descontaba directamente de los ingresos del período actual, lo que constituía una advertencia de burbuja, si es que alguna vez hubo una.

La estrategia IA+ de China sigue una trayectoria diferente. Anunciada como política nacional en 2025, exige la integración de la IA en los sectores de energía, fabricación, agricultura, industrias oceánicas y logística. La implementación es concreta: Contemporary Amperex Technology Co., Limited (CATL) utiliza agentes de IA para la inspección visual en la fabricación de baterías las 24 horas del día; Mengniu utiliza la supervisión por IA para la salud y alimentación del ganado; la plataforma empresarial DingTalk presta servicio a más de 3 millones de empresas con automatización de flujos de trabajo impulsada por IA.

La escala es significativa. La industria central de IA de China superó el billón de yuanes en 2025. Más de 600 centros de computación inteligente a nivel nacional operan ahora en todo el país. Doscientos millones de robots industriales trabajan en las fábricas chinas, más que en cualquier otra nación.

La experiencia China demuestra que la democratización de la IA es posible, mediante una tecnología abierta que reduce las barreras a la participación, una gobernanza que impide el control por parte de unos pocos

La lógica subyacente trata la IA no como una categoría de productos, sino como infraestructura. Al igual que la electricidad transformó todas las industrias a las que llegó, la integración de la IA tiene como objetivo aumentar la productividad en toda la economía. Los beneficios no recaen en unas pocas empresas de plataformas, sino en los fabricantes, agricultores y proveedores de servicios que adoptan la tecnología.

Esto representa una respuesta fundamentalmente diferente a la pregunta de a quién sirve la IA. En el modelo estadounidense, la IA empodera principalmente a las empresas tecnológicas y a sus accionistas; los usuarios son clientes y, a menudo, productos. En el modelo chino IA+, la IA empodera a la economía en general; las empresas tecnológicas son facilitadoras en lugar de extractoras. Se trata de la democratización de la aplicación: la IA al servicio de toda la sociedad, no sólo de quienes la construyen.

Qué significa esto para América Latina América Latina

América Latina se encuentra en una encrucijada. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, publicado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile, documenta la posición de la región: América Latina atrae sólo el 1.12 % de la inversión mundial en IA, a pesar de representar el 6.6 % del PIB mundial. Sin embargo, la región ocupa el tercer lugar a nivel mundial en descargas de aplicaciones de IA generativa, lo que sugiere que el interés supera con creces la capacidad actual.

La democratización que se está produciendo en otros lugares ofrece lecciones, aunque no un modelo a seguir. Consideremos el proyecto Cecilia de Cuba. Desarrollado por el Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial de la Universidad de La Habana, en un país que sufre apagones de veinte horas y una conexión a Internet inestable, Cecilia es un modelo lingüístico de 2,000 millones de parámetros entrenado específicamente con textos cubanos: diez años de periódicos, la enciclopedia nacional, cuatrocientas obras literarias, colecciones de leyes cubanas y letras de canciones populares. El equipo se basó en Salamandra, un modelo español de código abierto de Barcelona, y lo adaptó mediante un preentrenamiento continuo para captar los matices lingüísticos y culturales cubanos.

Cecilia no necesitaba infraestructura china, ni servicios en la nube estadounidenses, ni presupuestos multimillonarios. Lo que necesitaba eran bases de código abierto que pudieran adaptarse a nivel local, la colaboración académica con la Universidad de Alicante (España) y la determinación de crear algo que sirviera a la sociedad cubana, en lugar de importar soluciones diseñadas en otros lugares. El modelo se ha publicado bajo una licencia Creative Commons, lo que permite a otros aprender de él y desarrollarlo. Se trata de la democratización de la IA en la práctica: recursos limitados que producen una capacidad genuina mediante una adaptación inteligente, en lugar de una ampliación por la fuerza bruta.

Sin embargo, una evaluación lúcida requiere reconocer las limitaciones. Como señaló el secretario ejecutivo de la CEPAL, sigue siendo esencial cerrar las brechas en “infraestructura, talento, innovación y gobernanza”: los modelos de código abierto por sí solos no pueden sustituir la capacidad local genuina. Persisten las dependencias de hardware; los chips y las plataformas en la nube siguen estando controlados principalmente por empresas estadounidenses y, cada vez más, por empresas chinas. El camino hacia la soberanía digital es más largo que descargar un modelo.

La elección entre la visión de Washington y la de Pekín sobre la IA es, como observó un investigador de Brookings, “en sí misma una trampa”. Lo importante no es qué superpotencia seguir, sino si América Latina desarrolla las capacidades autóctonas que hacen que la elección sea significativa. La coordinación regional –normas compartidas, recursos de investigación mancomunados, adquisiciones conjuntas– ofrece una influencia que las naciones individuales no pueden lograr por sí solas.

Xiong Jie, Secretario General del Foro Académico del Sur Global.

Fuente: Revista América Latina en Movimiento, ALAI, No 559, febrero de 2026.

Foto tomada de: Casa Asia

Ultimos articulos

Etiquetas

Apoyo SUR

Buscar