Hoy encontramos que a nivel global las empresas ya están comprometidas con el crecimiento de proyectos de inteligencia artificial (IA), y es ahora cuando ha llegado también el turno de los países.

IDC predice que para 2028, el gasto global en infraestructura de IA superará los 100 mil millones de dólares, y que durante los próximos cinco años la tasa de crecimiento anual compuesta del gasto en infraestructura de IA en la región de Asia Pacífico crecerá un 20%, un 16 % en EE.UU., mientras que en EMEA se espera que aumente un 13%. Un área importante de inversión para los países será la IA soberana.

Desde el punto de inflexión que ha sido la adopción generalizada de la IA con la introducción de ChatGPT por parte de OpenAI, empresas, organizaciones y otras entidades han estado creando sus propios modelos de IA o capacitando a LLM con sus propios datos.

Sin embargo, esto plantea una pregunta: si la IA ha de ser de código abierto, ¿quién controlará esos datos? ¿Existen casos en los que estos puedan entrar en conflicto con la cultura, los objetivos económicos o la seguridad nacional de un país?

Por esta razón, la IA soberana, consistente en que un país crea o adopta su propia IA patentada, se está convirtiendo cada vez más en una prioridad atractiva para los estados. Exploraremos en este artículo el panorama competitivo emergente y cómo la IA soberana podría cambiar el acceso y el uso de la IA en el futuro.

La creciente importancia de la IA soberana y la historia de la soberanía de los datos

Existe actualmente una carrera global por alcanzar el máximo en IA, o al menos una competencia a escala global con otros líderes en IA.

A medida que la IA continúa creciendo, los países se enfrentan a la pregunta de si prefieren confiar en modelos de IA desarrollados en terceros países o dirigir el desarrollo tecnológico de su propio país.

Muchos eligen esta última opción y buscan ahora formas de desarrollar IA basada en sus propios datos, infraestructuras IT y redes. La IA soberana es un enfoque local que crea un entorno más limitado y controlado, especialmente cuando se trata de cumplir con regulaciones más estrictas de privacidad de datos. Con la IA soberana un país o región extiende su soberanía hasta el entrenamiento, la implementación y el uso de modelos.

La idea de que una región sea dueña de su propia IA no es necesariamente un concepto nuevo. La soberanía de datos dicta que la información debe regirse por las normas y regulaciones de la región donde se genera, recopila o almacena. Esta idea se extiende a la IA soberana, pero va un paso más allá. En lugar de gestionar solamente los datos de esa región, la IA se basa en los datos, la investigación, la inteligencia y la historia únicos de ese país. Dado que la infraestructura se desarrolla y aloja localmente, los modelos de IA soberanos abordan los desafíos de seguridad y reducen el riesgo de depender de modelos de IA extranjeros.

Por ejemplo, considerando las condiciones económicas y políticas en la Unión Europea (UE), la protección de datos se vuelve aún más crítica. La IA soberana podría ser una fuente de innovación digital que se adapte a la fragmentada transformación de datos en la UE. Existen estrategias jurisdiccionales y políticas muy diferentes en la UE y en toda la región EMEA, y la IA soberana puede brindar a los países una ventaja competitiva en la era de la transformación digital.

Los principales beneficios de la IA soberana

La IA soberana ofrece un beneficio muy relevante: aumenta la privacidad y la seguridad de los datos a nivel nacional. En lugar de depender de la IA desarrollada en otros países, cada estado puede controlar todos los aspectos de su modelo de IA local. Esto incluirá los datos que se utilizan para entrenarlos así como su funcionamiento y almacenamiento.

Mantener el modelo de IA en el país también permite un control más estricto sobre los parámetros de seguridad y la privacidad de los datos, y además puede adaptarse a las necesidades de seguridad nacional. Esto es especialmente importante cuando Gartner predice que para 2027, el 40% de las filtraciones de datos se deberán al uso transfronterizo indebido.

Además, los modelos de IA soberana pueden adaptarse para satisfacer las necesidades únicas de cada país con datos contextualizados a su cultura, historia y matices sociológicos. El modelo de IA puede entrenarse con la investigación y las contribuciones nacionales de ese país, como los avances en salud y tecnología. Es una IA que "habla el mismo idioma" que el país donde se encuentra. Gartner también predice que, para 2027, un enfoque sólido de gobernanza de datos será un requisito de las "leyes y regulaciones de IA soberana a nivel mundial". La IA soberana requiere, en esencia, una buena gobernanza y exige la aplicación de la localización de datos, donde estos se recopilan, procesan y almacenan en una región específica. Esto puede permitir un acceso más rápido y una menor latencia, lo que hace que el uso de la IA sea más eficiente y eficaz.

Desafíos en el desarrollo e implementación de la IA soberana

Si bien la IA soberana puede tener muchas ventajas, existen algunos desafíos importantes que los países pueden enfrentar al desarrollar sus propios modelos. Si un país desea crear su propio modelo de IA, deberá contar con la capacidad de realizar las inversiones necesarias para respaldar esas ambiciones.

Esto incluye contar con:

Una infraestructura que satisfaga las necesidades energéticas de la IA
Soluciones de centros de datos con computación de alto rendimiento
Clústeres de GPU para el procesamiento paralelo necesario para acelerar el entrenamiento de la IA
Conectividad avanzada de red

Otro desafío es crear y mantener una fuerza laboral cualificada en el desarrollo y la gestión de la IA para respaldar las ambiciones de la IA soberana. Según un nuevo informe, los puestos de Ingeniería de Inteligencia Artificial son los empleos de más rápido crecimiento en el Reino Unido y los Países Bajos, y es uno de los empleos de mayor crecimiento en más de una docena de países.

Desarrollar innovaciones en IA soberana que sean competitivas con el resto del mundo implica invertir en programas de educación y capacitación en IA para alcanzar esos objetivos. Junto con el talento, se necesitan marcos regulatorios sólidos que regulen el desarrollo y el uso de la IA soberana. Esto incluye cómo se recopilan y utilizan los datos, cómo se entrenan los modelos de IA, la transparencia en la privacidad de los datos y la resolución de numerosas cuestiones éticas que han surgido en torno al uso de la IA. Los países también necesitan establecer una gobernanza para la supervisión, el liderazgo, la gestión y la rendición de cuentas.

IA soberana en acción e iniciativas respaldadas por gobiernos

Estamos observando avances en el desarrollo de la IA soberana, incluyendo el compromiso de los gobiernos de invertir en innovación y desarrollo de IA en sus propios países, así como la colaboración con empresas privadas para impulsar iniciativas de IA.

Estados Unidos ha anunciado su compromiso de colaborar con empresas privadas, como OpenAI y Microsoft, para impulsar el proyecto Stargate. El objetivo es invertir 500 mil millones de dólares en el desarrollo de IA en Estados Unidos durante los próximos cuatro años, incluyendo la construcción de centros de datos en todo el país.
En octubre de 2024, Dinamarca lanzó su supercomputadora Gefion, que utilizará la IA para acelerar la innovación en diversas áreas, desde la computación cuántica hasta el descubrimiento de fármacos, pasando por desafíos sociales como la transición a la energía verde, según el Centro Danés para la Innovación en IA. El acceso a la potencia de cálculo necesaria para esta supercomputadora fue uno de los obstáculos para la innovación, pero gracias a las colaboraciones público-privadas, Dinamarca cuenta ahora con la capacidad para avanzar en sus objetivos de IA.

El futuro de la IA soberana

La IA soberana es relativamente nueva. Apenas comenzamos a ver las primeras inversiones para su desarrollo. A medida que estas iniciativas crezcan, los países tomarán más decisiones sobre crear modelos de IA soberana completamente dentro de sus gobiernos, o si recurren a empresas privadas para respaldar la investigación y el desarrollo independientes, o si optan por una combinación de ambos.

Los responsables IT de los países que más inviertan en iniciativas verticales de IA deberán prepararse no solo para los nuevos modelos soberanos de IA, sino también para el impacto que tendrán en la soberanía de datos en esas regiones en su conjunto.

Está claro que el enorme esfuerzo e inversión que se está realizando en la evolución de la IA beneficiará los avances de la tecnología tanto en el sector público como en el privado.

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Para conocer más sobre implementaciones de IA, lee el documento “IA para líderes IT: despliegue de una infraestructura a prueba de futuro”.

¿Qué es la IA soberana y por qué es cada vez más importante?