A raíz del lanzamiento de ALIA, el modelo de IA de España y el anuncio del Gobierno de Chile de desarrollar su propio modelo de IA llamado LATAM GPT , la pregunta sobre si nuestros países deben invertir en sus propios modelos de Inteligencia Artificial (IA) es más relevante que nunca. Por un lado, la soberanía tecnológica se presenta como un argumento convincente. Por otro, surgen dudas sobre si estos esfuerzos podrían convertirse en gastos ineficientes con resultados limitados.
¿Dónde está el equilibrio? Analicemos ambos lados del debate.
El Caso a Favor: Soberanía Tecnológica como Imperativo
1. Autonomía y Seguridad Nacional
Depender de IA desarrollada en otros países implica riesgos significativos:
– Vulnerabilidades en seguridad: Sistemas extranjeros pueden ser susceptibles a ciberataques o interferencias.
– Pérdida de control: Las condiciones impuestas por proveedores externos pueden limitar la capacidad de acción de un país.
Desarrollar modelos propios de IA permite a los países mantener el control sobre sus infraestructuras críticas y decisiones estratégicas.
2. Adaptación a Contextos Locales
Los modelos de IA extranjeros no siempre están diseñados para las particularidades culturales, económicas y sociales de cada país. Desarrollar soluciones propias permite:
– Personalizar aplicaciones: Adaptar la IA a necesidades específicas, como el idioma local o desafíos regionales.
– Maximizar la eficiencia: Crear herramientas que resuelvan problemas reales de la población.
3. Innovación y Competitividad Económica
Invertir en IA no solo reduce la dependencia, sino que también:
– Impulsa la innovación local: Fomenta la creación de startups y empresas tecnológicas.
– Atrae y retiene talento: Ofrece formación, oportunidades y crecimiento para profesionales especializados en IA.
– Genera empleo: Fortalece la industria tecnológica y crea nuevos puestos de trabajo.
Ejemplos como España, con su iniciativa ALIA, y Chile, con LATAM GPT, demuestran que podría ser factible (técnicamente) construir modelos locales adaptados a las necesidades específicas de cada país. La viabilidad y competitividad, aún esta por verse.
El Caso en Contra: ¿Gastos Ineficientes con pobres resultados?
1. Altos Costos de Desarrollo
Desarrollar modelos propios de IA requiere una inversión significativa en:
– Infraestructura tecnológica: Centros de datos, computación en la nube y chips especializados.
– Talento especializado: Formación y retención de profesionales en IA, compitiendo con la demanda mundial de este tipo de perfiles.
Para algunos países, estos costos podrían ser prohibitivos, especialmente si no se cuenta con un ecosistema tecnológico robusto.
2. Riesgo de Duplicar Esfuerzos
En un mercado globalizado, existe el riesgo de que los países inviertan en desarrollar modelos que ya existen en el extranjero, lo que podría considerarse un desperdicio de recursos.
3. Resultados Limitados
Sin una estrategia clara y una ejecución eficiente, los proyectos de IA podrían no alcanzar los resultados esperados, convirtiéndose en gastos ineficientes que no justifican la inversión.
El Equilibrio: ¿Cómo Lograr Soberanía Tecnológica sin Desperdiciar Recursos?
La clave está en adoptar un enfoque estratégico que combine colaboración internacional con desarrollo local. Algunas de mis recomendaciones incluyen:
– Inversión focalizada: Priorizar áreas donde la IA local pueda generar un impacto tangible, como salud, educación o agricultura. Esto implica, sobre todo, la formación y potenciamiento del Capital Humano de cada país.
– Colaboración público-privada: Fomentar alianzas entre empresas, gobiernos y universidades para maximizar recursos y expertise.
– Adaptación de modelos existentes: En lugar de empezar desde cero, los países pueden adaptar modelos de código abierto a sus necesidades específicas; en otras palabras “Destilar grandes modelos de IA”.
Mis conclusiones … por el momento 😉
¿Es la soberanía tecnológica un buen motivo para que los países desarrollen sus propios modelos de IA?. Solo puedo decir – como en todo- hay pros y contras; sin embargo la respuesta a la pregunta tendrá que estar alineada a la estrategia, línea de tiempo y recursos que defina cada país, para cumplir el rol que se plantee “jugar” en un mundo donde la IA lo esta cambiando todo.
El verdadero desafío no es elegir entre soberanía y dependencia, sino encontrar un equilibrio que permita a los países aprovechar las ventajas de la IA global mientras construyen capacidades locales que fortalezcan su autonomía y competitividad. La ambición de que capacidades locales queremos construir aún puede seguir en debate; desarrollar solo la capa de negocios (demanda de usuarios finales) o construir nuestros propios modelos fundacionales desde cero (competir a lo grande); dependerá grandemente de la factibilidad técnica y la viabilidad económica de los recursos con los que disponemos ahora y también, en un futuro cercano.
Para los países en desarrollo, creo que la pregunta no es si pueden permitirse invertir en IA, sino cómo hacerlo de manera inteligente y sostenible para mejorar la vida de sus ciudadanos.