Según informes recientes, se prevé que los gobiernos de todo el mundo inviertan 1,3 billones de dólares en infraestructura de inteligencia artificial para 2030, impulsados por el deseo de capacidades soberanas de IA. Esta inversión tiene como objetivo establecer el control nacional sobre la IA a través de centros de datos nacionales, modelos entrenados localmente, cadenas de suministro independientes y canales nacionales de talento.

El impulso hacia la soberanía de la IA es en gran medida una respuesta a las recientes perturbaciones mundiales, incluidos los problemas de la cadena de suministro relacionados con la COVID-19, el aumento de las tensiones geopolíticas y la guerra en Ucrania. Estos acontecimientos pusieron de manifiesto las vulnerabilidades de depender de socios internacionales para las tecnologías críticas. Sin embargo, los expertos sugieren que la búsqueda de una autonomía completa en materia de IA se enfrenta a importantes retos debido a la naturaleza intrínsecamente global del desarrollo y la implantación de la IA.

Las cadenas de suministro de la IA son complejas y abarcan varios países. Por ejemplo, los chips suelen diseñarse en Estados Unidos, pero se fabrican en Asia Oriental. Los modelos de IA se entrenan con conjuntos de datos recopilados de diversas fuentes internacionales, y las aplicaciones de IA se despliegan en numerosas jurisdicciones. Esta interconexión dificulta el logro de una autosuficiencia nacional completa en materia de IA.

Una encuesta de Accenture realizada en noviembre reveló que el 62% de las organizaciones europeas buscan activamente soluciones soberanas de IA, motivadas principalmente por preocupaciones geopolíticas más que por requisitos puramente técnicos. En Dinamarca, esta cifra se eleva al 80%, lo que indica un fuerte énfasis regional en la independencia de la IA.

El concepto de soberanía de la IA implica tradicionalmente la capacidad de una nación para desarrollar, controlar e implantar tecnologías de IA dentro de sus fronteras, libre de influencias o dependencias externas. Esto incluye la posesión de la infraestructura, los datos, los algoritmos y la experiencia necesarios para la innovación en IA. Sin embargo, la realidad del desarrollo de la IA a menudo requiere la colaboración internacional y el intercambio de recursos.

En lugar de centrarse únicamente en la autosuficiencia, algunos expertos abogan por un cambio hacia la "orquestación", que equilibre la autonomía nacional con las asociaciones estratégicas. Este enfoque implica la identificación de las áreas clave de fortaleza nacional y la colaboración con socios internacionales de confianza para cubrir las lagunas en las capacidades.

Las implicaciones de la soberanía de la IA van más allá de las consideraciones económicas y tecnológicas. También tocan cuestiones de privacidad de datos, seguridad y gobernanza ética. Cada nación debe determinar su propio enfoque para regular el desarrollo y la implantación de la IA, a fin de garantizar que se ajuste a sus valores y prioridades.

A medida que las naciones sigan invirtiendo en infraestructura de IA y desarrollando sus propias estrategias de IA, el equilibrio entre la autonomía nacional y la colaboración internacional probablemente seguirá siendo un tema central en el panorama mundial de la IA. El éxito de estos esfuerzos dependerá de la capacidad de las naciones para navegar por las complejidades de las cadenas de suministro de la IA, fomentar la innovación nacional y participar en asociaciones internacionales responsables.