[Inteligencia Artificial y Política Internacional] ⑨ Economía Política de la IA: Estrategias Nacionales de IA y Competencia Global

⑩ IA y Economía Política Internacional, Jiyeon Song [Leer el documento de trabajo]

I. Introducción

En la era de la inteligencia artificial (IA), esta se ha convertido en un activo estratégico clave en la competencia nacional y la economía política internacional. El rápido desarrollo y la difusión de la tecnología de IA se consideran una tecnología con el potencial de remodelar no solo la innovación industrial, sino también elementos clave del poder nacional como el crecimiento económico, la fuerza militar, el control de datos y los mercados financieros. En este contexto, los países están formulando y publicando estratégicamente estrategias nacionales de IA, y la competencia por el dominio tecnológico global se está desarrollando ferozmente.

Este estudio primero clasifica estas estrategias nacionales de IA en cuatro tipos ideales para analizarlas sistemáticamente. Primero, según la orientación estratégica (ofensiva vs. defensiva), se distingue si la IA se utilizará como medio para lograr la hegemonía global o si se gestionarán los riesgos y la dependencia derivados de la difusión tecnológica. Segundo, según la estructura de liderazgo de políticas (liderada por el mercado vs. liderada por el estado), se decide si la innovación se dejará en manos de empresas privadas y el mercado, o si el estado coordinará directamente la industria, los datos y la infraestructura. La combinación de estos dos criterios da lugar a cuatro tipos de estrategias: "liderada por el mercado-ofensiva", "liderada por el estado-ofensiva", "ajuste de mercado-defensiva" y "liderada por el estado-defensiva", y cada país toma diferentes decisiones estratégicas según su sistema político, estructura industrial, ecosistema tecnológico y posición internacional.

Además, las estrategias nacionales de IA deben entenderse como productos dinámicos que interactúan en el contexto estructural de la competencia global de IA. La IA, como tecnología de propósito general, tiene un impacto en todas las áreas, incluyendo la economía, la industria, el ejército y la sociedad, y la brecha tecnológica entre países no solo se traduce en una simple diferencia de productividad, sino que conduce directamente a una reconfiguración del poder nacional y la posición estratégica. Por lo tanto, la IA tiende a intensificar la competencia global hasta el punto de una guerra total. Sin embargo, esta competencia de IA conlleva el riesgo de amplificar los efectos negativos de las estrategias que persiguen cada país. Por lo tanto, la construcción de una Gobernanza de IA a nivel internacional es una tarea urgente para gestionar estos riesgos.

II. Estrategias Nacionales de IA

Con el reciente y rápido aumento de la importancia estratégica de la IA, los países están formulando y publicando estratégicamente "Estrategias Nacionales de IA". En marzo de 2017, el gobierno canadiense anunció la "Estrategia Pan-Canadiense de Inteligencia Artificial", que implicaba un apoyo financiero integral. Esto fue un intento de definir la IA no solo como una tecnología industrial, sino como una tecnología estratégica que determinaría la competitividad nacional, el crecimiento económico y la capacidad de innovación a largo plazo, y de coordinar sistemáticamente a nivel nacional la inversión en investigación y desarrollo, la formación de talentos y la construcción de un ecosistema de innovación.[1]Posteriormente, con el anuncio de estrategias de IA por parte de numerosos países, las políticas de IA a nivel nacional se han extendido por todo el mundo. La aparición y difusión de estas estrategias nacionales de IA demuestran que la IA se percibe no solo como una nueva tecnología, sino como una tecnología de propósito general que puede remodelar elementos clave del poder nacional, como la productividad, la estructura industrial, la fuerza militar, el control de datos y los mercados financieros. Por lo tanto, las estrategias nacionales de IA deben entenderse no como una simple expansión de las políticas de fomento industrial, sino como el resultado de respuestas estratégicas de los países para redefinir su posición político-económica en medio de la competencia por el dominio tecnológico y la reconfiguración de las cadenas de valor globales.[2]

Las estrategias nacionales de IA pueden definirse como "un conjunto de políticas gubernamentales coordinadas bajo objetivos claros para maximizar los beneficios potenciales y minimizar los costos potenciales que la IA traerá a la economía y la sociedad".[3] Esta definición implica tres elementos clave. En primer lugar, la estrategia de IA se basa en el establecimiento de objetivos claros a nivel nacional. En segundo lugar, se combinan de forma coordinada diversas herramientas políticas, como la investigación y el desarrollo, las políticas industriales, la educación y la formación de personal, la regulación, la gobernanza de datos y la cooperación internacional. En tercer lugar, se consideran simultáneamente los objetivos ofensivos de promoción del crecimiento y los objetivos defensivos de gestión de riesgos. De hecho, los gobiernos de diversos países han establecido objetivos políticos diferentes, como la consecución del liderazgo mundial en IA, el fortalecimiento de la soberanía tecnológica, la protección de industrias estratégicas y la supervisión y regulación de la adopción de IA. Esto significa que las estrategias nacionales de IA van más allá de las simples políticas de fomento industrial y representan una visión integral de cómo el estado gestionará y dirigirá el desarrollo y la difusión de la tecnología de IA dentro de un orden político-económico determinado.

Este artículo presenta cuatro "tipos ideales" de estrategias de desarrollo de IA para comprender sistemáticamente estas estrategias nacionales de IA. El tipo ideal es un concepto propuesto por Max Weber, un modelo conceptual construido para comprender analíticamente la realidad compleja y mixta, en lugar de una entidad empírica que existe tal cual en la realidad.[4] Esto no es para clasificar la realidad de manera simplista, sino para proporcionar un punto de referencia analítico para comparar y evaluar en qué dirección y características institucionales se acercan más las estrategias de cada país. Si bien las estrategias nacionales de IA reales varían según el sistema político, la estructura industrial, el ecosistema tecnológico, el sistema financiero y el sistema de valores sociales de cada país, pueden tipificarse en función de su dirección básica y estructura de liderazgo de políticas.

El primer criterio para distinguir los tipos ideales es la "orientación estratégica". Esto se refiere a los valores que la estrategia de IA prioriza en última instancia y a cómo se posiciona la IA como un medio dentro del poder y el modelo de desarrollo del país. Aquí, se puede distinguir entre estrategias ofensivas y defensivas. Las estrategias ofensivas son un enfoque que busca asegurar una ventaja competitiva en el campo de la IA en medio de la competencia global por el dominio tecnológico, y a través de ello, asegurar la superioridad económica, militar y científico-tecnológica. La aceleración de la innovación tecnológica, la acumulación de recursos de datos y computación, la formación de efectos de red, la dirección de los estándares tecnológicos globales y la infraestructura, y el control de componentes clave y cadenas de suministro se establecen como tareas clave. En este caso, la IA se considera un motor de crecimiento y un activo estratégico, y está directamente vinculada a la expansión del poder estatal. Por otro lado, las estrategias defensivas se centran en minimizar los riesgos que la competencia de IA podría generar, como la dependencia industrial, la vulnerabilidad de los datos, el impacto en el mercado laboral y el aumento de la desigualdad social. Esto no significa reprimir el desarrollo tecnológico, sino que implica un enfoque de ajuste que busca asegurar la autonomía económica y la estabilidad social gestionando institucionalmente la velocidad, el alcance y el método de adopción. Por lo tanto, la "orientación estratégica" es un eje conceptual que mide la dirección básica de la política, centrándose en si se utiliza activamente la IA como medio para expandir el poder estatal o si se centra en gestionar los impactos estructurales derivados de la difusión de la IA.

El segundo criterio es la "estructura de liderazgo de políticas". Esto se refiere a cómo se distribuyen la autoridad y el liderazgo entre el estado y el mercado, especialmente las empresas de plataformas digitales, en el proceso de formulación y ejecución de la estrategia de IA. Aquí, la "estructura de liderazgo de políticas" no se refiere simplemente al nivel o la intensidad de la intervención gubernamental, sino que es un concepto estructural que explica a qué actor se atribuye en última instancia el poder de toma de decisiones clave y el control estratégico en el sistema de gobernanza en torno al desarrollo de la IA. En las estrategias lideradas por el mercado/plataforma, las empresas privadas, especialmente las grandes empresas de plataformas tecnológicas y los ecosistemas de capital de riesgo, actúan como la principal fuerza impulsora de la innovación. El gobierno proporciona la base institucional, como el apoyo a la investigación básica, la mejora del marco regulatorio, la promoción de la competencia y la elaboración de directrices éticas, pero la dirección y la velocidad específicas de la innovación tecnológica están determinadas por la competencia del mercado, los mercados de capital y los efectos de red. Por otro lado, en las estrategias lideradas por el estado, el gobierno establece las prioridades de desarrollo de la IA y coordina directamente el desarrollo tecnológico utilizando políticas industriales, apoyo fiscal, instituciones de investigación pública, adquisiciones públicas y poder regulatorio. La designación de industrias estratégicas, la inversión pública a gran escala, el control estatal de la infraestructura de datos y la vinculación con la seguridad son características típicas. En este caso, el estado funciona no solo como un promotor, sino como un director y un actor central en la asignación de recursos.

La combinación de estos dos criterios da lugar a cuatro tipos ideales de estrategias nacionales de IA: "liderada por el mercado-ofensiva", "liderada por el estado-ofensiva", "ajuste de mercado-defensiva" y "liderada por el estado-defensiva". Por supuesto, las estrategias nacionales de IA en la realidad no pertenecen completamente a uno de estos tipos, sino que tienen un carácter complejo y se ubican en un continuo. Sin embargo, estos tipos ideales proporcionan un marco analítico útil para analizar cómo los países responden al desarrollo y la difusión de la tecnología de propósito general de la IA.

<Tabla 1> Tipos Ideales de Estrategias Nacionales de IA

1. Estrategia de ofensiva liderada por el mercado (market-led offensive strategy)

La estrategia de ofensiva liderada por el mercado se refiere a un tipo de estrategia que, si bien reconoce la IA como un activo estratégico clave en la competencia por el poder estatal, sitúa la principal fuerza impulsora de su desarrollo en la competencia del mercado y la capacidad de innovación del sector privado, en lugar de en el control directo del estado o la planificación centralizada. En esta estrategia, el estado no actúa como un controlador que dirige detalladamente el desarrollo tecnológico, sino como un coordinador y facilitador que presenta una visión a largo plazo, establece direcciones normativas y diseña las bases institucionales y financieras. Los actores descentralizados, como empresas, universidades, institutos de investigación, ecosistemas de capital de riesgo y mercados de capital, son los ejecutores de la innovación. El estado fortalece estratégicamente sus capacidades a través de medidas como la expansión de la inversión en investigación y desarrollo, la apertura de datos y recursos de computación, la mejora regulatoria, el establecimiento de estrategias de estandarización, la estabilización de la cadena de suministro y la implementación de medidas de seguridad selectivas. Por lo tanto, esta estrategia se caracteriza por un "liberalismo estratégico" que, si bien defiende el libre mercado, persigue objetivos ofensivos como la obtención de la hegemonía tecnológica, la primacía en los estándares internacionales y la superioridad militar.

El campo de la IA es un área particularmente adecuada para este liberalismo estratégico. Tras el llamado "invierno de la IA" en la década de 1970, que provocó una reducción del apoyo público, las empresas privadas han liderado su desarrollo. Innovaciones clave como los robots industriales, la minería de datos, la IA basada en la nube y los modelos de lenguaje a gran escala se han producido principalmente en el sector privado. Hoy en día, gigantes tecnológicos como Microsoft, Google, Amazon, Meta y OpenAI lideran el desarrollo de la IA, basándose en sus vastos datos, recursos de computación y plataformas globales.[5] Por lo tanto, la IA se considera una tecnología eminentemente centrada en el mercado, donde la competencia entre empresas determina la velocidad y la dirección de la innovación. Esta estructura liderada por el sector privado es también una razón clave por la que la estrategia de ofensiva liderada por el mercado tiene una alta coherencia en el campo de la IA.

Estados Unidos es el ejemplo más representativo de esta estrategia. La "American AI Initiative", anunciada por la primera administración Trump en 2019, estableció el mantenimiento y fortalecimiento del liderazgo estadounidense en IA como objetivo nacional, pero su enfoque se centró en la creación de un entorno de innovación en lugar del control industrial centralizado. Los puntos clave incluyeron la expansión de la inversión federal en investigación y desarrollo de IA, la apertura de datos federales de alta calidad y recursos de computación, la minimización de las barreras regulatorias que obstaculizan la innovación, la formación de personal STEM y la participación en la formación de normas internacionales. En particular, se intentó garantizar institucionalmente la autonomía de la innovación privada al evitar la regulación previa excesiva y enfatizar la regulación basada en el desempeño, fundamentada en análisis de costo-beneficio. Esto puede evaluarse como una estrategia de facilitación que, si bien establece objetivos ofensivos, se centra en la creación de ecosistemas y la construcción de bases institucionales en términos de instrumentos políticos.[6]

La "Winning the Race: America’s AI Action Plan", anunciada por la segunda administración Trump en 2025, evolucionó hacia una estrategia ofensiva más explícita y estructurada. Este plan se centra en tres ejes: acelerar la innovación en IA, construir infraestructura de IA en Estados Unidos y liderar la diplomacia y seguridad de la IA a nivel internacional, situando la competencia estratégica entre Estados Unidos y China en primer plano. Incluye una estrategia de implementación integral que combina industria, seguridad y diplomacia, como la revisión regulatoria y el fortalecimiento de la desregulación, la promoción del ecosistema de código abierto, la expansión de la infraestructura de semiconductores, centros de datos y energía, la construcción de infraestructura de IA de alta seguridad para agencias militares y de inteligencia, el fortalecimiento de los controles de exportación y la formación de bloques tecnológicos basados en alianzas. Es decir, mientras que la estrategia de 2019 se centró en sentar las bases institucionales del ecosistema de innovación, la estrategia de 2025 puede considerarse un marco de implementación integral que busca convertir los resultados de la innovación en ventajas geopolíticas a través de la reconfiguración de la cadena de suministro, el control tecnológico y la expansión de redes de alianzas. El America’s AI Action Plan de 2025 ha fortalecido aún más el papel estratégico del estado al explicitar la competencia por la hegemonía de la IA, fortalecer la securitización de la IA y institucionalizar las estrategias de control tecnológico y formación de bloques contra países competidores.[7] A pesar de ello, ambas estrategias pueden evaluarse como que mantienen consistentemente su carácter de liderazgo de mercado, ya que el gobierno no opera la industria de la IA de manera planificada y el centro de la innovación se mantiene en las empresas privadas y las comunidades de investigación.

<Tabla 2> Comparación de American AI Initiative vs. America’s AI Action Plan

La principal fortaleza de la estrategia de ofensiva liderada por el mercado es su coherencia estructural con el modelo de desarrollo de la IA centrado en el sector privado. Una estructura de mercado competitiva permite la experimentación de diversas rutas tecnológicas, filtra rápidamente los fracasos y fomenta la entrada masiva de capital y talento. Las empresas con plataformas globales pueden difundir estándares tecnológicos y pilas tecnológicas a través de efectos de red, y el estado puede responder de manera flexible a los riesgos geopolíticos interviniendo selectivamente en puntos estratégicos como las cadenas de suministro, la seguridad y los estándares. En otras palabras, se produce una división estructural del trabajo en la que el mercado asegura la velocidad y la escala del desarrollo tecnológico, y el estado se encarga de la transformación estratégica de los resultados. Sin embargo, esta estrategia también tiene limitaciones estructurales. Las empresas toman decisiones basadas en el riesgo y el rendimiento, por lo que la seguridad a largo plazo, la ética y la responsabilidad social pueden quedar en segundo plano. El fortalecimiento del dominio del mercado y el monopolio de datos por parte de las empresas de plataformas pueden obstaculizar la competencia y exacerbar la desigualdad. Además, pueden surgir problemas de coherencia estratégica, ya que los intereses comerciales de las empresas privadas no siempre coinciden con las estrategias a largo plazo del estado.[8]

La estrategia de ofensiva liderada por el mercado puede considerarse una estrategia híbrida que busca obtener una ventaja en la competencia por la hegemonía tecnológica internacional movilizando al máximo la capacidad de innovación del sector privado mediante el diseño de un entorno institucional y de incentivos estratégicos, en lugar de que el estado controle directamente la industria. El caso de Estados Unidos demuestra una evolución hacia la promoción activa de la reconfiguración del orden geopolítico centrado en la tecnología, al tiempo que se mantiene un ecosistema de innovación abierto.

2. Estrategia de ofensiva liderada por el estado (state-led offensive strategy)

La estrategia de ofensiva liderada por el estado define la IA no solo como un medio de innovación industrial, sino como un activo estratégico clave directamente relacionado con la reconfiguración estructural del poder estatal. Busca asegurar una posición de liderazgo en la competencia tecnológica internacional mediante la dirección integral del establecimiento de visiones a largo plazo, la asignación de recursos, el diseño institucional, la organización industrial y la integración de la seguridad por parte del gobierno central. En esta estrategia, el gobierno central dirige la hoja de ruta de desarrollo, las tecnologías prioritarias, la disposición industrial, el sistema de gestión de datos, los estándares y la dirección regulatoria, mientras que el mercado y las empresas son movilizados y coordinados dentro del marco de la estrategia estatal.

El ejemplo más típico de este tipo ideal es China. Con el "A New Generation Artificial Intelligence Development Plan" publicado por el Consejo de Estado en 2017, China elevó la IA a la máxima prioridad estratégica nacional y estableció el objetivo a largo plazo de convertirse en un centro líder de innovación en IA a nivel mundial para 2030. Este plan define la IA como una tecnología estratégica que liderará el futuro y tiene una clara orientación ofensiva al enfatizar la adquisición nacional de activos estratégicos como algoritmos clave, chips de IA avanzados, recursos de datos y sistemas inteligentes, buscando simultáneamente la autosuficiencia tecnológica y la superioridad competitiva global. En particular, al vincular directamente el desarrollo de la IA con la modernización militar a través de la estrategia de fusión civil-militar, se ha convertido en un proyecto nacional que integra tecnología, industria y seguridad.

En términos de estructura de liderazgo político, el gobierno central supervisa la dirección del desarrollo a través de la reconfiguración de laboratorios nacionales clave y bases de innovación, la inversión masiva de finanzas y finanzas políticas, la designación de industrias estratégicas y el apoyo con subsidios, y la construcción de un sistema de gobernanza de datos. Las principales empresas de plataformas como Alibaba, Tencent, Baidu y Huawei funcionan como socios ejecutores de la estrategia estatal, además de ser actores de innovación autónomos. Esto muestra la naturaleza de un complejo tecnológico-industrial integrado bajo la estrategia estatal, a diferencia del modelo donde las empresas privadas son centrales como actores independientes del mercado. Además, los datos se redefinen como activos estratégicos directamente relacionados con la seguridad nacional, más allá de ser un factor de competencia de mercado, y su recopilación, distribución, utilización y transferencia transfronteriza se integran gradualmente en el ámbito de la gestión estatal. Los sistemas de supervisión legal, ética, de estándares, de propiedad intelectual y de seguridad también se perfeccionan de manera proactiva, formando una estructura de supervisión que abarca desde el diseño de algoritmos hasta la etapa de aplicación, caracterizada por un enfoque sistemático para impulsar la difusión tecnológica a gran escala dentro de un rango controlable.[9]

Gracias a estas características estructurales, la estrategia de ofensiva liderada por el estado tiene las fortalezas de la movilización concentrada de recursos, la coherencia en la ejecución de estrategias a largo plazo, la coordinación integral de tecnología, industria y militar, y la rápida construcción de infraestructura a gran escala. En particular, la capacidad del estado para concentrar recursos en industrias estratégicas integrando políticas fiscales, financieras e industriales en la etapa de persecución tecnológica es ventajosa para la acumulación rápida de capacidades. Sin embargo, al mismo tiempo, la estructura burocrática centralizada puede limitar la diversidad de innovaciones radicales y disruptivas, y la designación de industrias estratégicas y subsidios a gran escala conllevan el riesgo de mala asignación de recursos y errores de juicio político. Si la autonomía de las empresas se subordina excesivamente a la estrategia estatal, la flexibilidad y la creatividad en la competencia del mercado global pueden debilitarse, y el fortalecimiento del control de datos y la expansión de la intervención estatal pueden ser factores limitantes para la cooperación internacional y la formación de confianza. Además, cuanto más estrechamente se vincule el desarrollo tecnológico con la estrategia estatal, mayor será la tendencia de los conflictos políticos internacionales a transferirse al ámbito tecnológico, lo que también se señala como una limitación estructural.[10] En otras palabras, la estrategia de ofensiva liderada por el estado es un tipo de estrategia cuyas fortalezas radican en su alta capacidad de movilización y la ejecución de estrategias a largo plazo, pero cuya sostenibilidad depende de cómo se asegure la flexibilidad institucional y la apertura internacional.

3. Estrategia de defensa de ajuste del mercado (market-shaping defensive strategy)

La estrategia de defensa de ajuste del mercado, si bien reconoce la IA como una tecnología estratégica clave, es un tipo de estrategia que busca defender los valores, instituciones y la estabilidad social propios mediante la reconfiguración de las condiciones institucionales y las normas del mercado, en lugar de asegurar una ventaja ofensiva en la competencia por la hegemonía tecnológica internacional. En esta estrategia, el estado actúa no solo como un promotor industrial, sino también como un diseñador de normas y un gestor de riesgos. La fuerza impulsora de la innovación tecnológica todavía reside en el sector privado, pero el estado moldea estructuralmente la trayectoria del desarrollo tecnológico a través de la regulación legal, los sistemas de estandarización, la gobernanza de datos, las políticas de competencia y los mecanismos de responsabilidad. Es decir, en lugar de cerrar el mercado o controlar directamente la producción, es una estrategia que establece límites institucionales para que el desarrollo tecnológico no entre en conflicto con la democracia, los derechos humanos, la protección de datos personales y la confianza social, mediante la reconfiguración de las reglas de funcionamiento del mercado.

El ejemplo representativo de esta estrategia es el Reglamento de IA de la UE (EU AI Act) adoptado por la Unión Europea. Este reglamento, adoptado en 2024, es el primer marco regulatorio integral de IA del mundo y tiene como principio central el "enfoque basado en el riesgo". Clasifica los sistemas de IA según su nivel de riesgo en "riesgo inaceptable", "alto riesgo", "riesgo limitado" y "riesgo mínimo", y diferencia la intensidad de la regulación proporcionalmente a la magnitud del riesgo. Se prohíben sistemas como la evaluación crediticia social, la manipulación de grupos vulnerables y el reconocimiento biométrico remoto en tiempo real a gran escala. La IA de alto riesgo utilizada en áreas como la educación, el empleo, el crédito, la aplicación de la ley, la inmigración y la justicia debe cumplir con estrictos requisitos de gestión de riesgos, garantía de calidad de datos, documentación técnica, supervisión humana, precisión, robustez y ciberseguridad. Además, para la IA de propósito general (General Purpose AI), se diseñó para gestionar proactivamente los riesgos sistémicos imponiendo requisitos adicionales de evaluación e informes para modelos con una escala de computación superior a ciertos umbrales. El enfoque de la UE se caracteriza también por ser parte de una estrategia integral de ajuste del mercado que reconfigura el orden digital en su conjunto, en lugar de ser una regulación aislada de la IA. La protección de datos personales reforzada a través del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), la regulación del dominio del mercado de las plataformas a través de la Ley de Mercados Digitales (DMA) y el fortalecimiento de la responsabilidad de las plataformas en línea a través de la Ley de Servicios Digitales (DSA) se combinan con la regulación de la IA para formar un marco normativo coherente.[11] A través de esto, la UE persigue una estrategia de "poder normativo" que, en lugar de asegurar directamente la superioridad industrial en la competencia por la hegemonía tecnológica, busca dar forma a los principios operativos del mercado global a través de normas y estándares.

Las fortalezas de la estrategia de defensa de ajuste del mercado son claras. En primer lugar, se puede asegurar la estabilidad a largo plazo y la legitimidad democrática al institucionalizar de antemano los riesgos sociales y políticos que el desarrollo tecnológico puede acarrear. En segundo lugar, un marco regulatorio claro proporciona previsibilidad a las empresas y a los inversores, y aumenta la confianza de los consumidores. En tercer lugar, a nivel internacional, se puede ejercer influencia en el proceso de formación del orden tecnológico global al asegurar la primacía en normas y estándares. Esto puede evaluarse como un intento de asegurar la autonomía estratégica en el nivel de la competencia normativa, más allá de la simple competencia industrial. Sin embargo, esta estrategia también conlleva limitaciones estructurales. El problema más crucial es el riesgo de "regulación excesiva y preventiva" que surge al introducir regulaciones integrales en una etapa anterior a la madurez tecnológica. La estricta regulación previa aumenta los costos de cumplimiento y supone una carga particularmente pesada para las startups y las PYMES con recursos de capital y legales limitados. Esto puede obstaculizar la experimentación innovadora y la rápida comercialización, debilitando la dinámica del ecosistema industrial.

Además, el complejo marco regulatorio puede, paradójicamente, favorecer a las grandes empresas. Las empresas globales con recursos suficientes pueden absorber los costos de cumplimiento regulatorio, pero las nuevas empresas pueden tener incentivos para abandonar el mercado o trasladarse fuera de la UE. Es más, aunque la UE ha asegurado una posición de liderazgo en la capacidad de establecer normas, su base industrial es relativamente débil en comparación con Estados Unidos y China en términos de desarrollo de modelos a hiperescala y de infraestructura de computación a gran escala.[12] En estas circunstancias, la introducción temprana de regulaciones estrictas puede exacerbar un desequilibrio estructural en el que se ejerce el "poder de crear reglas" pero se limita el "poder de producir tecnología". Esto puede, a largo plazo, entrar en tensión con el objetivo de asegurar la "autonomía estratégica".

La estrategia de defensa de ajuste del mercado es un enfoque que busca defender los valores sociales y la estabilidad institucional mediante la formación estructural de la dirección del desarrollo tecnológico a través de leyes y regulaciones, sin controlar completamente el mercado. El Reglamento de IA de la UE es el ejemplo más sistemático de esta estrategia, y puede considerarse un intento de redefinir la competencia tecnológica no como una simple competencia por la hegemonía industrial, sino como una competencia normativa. Sin embargo, esta estrategia requiere un ajuste continuo entre la legitimidad normativa y la competitividad industrial, y su resultado a largo plazo dependerá de cómo se diseñe ese equilibrio.

4. Estrategia de defensa liderada por el estado (state-led defensive strategy)

La estrategia de defensa liderada por el estado es un tipo de estrategia que, si bien reconoce la IA como una tecnología estratégica clave para la seguridad nacional y el desarrollo económico, se centra en proteger la base industrial y asegurar la autosuficiencia de manera proactiva por parte del estado, en lugar de buscar activamente una ventaja ofensiva en la competencia global por la hegemonía tecnológica. En esta estrategia, el estado actúa como el principal promotor de la industria y el ejecutor de la protección del mercado. En lugar de depender completamente de la competencia autónoma del mercado, el gobierno moviliza diversos instrumentos políticos, como subsidios, adquisiciones públicas, apoyo a la investigación y desarrollo, regulación de empresas extranjeras, control de datos e inversión en infraestructura, para proteger el ecosistema de IA nacional de las presiones competitivas externas. Esto puede considerarse un intento de construir un "espacio de amortiguación estratégico" institucionalmente para permitir el crecimiento de la industria nacional, previniendo la dependencia industrial que podría surgir de la monopolización de la tecnología, los datos y las plataformas por parte de las empresas líderes mundiales.

Esta estrategia defensiva está evolucionando un paso más allá de la simple protección del mercado al combinarse con el concepto de IA Soberana (Sovereign AI). La IA Soberana se refiere a un enfoque estratégico que busca construir de forma autónoma no solo la soberanía de los datos, gestionando los datos de acuerdo con el marco legal nacional, sino también el diseño, entrenamiento, despliegue y operación de modelos de IA, así como la infraestructura de computación y el sistema de gobernanza que los respaldan. Esto va más allá de la pregunta de "quién controla los datos" para extenderse a la cuestión más fundamental de la soberanía: "quién diseña los algoritmos y modelos, y bajo qué reglas y valores opera la IA". La estrategia de defensa liderada por el estado puede considerarse un enfoque que busca lograr la autosuficiencia tecnológica a largo plazo y la autonomía estratégica mediante la consecución de esta soberanía de la IA.[13]

India puede clasificarse como un ejemplo representativo de esta estrategia de defensa liderada por el estado. Si bien India reconoce que la IA es un motor clave para el crecimiento económico y la transformación digital, ha sido cautelosa ante la dependencia estructural de su ecosistema de IA de las empresas de plataformas estadounidenses y chinas. En este contexto, NITI Aayog presentó una visión estratégica a nivel nacional con la publicación de "National Strategy for Artificial Intelligence: AI for All" en 2018. Aunque esta estrategia enfatiza superficialmente el "crecimiento inclusivo", su contenido muestra claramente el carácter de una estrategia de defensa liderada por el estado que persigue la autosuficiencia tecnológica y la soberanía.[14]

La estrategia "AI for All" de la India está diseñada para que el estado dirija la dirección del desarrollo de la IA, en primer lugar, mediante la creación de demanda centrada en el sector público. India ha seleccionado áreas de aplicación prioritaria como la salud, la agricultura, la educación, las ciudades inteligentes y la movilidad inteligente, que tienen altos efectos externos sociales. Este es un enfoque que prioriza la "optimización social" sobre la maximización de beneficios a corto plazo, y contiene la intención de prevenir que la industria de la IA se reconfigure como un mercado de consumo comercial centrado en empresas extranjeras de plataformas. En particular, al crear demanda directamente en áreas donde el incentivo de inversión para el sector privado es bajo, como la agricultura y la salud, se busca guiar la dirección del desarrollo industrial hacia objetivos públicos.

En segundo lugar, esta estrategia busca sistematizar el ecosistema de investigación a nivel estatal a través de una estructura dual: CORE (Centres of Research Excellence) para fortalecer las capacidades de investigación básica y ICTAI (International Centres for Transformational AI) centradas en la aplicación y la adopción industrial. Esto no se limita a la simple adopción de tecnología extranjera, sino que es una estrategia gradual que busca la "indigenización" de la tecnología a largo plazo a través de la "adaptación" y la "aplicación". Puede evaluarse como una elección para acumular capacidades độc lập aprovechando la "ventaja del último en llegar" (late-mover advantage), reconociendo las limitaciones como seguidor tardío.

En tercer lugar, se da importancia a la garantía de la soberanía de los datos y el control de las plataformas. India busca mantener el control de los datos a nivel nacional mediante requisitos de localización de datos, perfeccionamiento de sistemas de protección de datos personales y establecimiento de marcos regulatorios sectoriales. Además, a través de la concepción del National AI Marketplace (NAIM), se diseña una plataforma pública que integra la recopilación de datos, la anotación y el despliegue de modelos, mitigando así la dependencia estructural de las plataformas de las grandes tecnológicas globales y permitiendo que el estado funcione como coordinador y diseñador del ecosistema. Esto puede interpretarse como un intento de construir la base institucional de la IA Soberana.

En cuarto lugar, se lleva a cabo la mejora de los recursos humanos y la base institucional de manera paralela. Programas de reciclaje a gran escala, modelos de educación distribuidos y estrategias para crear nuevos empleos como la anotación de datos pueden entenderse como medidas defensivas para mitigar el impacto de la automatización y minimizar los conflictos sociales. Al mismo tiempo, la mejora del sistema de propiedad intelectual (PI) que refleja las especificidades de las patentes de datos y los modelos basados en datos puede considerarse una preparación institucional para no depender de la estructura de propiedad intelectual centrada en empresas extranjeras.

Las fortalezas de la estrategia nacionalista-defensiva incluyen: en primer lugar, la reducción de la dependencia de la tecnología externa y la construcción de una base de autosuficiencia industrial a largo plazo. Las políticas proteccionistas evitan que las empresas nacionales en etapas iniciales quiebren en competencia directa con gigantes globales y les otorgan tiempo para acumular tecnología. Además, el enfoque de IA Soberana, que busca mantener los datos y la infraestructura bajo control nacional, contribuye a mitigar los riesgos de seguridad y a mantener la autonomía política. Además, el modelo de desarrollo de IA centrado en objetivos públicos puede asegurar la legitimidad social y ayudar a mitigar los problemas de desigualdad y exclusión que pueden surgir durante la transformación digital. Sin embargo, la estrategia nacionalista-defensiva también presenta limitaciones estructurales. El proteccionismo excesivo corre el riesgo de debilitar la presión competitiva, lo que reduce la eficiencia y la capacidad de innovación de la industria nacional. Si bien el endurecimiento de las regulaciones contra las empresas extranjeras puede tener un efecto de defensa del mercado a corto plazo, a largo plazo también existe la posibilidad de una disminución de la inversión extranjera y una reducción de la cooperación tecnológica. Además, la construcción de IA Soberana requiere costos enormes, incluida la adquisición de infraestructura de computación a gran escala, recursos energéticos y personal cualificado, y existen limitaciones tecnológicas para que los países rezagados construyan modelos independientes. Además, la asignación de recursos liderada por el estado corre el riesgo de ir acompañada de juicios políticos e ineficiencias burocráticas.

La estrategia nacionalista-defensiva puede considerarse una respuesta realista para los países rezagados en la competencia global de IA, una estrategia defensiva y centrada en la soberanía para prevenir la dependencia estructural del poder tecnológico externo y asegurar la soberanía tecnológica. La estrategia de la India, bajo el discurso del crecimiento inclusivo, aspira a construir una IA Soberana, mostrando un enfoque que prioriza el control del ecosistema y la internalización de la tecnología sobre la apertura del mercado. Esto puede evaluarse como un ejemplo típico de estrategia de desarrollo de IA liderada por el estado, cuyo objetivo principal es la supervivencia tecnológica y la autonomía estratégica, distinguiéndose de una estrategia ofensiva de hegemonía.

5. Diversidad de las estrategias nacionales de IA

Las cuatro estrategias nacionales de IA examinadas hasta ahora pueden clasificarse según su actitud hacia la competencia tecnológica global y la forma en que establecen la relación entre el estado y el mercado. La primera es una cuestión de orientación estratégica, si se busca expandir la influencia en el orden internacional a través de la IA o gestionar la dependencia y los riesgos; la segunda es una cuestión de quién es el actor que impulsa la innovación.

La estrategia de mercado-ofensiva persigue la hegemonía global de la IA, utilizando la capacidad de innovación y acumulación de capital de las empresas privadas como motor principal. En esta estrategia, el estado actúa como facilitador, creando un entorno propicio para la innovación a través de la desregulación, el apoyo a la I+D, la atracción de talento y los beneficios fiscales, en lugar de controlar directamente la industria. La estrategia nacionalista-ofensiva busca mantener objetivos ofensivos, pero lograrlos a través de políticas industriales y movilización de recursos centradas en el estado. En este caso, el estado no es un mero coordinador, sino un actor clave que diseña la dirección de la industria y asigna recursos de manera concentrada a áreas estratégicas. La estrategia de ajuste de mercado-defensiva es un enfoque que mantiene la estructura básica de la economía de mercado, pero gestiona los riesgos sociales que la tecnología de IA puede generar a través de una regulación sólida y un diseño institucional. Este tipo prioriza la protección de valores como la seguridad, la ética, los derechos humanos y la protección de datos, por encima de la expansión ofensiva en la competencia por la hegemonía global. La estrategia nacionalista-defensiva es aquella en la que el estado lidera el desarrollo industrial, pero su propósito es prevenir la dependencia tecnológica y asegurar la autonomía estratégica, en lugar de la hegemonía global. Esta estrategia busca la internalización del ecosistema de IA nacional a través de la protección industrial, el control de datos, la creación de demanda pública y la autosuficiencia de la infraestructura.

Tabla 3. Diversidad de las estrategias nacionales de IA

Estas cuatro estrategias nacionales de IA son combinaciones estratégicas seleccionadas de manera diferente según la capacidad nacional, la estructura industrial, el sistema político y el estatus internacional. Es probable que aparezcan de forma mixta en lugar de mutuamente excluyentes, dependiendo de las condiciones estructurales en las que se encuentre cada país. Sin embargo, esta tipología proporciona un marco analítico útil para comprender la estructura de la competencia global de IA y para comparar y analizar las implicaciones de las elecciones estratégicas de cada país.

III. Interacción entre la competencia global de IA y las estrategias nacionales

Las estrategias de desarrollo de IA parten de las elecciones políticas de los países individuales, pero en realidad no operan en un entorno aislado. La IA, como tecnología de propósito general (General Purpose Technology), tiene efectos de difusión en todas las áreas económicas, industriales, militares y sociales, y su velocidad de desarrollo y alcance de difusión tienen el potencial de remodelar la competitividad nacional y la estructura jerárquica del orden internacional. Además, la acumulación de datos a gran escala, la adquisición de recursos de computación, los efectos de aprendizaje acumulativo del rendimiento de los algoritmos, los efectos de red y la dependencia del ecosistema de plataformas crean una estructura que permite a los líderes ampliar la brecha más rápidamente. En esta estructura, es fácil que se produzcan fenómenos de "el ganador se lo lleva todo" o "el ganador tiene ventaja". Los países o empresas que primero se apoderan del mercado forman una ventaja de auto-fortalecimiento al absorber capital, datos y talento adicionales, mientras que los seguidores requieren costos y tiempos exponenciales para alcanzar el mismo nivel. La industria de la IA tiene una estructura de competencia con costos de demora muy altos, y la percepción de que "una vez que te quedas atrás, es difícil ponerte al día" ejerce una fuerte presión sobre la elección de estrategias a nivel nacional.

En medio de esta presión competitiva, las estrategias de IA de cada país muestran tendencias de convergencia a través de la interacción. En particular, a medida que se intensifica la competencia por la hegemonía de la IA, es muy probable que se produzca una convergencia entre la estrategia de mercado-ofensiva de EE. UU. y la estrategia nacionalista-ofensiva de China, lo que promoverá la formación de bloques tecnológicos y la fragmentación de las cadenas de suministro. Además, la competencia por la velocidad tecnológica debida a la presión competitiva dificulta la realización de la estrategia de ajuste de mercado-defensiva y aumenta el riesgo de no poder gestionar adecuadamente los efectos externos sociales, como el impacto en el mercado laboral, el desequilibrio de información y la creciente desigualdad. La promoción indiscriminada de la estrategia de IA Soberana también puede provocar un desperdicio de recursos y una ineficiencia estratégica. Por lo tanto, a medida que la competencia de IA y la difusión tecnológica se aceleran, aumentan los riesgos en términos de estabilidad económica y social global y el uso eficiente de los recursos estratégicos nacionales, y estos son problemas que no pueden ser gestionados solo a nivel de un solo país. Por lo tanto, se requiere la construcción de una Gobernanza de IA a nivel internacional.

1. Competencia global de IA

El 1 de septiembre de 2017, el presidente ruso, Vladimir Putin, declaró en una clase magistral con estudiantes: "Quien lidere en el campo de la IA se convertirá en el gobernante del mundo".[15] Su declaración, más allá de ser una mera retórica, encapsula la percepción de que la IA es una tecnología estratégica que determinará el rumbo del poder estatal y el orden internacional. Hoy en día, la IA se considera una tecnología que ejerce una influencia generalizada, no solo como una herramienta de innovación industrial, sino también en la fuerza militar, la guerra de información, la productividad económica y la capacidad de establecer normas, lo que hace que la competencia global sea cada vez más de suma cero.

Sobre todo, el factor clave que define la naturaleza de la competencia de IA es que la IA es una tecnología de propósito general. Históricamente, las tecnologías de propósito general como la máquina de vapor, la electricidad y las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) han reorganizado fundamentalmente los modos de producción y las estructuras organizativas de toda la economía, más allá de industrias específicas. La IA también se puede aplicar en casi todos los campos, como la manufactura, las finanzas, la defensa, la medicina, la educación y la administración, y tiene el potencial de transformar por completo la eficiencia y la estructura de las industrias existentes a través del procesamiento de datos, la toma de decisiones y la automatización. Debido a esta generalidad, el efecto de mejora de la productividad puede ser limitado al principio, pero si las estructuras organizativas y los sistemas se reestructuran en consecuencia, su impacto puede expandirse exponencialmente.[16] La naturaleza general de la IA de este tipo generaliza el alcance de la competencia. Esto no se limita a la competencia entre empresas dentro de una industria específica, sino que induce una "competencia total" que abarca el ecosistema industrial de todo el país, la infraestructura de datos, el sistema de formación de talento, la estrategia militar y la capacidad de establecer estándares internacionales. En otras palabras, la competencia de IA es una competencia de investigación y desarrollo (I+D), una competencia de movilización de capital, una competencia de adquisición de talento y una competencia de orden en torno a plataformas y normas. En este marco de competencia multinivel, los gobiernos y las empresas perciben el desarrollo de la IA no solo como una oportunidad económica, sino como un medio para asegurar una ventaja estratégica que pueda reconstruir la base de la competitividad nacional.

Además, la industria de la IA tiene una fuerte característica de "el ganador se lo lleva todo" o "el ganador tiene ventaja". Los efectos de red y los efectos de acumulación de datos que se observan en la industria de plataformas digitales en general se ven reforzados en el campo de la IA. Los algoritmos mejoran con más datos, y cuanto más mejoran, más forman una estructura de auto-fortalecimiento que absorbe más usuarios y datos.[17] Una vez que una empresa o país asegura una posición de liderazgo, puede ampliar la brecha absorbiendo capital, talento y ecosistema adicionales. Por el contrario, los seguidores deben invertir enormes costos y tiempo para alcanzar el mismo nivel, y el riesgo de caer en la dependencia tecnológica y de mercado aumenta en el proceso. Esta estructura crea un fuerte incentivo para acelerar el desarrollo de la IA en lugar de reprimirlo, lo que en última instancia hace que la competencia sea más feroz.

En última instancia, la competencia global de IA, combinando las características estructurales de ser una tecnología de propósito general y una estructura de mercado de "el ganador se lo lleva todo", adquiere un carácter de "guerra total" que presiona tanto a los países como a las empresas con la urgencia de "no poder quedarse atrás". Esto tiene implicaciones estratégicas comparables a la carrera armamentista nuclear de la Guerra Fría, pero es aún más amplio ya que su alcance de influencia se extiende más allá del ámbito militar a toda la economía y la sociedad. Por lo tanto, la competencia de IA no es simplemente un problema de innovación tecnológica, sino que está evolucionando hacia una competencia de poder total en torno a la velocidad, la escala, el ecosistema y las normas.[18]

2. Competencia por la hegemonía de la IA y convergencia de estrategias nacionales

A medida que se intensifica la competencia global de IA, las estrategias de desarrollo de IA de cada país muestran una tendencia a converger gradualmente a través de la contención mutua, la imitación y el aprendizaje institucional. En particular, a medida que aumenta la intensidad de la competencia por la hegemonía de la IA entre EE. UU. y China, que adoptan estrategias ofensivas, se observa un fenómeno en el que la obtención de ventajas a corto plazo y el control estratégico se vuelven más importantes que la construcción de ecosistemas a largo plazo o la cooperación abierta.

En primer lugar, la convergencia entre la estrategia de mercado-ofensiva y la estrategia nacionalista-ofensiva se manifiesta claramente en el contexto de la competencia entre EE. UU. y China. Tradicionalmente, la estrategia de mercado-ofensiva se centraba en asegurar la superioridad tecnológica basándose en la capacidad de innovación de las empresas privadas y un orden de mercado abierto. Por el contrario, la estrategia nacionalista-ofensiva era un método para cultivar intensivamente industrias estratégicas a través de inversiones estatales a gran escala y políticas industriales. Sin embargo, dado que la competencia de IA se percibe como una competencia de industrias estratégicas directamente vinculada a la seguridad, ambas estrategias han comenzado a utilizar instrumentos políticos similares. En particular, EE. UU., que actualmente tiene una ventaja relativa en el campo de la IA, está fortaleciendo gradualmente su carácter nacionalista y proteccionista del mercado a través de controles de exportación de semiconductores, restricciones a la inversión en tecnologías avanzadas y políticas de subsidios públicos a gran escala. Esto puede interpretarse no solo como una protección tecnológica, sino como una estrategia para retrasar el alcance de los países competidores y solidificar estructuralmente la superioridad tecnológica propia. Como resultado, la estrategia de mercado-ofensiva tiende a converger gradualmente con la estrategia nacionalista-ofensiva, moviéndose hacia la formación de esferas tecnológicas bloqueadas en lugar de un orden económico mundial abierto.

Además, esta convergencia no solo se limita a un mayor proteccionismo externo, sino que también se manifiesta internamente en una tendencia hacia la centralización y la concentración industrial. En general, la estrategia de mercado-ofensiva se centraba en asegurar la superioridad tecnológica basándose en la capacidad de innovación de las empresas privadas y un orden de mercado abierto, y consideraba un ecosistema descentralizado donde compiten numerosas empresas y startups como fuente de innovación. Sin embargo, a medida que se difunde la percepción de que el rendimiento de la IA mejora con la "escala" de datos masivos y recursos de computación masivos, la lógica de que es eficiente que la competencia de IA sea liderada por unos pocos "campeones nacionales" o empresas de plataformas gigantes está ganando fuerza. Sin embargo, esta centralización conlleva el riesgo de debilitar el impulso de la innovación a largo plazo. La innovación generalmente se promueve a través de diversos experimentos, la reducción de las barreras de entrada y la libre circulación de talento y el espíritu empresarial, pero la concentración excesiva puede restringir esta dinámica competitiva.[19]

Como resultado, la competencia entre EE. UU. y China está convergiendo las estrategias en la dirección de fortalecer la intervención estatal y la concentración industrial para asegurar ventajas competitivas a corto plazo. Si bien esto puede contribuir a ampliar la brecha tecnológica y fortalecer el control estratégico a corto plazo, tiene el potencial de restringir el potencial de mejora de la productividad al reducir la diversidad de la innovación y el alcance de los experimentos a largo plazo. Al mismo tiempo, esta centralización y bloqueo aceleran la fragmentación de las cadenas de suministro globales y la economía digital, y tienen el efecto estructural de contraer el orden económico mundial abierto. La competencia de IA, de esta manera, está convergiendo las estrategias nacionales en la dirección de fortalecer el proteccionismo y el bloqueo tecnológico externamente, y la concentración industrial y la centralización internamente.

3. Competencia de IA y estabilidad socioeconómica

Los efectos socioeconómicos de la difusión de la tecnología de IA aún no han sido verificados claramente por datos suficientes y oportunos. Sin embargo, considerando que al principio de la Revolución Industrial, a pesar del aumento de la producción por trabajador, los salarios reales se estancaron durante mucho tiempo, y que se necesitó un tiempo considerable para que el progreso tecnológico se tradujera en el bienestar de los trabajadores, se puede evaluar que la IA, a pesar de tener el potencial de aumentar la productividad y el crecimiento, es probable que reduzca la demanda de mano de obra y empeore la distribución del ingreso a corto plazo a través del "efecto de desplazamiento". En particular, mientras que la automatización robótica existente ha reemplazado principalmente a los trabajadores de "baja educación, baja cualificación y bajo salario", la IA tiene el potencial de automatizar en gran medida incluso las tareas de los empleos de "alta educación, alta cualificación y alto salario". Esto sugiere que la difusión de la IA puede tener un gran impacto en los trabajadores profesionales y de oficina en los países desarrollados, y no se puede descartar la posibilidad de una disminución de la tasa de distribución del ingreso laboral y una ampliación de la brecha entre salarios y productividad. Por supuesto, la tecnología también puede restaurar la demanda de mano de obra a través del "efecto de reinserción", que crea nuevas tareas. Durante los siglos XIX y XX, con la aparición de la máquina de vapor, la electricidad y las computadoras, se crearon nuevos empleos que antes no existían, lo que impulsó el aumento de los salarios y el nivel de vida a largo plazo. Sin embargo, algunos académicos señalan que las recientes innovaciones en TIC e IA se han centrado en la automatización en lugar de la creación de nuevas tareas, lo que ha resultado en un estancamiento de la demanda de mano de obra y una creciente desigualdad.[20]

La estrategia de ajuste de mercado-defensiva puede verse como un intento de gestionar estos problemas de distribución y shocks sociales de antemano. Para gestionar el impacto en el mercado laboral, la creciente desigualdad, etc., que pueden surgir de la rápida difusión de la IA, es esencial establecer normas y un sistema de supervisión. Sin embargo, bajo la intensa presión de la competencia de IA, la estrategia de ajuste de mercado-defensiva se enfrenta a un dilema estructural. Esta estrategia se basa en un enfoque que prioriza el control de riesgos, el establecimiento de normas y la garantía de la confianza social, y gestiona preventivamente los efectos externos que pueden surgir durante el proceso de difusión tecnológica. Sin embargo, dado que la industria de la IA tiene un carácter de "el ganador se lo lleva todo" y economías de escala, y que el rendimiento de la IA mejora de forma no lineal con los datos, los recursos de computación y los efectos de red, es muy probable que la brecha de velocidad inicial se solidifique en una brecha tecnológica a largo plazo. En este caso, la estrategia de ajuste de mercado-defensiva, que invierte tiempo en construir regulaciones y salvaguardias, puede limitar la velocidad de innovación a corto plazo y colocarla en una posición desfavorable en la competencia por el liderazgo tecnológico. Aquí es donde se vuelve difícil mantener la coherencia normativa a medida que se intensifica la presión competitiva.

Recientemente, en Europa también se ha planteado cada vez con más fuerza la necesidad de asegurar la competitividad de la IA. La UE se enfrenta al riesgo de quedarse atrás en la competencia global de IA en un contexto de creciente presión sobre el crecimiento económico y la competitividad debido al envejecimiento de la población y la desaceleración de la productividad. Para superar esto, se enfatiza la necesidad de medidas decisivas y el establecimiento de objetivos ambiciosos, principalmente por parte de las empresas privadas. Es decir, se está extendiendo la demanda de que la UE también debe centrarse en asegurar la competitividad de la IA a través de la cooperación en los campos tecnológico, industrial y político, la movilización de talento y capital, la modernización de la infraestructura clave y la creación de un ecosistema tecnológico competitivo.[21]

En última instancia, la estrategia de ajuste de mercado-defensiva implica un problema de elección de alta dificultad que busca un equilibrio entre el riesgo de ampliar la brecha tecnológica y el riesgo de socavar la estabilidad social. A medida que la presión competitiva se intensifica, la tentación de relajar las regulaciones y apoyar la industria simultáneamente aumenta, pero esto puede debilitar las salvaguardias sociales. Por el contrario, si se mantiene una estricta postura regulatoria, aumentan los riesgos de dependencia tecnológica y desaceleración del crecimiento. Este dilema sugiere que las medidas de gestión de riesgos sociales serán difíciles de implementar a medida que se intensifica la competencia de IA. Por lo tanto, las medidas que deben tomarse de manera proactiva para gestionar los riesgos sociales que plantea la IA son la mitigación de la propia competencia de IA.

4. Competencia de IA y IA Soberana

La competencia en IA también está actuando como un factor clave que impulsa la propagación de la estrategia de 'IA Soberana'. A medida que la competencia se intensifica, la dependencia de plataformas y tecnologías externas se percibe como una vulnerabilidad de seguridad, lo que lleva a cada país a fortalecer sus políticas para asegurar la autonomía, como la localización de datos, la construcción de infraestructura de nube nacional y el desarrollo de modelos de IA domésticos. Esta tendencia se observa comúnmente tanto en estrategias nacionales de tipo defensivo como en aquellas que persiguen objetivos ofensivos. En otras palabras, la competencia en IA está convergiendo las políticas nacionales hacia la valoración de la soberanía tecnológica, independientemente del tipo de estrategia.

Si bien la competencia en IA está impulsando la estrategia de IA Soberana, existen varias limitaciones y restricciones estructurales en cuanto a la viabilidad y factibilidad de dicha estrategia. En primer lugar, la IA Soberana presupone un enfoque estratégico que busca mantener el control nacional sobre una amplia gama de recursos, incluyendo tecnologías clave, datos, infraestructura de computación, estándares y talento. Sin embargo, las áreas clave de la industria de la IA ya convergen hacia estructuras oligopólicas o monopólicas globales. En un escenario donde empresas y países específicos dominan el mercado, lograr una autosuficiencia completa en estas áreas clave para los países rezagados requeriría un costo y tiempo inmensos. Por ejemplo, el hecho de que Microsoft-OpenAI domine aproximadamente el 70% del mercado de LLM comerciales y que unas pocas empresas suministren más del 90% de las GPU para el aprendizaje de IA hace que sea difícil para los países controlar de forma independiente estos recursos y tecnologías clave.

En segundo lugar, la viabilidad de la estrategia de IA Soberana depende en gran medida del tamaño del mercado interno y la capacidad del ecosistema industrial. Los países con un mercado interno a gran escala pueden lograr un cierto grado de internalización tecnológica e industrial a través de enfoques proteccionistas, pero la ejecución de la estrategia es difícil para aquellos con mercados internos limitados. El tamaño limitado del mercado impone restricciones en términos de recuperación de la inversión en investigación y desarrollo (I+D), adquisición de talento y fomento de la innovación experimental, y el proteccionismo estratégico puede tener el efecto contrario de obstaculizar la innovación y aumentar los costos.

En consecuencia, a pesar de la necesidad lógica de la estrategia de IA Soberana de asegurar la soberanía tecnológica y la seguridad nacional bajo presión competitiva, no es una estrategia que todos los países puedan ejecutar de la misma manera debido a las limitaciones de la estructura industrial global, el tamaño del mercado interno, la concentración tecnológica y la accesibilidad al capital y al talento. Por lo tanto, incluso en un contexto de competencia intensificada en IA, cada país debe establecer prioridades estratégicas y adoptar un enfoque de IA Soberana selectiva en áreas clave y mercados especializados. Una estrategia mixta de cooperación global e internalización, en lugar de una autosuficiencia completa, podría ser una alternativa más realista y efectiva.

5. Competencia de IA y Gobernanza

La competencia en IA proporciona un fuerte incentivo tanto para los países como para las empresas para asegurar la superioridad tecnológica y la autonomía estratégica, pero al mismo tiempo puede generar problemas estructurales en la economía mundial, la sociedad y las estrategias nacionales en general. En primer lugar, a medida que la competencia se intensifica excesivamente, se observa una convergencia entre las estrategias ofensivas impulsadas por el mercado y las ofensivas impulsadas por el estado, y es muy probable que se fomente la formación de bloques tecnológicos y la fragmentación de las cadenas de suministro, especialmente en torno a Estados Unidos y China, en lugar de una economía mundial abierta. Esto puede perjudicar la eficiencia del comercio global y la economía digital, y a largo plazo, debilitar la apertura de la economía mundial.

En segundo lugar, la carrera por la velocidad tecnológica, impulsada por la presión competitiva, dificulta la implementación de estrategias defensivas de ajuste del mercado y aumenta el riesgo de no gestionar adecuadamente los efectos externos sociales, como el impacto en el mercado laboral, la asimetría de información y la creciente desigualdad. En el contexto de la naturaleza de "el ganador se lo lleva todo" de la IA y su rápida difusión, las estrategias defensivas que requieren tiempo para establecer regulaciones y salvaguardias pueden limitar la velocidad de la innovación a corto plazo sin garantizar plenamente la estabilidad social.

En tercer lugar, la promoción indiscriminada de estrategias de IA Soberana también puede generar un desperdicio de recursos y una ineficiencia estratégica. Las políticas proteccionistas excesivas que apuntan a la autosuficiencia en tecnologías e infraestructura clave requieren una inversión masiva y la movilización de talento, pero dada la estructura industrial, el tamaño del mercado interno y la posibilidad de dependencia tecnológica, es difícil para todos los países ejecutarlas con éxito. Como resultado, existe el riesgo de que algunos países solo vean aumentar su carga de costos y limitar su capacidad de innovación.

A medida que la competencia en IA y la difusión tecnológica se aceleran, aumentan los riesgos en términos de estabilidad económica y social mundial y el uso eficiente de los recursos estratégicos nacionales, problemas que son difíciles de gestionar solo a nivel de un solo país. Por lo tanto, la construcción de una Gobernanza de IA a nivel internacional se ha convertido en una tarea esencial para prevenir los efectos adversos y las consecuencias no deseadas de las nuevas tecnologías.[22]Kissinger y Allison enfatizaron que "el desarrollo ilimitado de la IA tiene el potencial de generar resultados catastróficos para Estados Unidos y el mundo entero, por lo que los líderes gubernamentales deben actuar de inmediato", dejando claro que la IA no es simplemente un problema económico o tecnológico, sino una amenaza potencial que podría determinar la estabilidad estratégica global y el futuro de la humanidad.[23]Además, los desarrolladores de IA también advierten que "el riesgo de extinción por IA debe tratarse como una prioridad global al mismo nivel que la prevención de pandemias o la guerra nuclear", señalando la posibilidad de que la IA controle la vida humana y recordando las preocupaciones de Turing sobre el tema. Subrayaron la necesidad de un sólido marco de supervisión y un nuevo marco regulatorio que garantice una innovación ética, transparente y controlable para gestionar los cambios fundamentales (GenAI) que traerá la IA.[24]

Sin embargo, a pesar de estas advertencias, la construcción de la Gobernanza de IA se considera uno de los desafíos más difíciles que enfrenta la comunidad internacional.[25] La Gobernanza de IA no es simplemente una regulación tecnológica, sino que debe establecerse como un sistema integral y multinivel para mitigar el debilitamiento de la apertura de la economía mundial, la violación de la estabilidad social y el desperdicio de recursos debido a la promoción indiscriminada de estrategias de IA Soberana, resultantes de la competencia en IA y la difusión tecnológica. Esto significa que las políticas de IA no se limitan a la tecnología y la industria, sino que deben considerar simultáneamente factores complejos como la cooperación internacional, la coordinación de estándares y el consenso ético y social. Sin embargo, dado que la IA tiene un carácter de tecnología de propósito general (GPT), una estructura de "el ganador se lo lleva todo" y las estrategias de cada país están interconectadas, establecer la gobernanza se convierte inevitablemente en una tarea extremadamente difícil.

Aunque la construcción de la Gobernanza de IA es una tarea muy difícil, el caso de los Acuerdos de Basilea puede servir de referencia útil. Los Acuerdos de Basilea surgieron de la necesidad de los principales países, incluida Estados Unidos, de fortalecer las regulaciones financieras nacionales para garantizar la estabilidad del mercado financiero tras la crisis bancaria de la década de 1970, y al mismo tiempo, del problema de que el fortalecimiento de las regulaciones podría perjudicar la competitividad internacional de las instituciones financieras nacionales. En otras palabras, es un caso en el que se resolvió el problema de que las regulaciones nacionales podrían debilitar la competitividad a través de normas internacionales. A través de los Acuerdos de Basilea, Estados Unidos aseguró la estabilidad de su mercado financiero y, al mismo tiempo, indujo a otros países a aplicar los mismos estándares, equilibrando el entorno competitivo.[26]

La lógica que surgió durante el proceso de construcción de los Acuerdos de Basilea puede aplicarse de manera similar a la Gobernanza de IA. Es decir, si un país adopta regulaciones estrictas de forma independiente para la estabilidad del mercado financiero, existe el riesgo de debilitar la competitividad, pero el hecho de que se lograra un equilibrio entre estabilidad y competitividad a través de estándares y normas internacionales proporciona implicaciones para el campo de la IA. La rápida difusión de la IA aumenta las preocupaciones sobre la estabilidad social debido al impacto en el mercado laboral, la distorsión de la información y la creciente desigualdad, lo que puede generar presión para fortalecer las regulaciones y las salvaguardias. En particular, si la inestabilidad socioeconómica resultante de la difusión de la IA se amplifica dentro de Estados Unidos, que lidera el desarrollo de la tecnología de IA, esta situación podría proporcionar un fuerte impulso para la construcción de la Gobernanza de IA. Una de estas posibilidades actuales es el problema de la Burbuja de IA. Se argumenta continuamente que se está formando una burbuja financiera e industrial debido a la combinación de inversiones excesivas y expectativas en la industria de la IA.[27] Si esta burbuja colapsa, las voces que abogan por regular el desarrollo de la IA hasta cierto punto y asegurar la estabilidad dentro de Estados Unidos se fortalecerán, lo que podría ser una oportunidad para construir la Gobernanza de IA.

IV. Conclusión

Actualmente, el gobierno de Corea considera la gran transformación de la IA como el núcleo de su estrategia de crecimiento económico nacional, y aspira a transformar la economía coreana de una economía de "seguimiento" a una economía "líder" al convertirse en una de las tres principales potencias en IA. Para ello, el gobierno está impulsando tareas políticas integrales, como la ampliación del presupuesto de IA, la formación de una "autopista de IA" mediante la construcción de un centro de datos nacional, la adquisición de GPU de alto rendimiento y clústeres de datos de IA, la revitalización de industrias de convergencia a través del proyecto "AI para Todos" y exenciones regulatorias, y la formación de talento futuro. Estas estrategias muestran características de una estrategia de desarrollo impulsada por el estado, al tiempo que están diseñadas para aprovechar la innovación impulsada por el sector privado, lo que indica que Corea está estableciendo su dirección estratégica en la extensión de su modelo de desarrollo previo.

En primer lugar, considerando el panorama de la competencia global en IA, Corea parece necesitar un enfoque que participe en alianzas de IA y cooperación global, basándose en su industria de semiconductores e infraestructura digital, para posicionarse como un estado clave estratégico (linchpin state) dentro del ecosistema de IA, en lugar de buscar un desarrollo independiente. Además, y lo que es más importante, la estrategia actual de IA de Corea es activa en la competencia tecnológica y el desarrollo industrial, pero relativamente débil en la gestión de riesgos socioeconómicos. A pesar de que la difusión de la IA puede generar diversos problemas sociales, como la automatización, la reestructuración del mercado laboral y la creciente desigualdad social, no se han establecido suficientes mecanismos institucionales y respuestas políticas para mitigar estos efectos. Dado que, en la práctica, el fortalecimiento de las regulaciones independientes en medio de la competencia global puede llevar a una disminución de la competitividad, a corto plazo se necesitan políticas que compensen los efectos negativos, como el fortalecimiento de la red de seguridad social y programas de reeducación y transición laboral. A largo plazo, la gestión conjunta de los riesgos sociales a través de la regulación y gobernanza internacional de la IA, y la participación en la formación de estándares globales y criterios éticos, pueden asegurar simultáneamente la competitividad tecnológica y la estabilidad social.

Desde esta perspectiva, la estrategia de IA de Corea se centra en el desarrollo de la industria nacional y la construcción de infraestructura tecnológica, pero carece algo en diplomacia de IA y estrategias de cooperación internacional. Para que Corea funcione como un estado clave estratégico en la feroz competencia global de IA y participe activamente en la formación de normas y gobernanza internacionales, se necesita una estrategia de diplomacia de IA que integre la competitividad tecnológica, el desarrollo industrial y la garantía de la estabilidad social. En particular, este enfoque debe incluir no solo la promoción del desarrollo de la IA, sino también la gestión estratégica de su velocidad de desarrollo. Polanyi señaló que "la velocidad del cambio es tan importante como la dirección del cambio" y enfatizó que el papel clave del gobierno en el ámbito económico es "regular la velocidad del cambio".[28] La estrategia de IA de Corea también sugiere la necesidad de una estrategia de equilibrio que gestione la velocidad de desarrollo de la IA a través de medios diplomáticos y políticos, además de la competencia tecnológica y el desarrollo industrial, para mitigar los riesgos de su difusión.■

[1]Gobierno de Canadá. 2022. "El Gobierno de Canadá lanza la segunda fase de la Estrategia Pan-Canadiense de Inteligencia Artificial". 22 de junio. https://www.canada.ca/en/innovation-science-economic-development/news/2022/06/government-of-canada-launches-second-phase-of-the-pan-canadian-artificial-intelligence-strategy.html.

[2]Radu, Roxana. 2021. "Dirigiendo la Gobernanza de la Inteligencia Artificial: Estrategias Nacionales en Perspectiva". Policy and Society, 40 (2): pp. 178-193.

[3]Dutton, Tim. 2018. "Construyendo un Mundo de IA: Informe sobre Estrategias Nacionales y Regionales de IA". CIFAR. 6 de diciembre. https://cifar.ca/cifarnews/2018/12/06/building-an-ai-world-report-on-national-and-regional-ai-strategies/#topskipToContent.

[4]Weber, Max. 1978. Economía y Sociedad. Berkeley: University of California Press. p. 6.

[5]Radu, Roxana. 2021. "Dirigiendo la Gobernanza de la Inteligencia Artificial". Policy and Society, 40 (2): pp. 179-180.

[6]La Casa Blanca. 2020. "Iniciativa de Inteligencia Artificial Estadounidense: Informe Anual del Primer Año".

[7]La Casa Blanca. 2025. "Ganando la Carrera: El Plan de Acción de IA de Estados Unidos".

[8]Khanal, Shaleen, Hongzhou Zhang y Araz Taeihagh. 2025. "¿Por qué y cómo está aumentando el poder de las Big Tech en el proceso político? El caso de la IA Generativa". Policy and Society, 44 (1): pp. 52–69.

[9]Consejo de Estado de China. 2017. "Plan de Desarrollo de la Nueva Generación de Inteligencia Artificial". https://digichina.stanford.edu/work/full-translation-chinas-new-generation-artificial-intelligence-development-plan-2017/.

[10]Frey, Carl Benedikt. 2025. "Cómo la batalla por el control podría aplastar la promesa de la IA." Finance & Development, 62 (3): pp. 50-53.

[11]Ley de Inteligencia Artificial de la UE. 2024. "Resumen de alto nivel de la Ley de IA." 27 de febrero. https://artificialintelligenceact.eu/high-level-summary/; Unión Europea. 2024. "Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo." 13 de junio. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32024R1689.

[12]Rajan, Raghuram R. 2025. "Las disyuntivas de la regulación de la IA." Project Syndicate. 26 de agosto. https://www.project-syndicate.org/commentary/ai-regulation-innovation-tradeoff-us-versus-europe-by-raghuram-g-rajan-2025-08.

[13]Letort, Brian y Kadri Linask-Goode. 2025. "¿Qué es la IA soberana y por qué está ganando importancia?" Digital Reality. 3 de abril. https://www.digitalrealty.com/resources/blog/what-is-sovereign-ai.

[14]NITI Aayog. 2018. Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial: IA para Todos.

[15]RT. 2017. "'Quien lidere en IA gobernará el mundo': Putin a niños rusos en el Día del Conocimiento." 1 de septiembre. https://www.rt.com/news/401731-ai-rule-world-putin/.

[16]Kishtainy, Niall. 2025. "¿Una nueva revolución industrial?" Finance & Development, 62 (4): pp. 46-49.

[17]Radu, Roxana. 2021. "Dirigiendo la gobernanza de la inteligencia artificial." Policy and Society, 40 (2): p. 189. Johnson, Simon. 2025. "La trampa de la IA de 'el ganador se lo lleva todo'." Finance & Development, 62 (2): pp. 66-67.

[18]Bremmer, Ian y Mustafa Suleyman. 2023. "Elementos constitutivos para la gobernanza de la IA." Finance & Development, 60 (4): pp. 10-12.

[19]Frey, Carl Benedikt. 2025. "Cómo la batalla por el control podría aplastar la promesa de la IA." Finance & Development, 62 (3).

[20]Comunale, Mariarosaria y Andrea Maneara. 2024. "Los impactos económicos y la regulación de la IA: una revisión de la literatura académica y las acciones políticas." Documento de Trabajo del Fondo Monetario Internacional, WP/24/65; Kishtainy, Niall. 2025. "¿Una nueva revolución industrial?" Finance & Development, 62, 4: pp. 46-49.

[21]General Catalyst. 2025. Una agenda ambiciosa para la IA europea.

[22]Radu, Roxana. 2021. "Dirigiendo la gobernanza de la inteligencia artificial." Policy and Society, 40 (2): p. 180.

[23]Kissinger, Henry A. y Graham Allison. 2023. "The Path to AI Arms Control."Foreign Affairs. 13 de octubre. https://www.foreignaffairs.com/united-states/henry-kissinger-path-artificial-intelligence-arms-control.

[24]Tourpe, Hervé. 2025. “Artificial Intelligence’s Promise and Peril.” Finance & Development 60(4): pp. 8-9.

[25]Bremmer, Ian y Mustafa Suleyman. 2023. "Building Blocks for AI Governance."Finance & Development, 60 (4).

[26]Kapstein, Ethan Barnaby. 1992. "Entre el poder y el propósito: banqueros centrales y la política de convergencia regulatoria."International Organization, 46 (1): pp. 265-287; Oatley, Thomas y Robert Nabors. 1998. "Redistributive Cooperation: Market Failure, Wealth Transfers, and the Basle Accord."International Organization, 52 (1): pp. 35-54.

[27]Stiglitz, Joseph E. 2025. "Trump and the End of American Hegemony."Project Syndicate. 15 de diciembre. https://www.project-syndicate.org/magazine/trump-end-of-american-hegemony-by-joseph-e-stiglitz-2025-12.

[28]Polanyi, Karl. 1944. The Great Transformation. Boston: Beacon Press, pp. 36-37.

■ Autor: Jaehwan Jeong_Profesor de la Universidad de Inha.

■ Responsable y editor: Jaehyun Lim_Investigador de EAI

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