Las empresas de todo el mundo están comprometidas con el crecimiento de la inteligencia artificial (IA), y ahora también lo están los países.

IDC prevé que, para 2028, el gasto en infraestructura de IA a nivel mundial superará los 100 000 millones de dólares y que, en los próximos cinco años, la tasa de crecimiento anual compuesta del gasto en infraestructura de IA en Asia-Pacífico aumentará un 20 %, un 16 % en Estados Unidos y se espera que en EMEA aumente un 13 %. Una de las principales áreas de inversión de los países será la IA soberana.

Desde el punto de inflexión de la IA hacia su adopción generalizada con la introducción de ChatGPT por parte de OpenAI, las empresas, organizaciones y otras entidades han estado creando sus propios modelos de IA o entrenando LLM con sus propios datos.

Sin embargo, la pregunta que se plantea es la siguiente: si la IA va a ser de código abierto, ¿quién controla esos datos y hay casos en los que esos datos pueden entrar en conflicto con la cultura, los objetivos económicos o la seguridad nacional de un país?

Por eso, la IA soberana, en la que una nación crea o adopta su propia IA patentada, se está convirtiendo cada vez más en una prioridad atractiva para las naciones. Exploremos este 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

Hoy en día existe una carrera mundial por alcanzar la cima en IA, o al menos una carrera por competir a escala mundial con otros líderes en IA.

A medida que la IA sigue creciendo, los países se enfrentan a la cuestión de si quieren depender de modelos de IA desarrollados en otros países o dirigir el futuro tecnológico de su propio país.

Muchos están optando por lo segundo y ahora buscan formas de desarrollar una IA basada en sus propios datos, infraestructuras y redes. La IA soberana es un enfoque local que crea un entorno más restringido y controlado, sobre todo en lo que se refiere al cumplimiento de normativas de privacidad de datos más estrictas. Con la IA soberana, un país o una región extiende su soberanía al entrenamiento, la implementación y el uso de modelos.

La idea de que una región sea propietaria de su IA no es necesariamente un concepto nuevo. La soberanía de los datos dicta que estos deben regirse por las normas y reglamentos de la región en la que se generan, recopilan o almacenan. Esa idea se extiende a la IA soberana, pero va un paso más allá.

En lugar de limitarse a regular 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 se aloja en el país, los modelos de IA soberana abordan los retos de seguridad y reducen el riesgo de depender de modelos de IA extranjeros.

Por ejemplo, teniendo en cuenta las condiciones económicas y políticas actuales de la Unión Europea (UE), la protección de datos cobra mayor importancia. 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 toda la UE y en la región EMEA en general, y la IA soberana puede proporcionar a las naciones una ventaja competitiva en la era de la transformación digital.

Las principales ventajas de la IA soberana

La mayor ventaja que ofrece la IA soberana es que aumenta la privacidad y la seguridad de los datos a nivel nacional. En vez de depender de la IA desarrollada en otros lugares, los países pueden controlar todos los aspectos de sus modelos de IA nacionales. El control se extiende a qué datos se utilizan para entrenarla, cómo se ejecuta y cómo se aloja.

Mantener su modelo de IA en el país también permite un mayor control sobre los parámetros de seguridad y la privacidad de los datos, y puede adaptarse a las necesidades de seguridad nacional. Esto es muy importante cuando Gartner predice que, para 2027, el 40 % de las violaciones de datos se deberán al uso indebido a través de las fronteras.

Además, los modelos de IA soberana pueden adaptarse para satisfacer las necesidades únicas del país con datos que se ajustan al contexto cultural, histórico y sociológico de ese país. El modelo de IA puede entrenarse con la investigación y las contribuciones nacionales de ese país, como la asistencia sanitaria y los avances tecnológicos. Se trata de una IA que «habla el mismo idioma» que el país en el que se encuentra.

Gartner también predice que, para 2027, un enfoque sólido de la gobernanza de datos será un requisito de «las leyes y normativas soberanas de IA en todo el mundo». La IA soberana requiere en esencia una buena gobernanza y obliga a aplicar la localización de datos, es decir, que los datos se recopilen, procesen y almacenen 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 tenga un mayor impacto.

Los retos de la creación y la implementación de la IA soberana

Aunque la IA soberana puede tener muchas ventajas, hay algunos retos importantes a los que pueden enfrentarse los países a la hora de crear sus propios modelos. Si un país quiere crear su propio modelo de IA, debe tener la capacidad de hacer las inversiones necesarias para respaldar esas ambiciones en materia de IA.

El requisito incluye disponer de una infraestructura que soporte las elevadas 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 y una conectividad de red avanzada.

Otro reto es crear y mantener una plantilla cualificada en el desarrollo y la gestión de la IA para respaldar las ambiciones de IA soberana. Según un nuevo informe, los puestos de ingeniería de inteligencia artificial son los que más rápido crecen en el Reino Unido y los Países Bajos, y son uno de los que más rápido crecen en más de una docena de países.

Desarrollar innovaciones de IA soberana que sean competitivas con el resto del mundo significa invertir en programas de educación y formación en IA para ejecutar esos objetivos.

Junto con el talento, es necesario contar con marcos normativos sólidos que regulen el desarrollo y el uso de la IA soberana. El requisito abarca la forma en que se recopilan y utilizan los datos, cómo se entrenan los modelos de IA, la transparencia en la privacidad de los datos y el tratamiento de las numerosas cuestiones éticas que han surgido en torno al uso de la IA. Los países también deben establecer una gobernanza para la supervisión, el liderazgo, la gestión y la rendición de cuentas.

La IA soberana en acción e iniciativas respaldadas por los gobiernos

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

El futuro de la IA soberana

La IA soberana es relativamente nueva y apenas estamos viendo las primeras inversiones en su desarrollo. A medida que estas iniciativas crezcan, veremos si los países deciden crear modelos de IA soberana de forma íntegra dentro de su gobierno, recurrir a empresas privadas para respaldar la investigación y el desarrollo independientes, o una combinación de ambos.

Los líderes de IT de los países que invierten más en iniciativas de IA de arriba abajo deben estar preparados no solo para los nuevos modelos de IA soberana, sino también para las repercusiones que tendrán en la soberanía de los datos en esas regiones en su conjunto.

Lo que está claro es que el enorme esfuerzo y las inversiones que se están dedicando a la evolución de la IA beneficiarán a los avances de la IA tanto en el sector público como en el privado durante los próximos años.

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