Daniela Rojas Arroyo
/ Pocos conceptos han conquistado tan rápido la agenda tecnológica global como el de soberanía en la inteligencia artificial (IA). Aparece en planes nacionales, cumbres diplomáticas, foros internacionales y documentos de política pública con una frecuencia que sugiere consenso. Sin embargo, aunque para muchos gobiernos se ha convertido en un asunto de Estado, sigue sin existir acuerdo sobre qué significa realmente.
El problema es que, pese a su popularidad, sigue siendo un concepto ambiguo. Suena muy bien en el discurso político, pero rara vez queda claro qué implica en la práctica. Parte de esta narrativa responde a una preocupación legítima sobre la creciente dependencia a un número reducido de proveedores, concentrados además en unos pocos países, y a la necesidad de reducir riesgos (ya bien documentados) sobre el desarrollo y uso de estos sistemas. Entonces, cuando hablamos de soberanía de la IA ¿de qué hablamos exactamente? ¿De desarrollar todas las capas de un sistema dentro del propio país? ¿De tener capacidad regulatoria y de gobernanza? ¿O simplemente de reducir la dependencia tecnológica de terceros?
Ante la falta de consenso cada país lo interpreta a su manera. En América Latina tenemos ejemplos ilustrativos. Chile le ha apostado al desarrollo de un modelo de lenguaje regional con “Latam-GPT”. La iniciativa busca construir una infraestructura capaz de reflejar las realidades, identidades y diversidades culturales de la región. Aunque es verdad que difícilmente competirá en escala o adopción con modelos globales como lo son ChatGPT, Claude o Deepseek, no hay que quitarle el crédito. Este tipo de iniciativas no solo buscan competir, buscan participar, desarrollar capacidades locales y reclamar un lugar dentro de la cadena de valor y de las conversaciones globales sobre IA.
Brasil, por su parte, se ha enfocado en la capacidad institucional y regulatoria. Su propuesta de regulación de IA guarda similitudes con el modelo de la Unión Europea, aunque incorpora diferencias importantes, particularmente en materia de flexibilidad, que reflejan un intento por equilibrar supervisión e innovación sin frenar la adopción tecnológica.
México parece avanzar en una dirección distinta, aunque complementaria. El reciente Plan Nacional de Inteligencia Artificial de la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones incorpora la soberanía tecnológica como uno de sus pilares estratégicos y la define como la capacidad de comprender, adoptar, auditar y orientar sistemas de IA. Más que apostar por una autosuficiencia tecnológica absoluta, el enfoque mexicano apunta hacia la construcción de capacidades de supervisión, adaptación y control sobre infraestructuras consideradas críticas.
A pesar de sus diferencias, estos enfoques presentan el mismo dilema de fondo: ¿cómo construir márgenes reales de autonomía en un ecosistema tecnológico profundamente interdependiente?
Ese es precisamente el reto estratégico que enfrenta la región. No se trata solo de decidir qué modelo adoptar, tampoco se trata de adoptar un concepto de autosuficiencia absoluta (siendo una meta poco realista) sino tener la capacidad de mantener cierto margen de control y toma de decisiones sobre el despliegue, uso y adopción de infraestructuras críticas de IA.
Dicho lo anterior, la soberanía en IA no se gana con un plan en papel, ni tampoco con narrativas vacías. Se construye en cada decisión sobre qué se regula, qué se financia, qué se audita y con quién se negocia. LATAM lleva décadas llegando tarde a las grandes transformaciones tecnológicas. Hoy todavía puede exigir un lugar en la mesa, pero para eso tendrá que entender que la soberanía tecnológica no consiste en hacerlo todo solo, sino en tener la capacidad de decidir sobre aquello de lo que inevitablemente dependemos.
Daniela Rojas Arroyo
