Inteligencia para todos, poder para pocos

CAPÍTULO 11 

El acceso a la inteligencia artificial se democratiza mientras el poder sobre ella se concentra. Usarla no es lo mismo que decidir sobre ella.

Hoy, un estudiante de Oaxaca con un teléfono de rango medio puede consultar una inteligencia artificial (IA) con capacidades que hace pocos años estaban reservadas a laboratorios especializados. El AI Index de Stanford documentó que, entre noviembre de 2022 y octubre de 2024, el costo de consultar modelos con un desempeño comparable al de GPT-3.5 cayó en más de 280 veces. La capacidad de ejecutar tareas cognitivas complejas se está abaratando a un ritmo extraordinario.

Al mismo tiempo, desarrollar y desplegar los sistemas más avanzados exige inversiones enormes. Las grandes empresas tecnológicas estadunidenses destinan cientos de miles de millones de dólares al año a la infraestructura de cómputo y energía, impulsadas por la expansión de la IA. Un puñado de corporaciones ocupa posiciones dominantes en cada eslabón crítico: el diseño de chips, la nube a gran escala, los modelos fundacionales y las puertas cotidianas por las que accedemos a ellos —buscadores, sistemas operativos, tiendas de aplicaciones y software de oficina—.

En Tres Crisis describí dos tendencias paralelas. Por un lado, una descentralización que, mediante energía distribuida, conocimiento abierto y redes colaborativas, prometía distribuir las capacidades de creación y producción. Por el otro, la consolidación de un complejo tecnológico-industrial con un poder económico y político sin precedentes. La IA acelera ambas fuerzas, pero de manera desigual: difunde la capacidad de usar la tecnología, mientras concentra la capacidad de orientar su desarrollo y apropiarse de sus beneficios. Ésa es la paradoja central de nuestro tiempo: inteligencia para todos, poder para pocos.

ACCESO NO ES PODER

La paradoja tiene una explicación económica directa. Desarrollar un modelo de frontera requiere inversiones fijas que luego se amortizan entre cientos de millones de usuarios. Atender esa demanda implica un consumo constante de recursos de cómputo y electricidad, pero las empresas de mayor escala pueden negociar mejores contratos de suministro energético, optimizar su infraestructura y distribuir sus servicios entre clientes cautivos que ya operan en sus ecosistemas.

Su ventaja no radica únicamente en diseñar el mejor algoritmo, sino en integrarlo en el tejido mismo del trabajo cotidiano: en los procesadores de texto, los correos, los sistemas de gestión y las bases de datos de millones de empresas e instituciones. Cuando una organización integra allí sus procesos críticos, cambiar de proveedor se vuelve prohibitivo, aun si surge una alternativa técnicamente superior. La dependencia se vuelve cautiva.

El acceso barato a través de interfaces de programación de aplicaciones genera una ilusión de democratización: el innovador local cree construir con autonomía, pero en realidad edifica sobre cimientos alquilados. Queda sujeto a un peaje permanente, a cambios unilaterales en los términos de servicio y al riesgo de que la propia plataforma incorpore su desarrollo como una función más, devorando su modelo de negocio de la noche a la mañana.

En la era tecnoeconómica, la desigualdad adquiere así una nueva dimensión. Importa quién posee capital físico y quién vende su trabajo, pero importa aún más quién controla los activos intangibles de alcance global: arquitecturas de modelos, plataformas de distribución, datos y estándares.

TECNOLOGÍA Y PODER

En Poder y progreso, Daron Acemoglu y Simon Johnson demuestran que las revoluciones tecnológicas no reparten la prosperidad automáticamente. El aumento de la producción puede coexistir con salarios estancados, precarización laboral y asimetrías extremas. La dirección del cambio técnico nunca es neutral: si las plataformas orientan la IA sobre todo hacia una automatización mediocre, que sustituye trabajo sin elevar mucho la productividad, sólo para ampliar los márgenes del capital, los avances no se traducirán en bienestar compartido.

Compartir los frutos de la innovación exige instituciones, contrapesos y una conducción deliberada. ¿Dónde están esos contrapesos frente a la IA? Los reguladores nacionales enfrentan grandes asimetrías de información y rezago técnico; los usuarios y las pequeñas empresas negocian aislados frente a gigantes multinacionales; y los países que dependen por completo de infraestructura foránea ven reducida su capacidad para fijar condiciones.

Por ello, medir el avance de la IA únicamente por el consumo, por el número de usuarios o descargas, resulta engañoso. La verdadera pregunta no es cuántos pueden usarla, sino cuántos pueden modificarla, auditarla, adaptarla a sus necesidades y, sobre todo, retener una porción justa del valor económico que se genera con ella.

• ¿Quién tiene el freno para la inteligencia artificial?

LA CONTRACORRIENTE ABIERTA

Existe, sin embargo, una contracorriente indispensable: los modelos de pesos abiertos, cuyos parámetros cualquiera puede descargar, inspeccionar y ejecutar en su propia infraestructura. Permiten investigar, adaptar y desplegar localmente sin que cada país o empresa deba asumir el costo prohibitivo de entrenar sistemas desde cero.

Su auge es innegable. Según datos de Hugging Face, la principal plataforma de modelos abiertos, los modelos chinos acumularon 41% de las descargas en el último año, y los mejores están a punto de cruzar la frontera. En nuestra región, Latam-GPT, encabezada por Chile y con instituciones de una quincena de países, busca dotar a América Latina de herramientas ajustadas a su riqueza cultural, lingüística e institucional y contrarrestar los sesgos de los modelos entrenados principalmente en inglés.

No obstante, la apertura no resuelve por sí sola la dependencia. Un modelo abierto no opera en el vacío: exige cómputo, energía continua, talento especializado y mantenimiento. Si un país no cuenta con capacidad de procesamiento propia, termina alojando esos modelos en las nubes de los mismos gigantes globales y, por la puerta trasera, reintroduce la subordinación que buscaba evitar. La apertura técnica es un punto de partida necesario, pero estéril si carece de una base material propia.

QUÉ PUEDE HACER MÉXICO

Frente a esta encrucijada, México debe dejar de ser un mero mercado de consumo y de ensamble para convertirse en un actor con capacidad estratégica para tomar decisiones.

Compras públicas y soberanía de datos. El Estado mexicano es un comprador de tecnología a gran escala. Debe usar ese poder de compra para imponer condiciones irrenunciables: interoperabilidad estricta, prohibición del encierro contractual y protocolos auditables de salida y portabilidad, como los que ya exige la Ley de Datos europea. Asimismo, debe salvaguardar la residencia y la soberanía de los datos públicos sensibles —salud, padrones sociales, seguridad y registros biométricos— e impedir que se utilicen para entrenar modelos privados sin retribución al país.

Política de competencia. La Comisión Nacional Antimonopolio debe intervenir de manera preventiva, antes de que las dependencias de mercado se vuelvan irreversibles. Es urgente investigar los acuerdos de exclusividad, la autopreferencia en los servicios en la nube, el empaquetamiento anticompetitivo de software y la adquisición sigilosa de talento y de empresas emergentes por parte de las plataformas dominantes. Sin capacidades técnicas especializadas y cooperación regulatoria internacional, la autoridad quedará rebasada.

Cómputo como infraestructura pública. Las iniciativas nacionales de supercómputo, como Coatlicue, y la red de centros públicos y universidades deben concebirse como un servicio público esencial, con un presupuesto operativo blindado y acceso efectivo para investigadores, comunidades indígenas, empresas emergentes y el sistema de salud pública. Con ello, México podrá adaptar modelos abiertos para el diagnóstico clínico, la preservación de las lenguas originarias y la impartición de justicia, conforme a sus propias prioridades.

Innovación compartida y retención de valor. Distribuir el poder exige democratizar la capacidad de crear. Los Bancos de Ideas y Fondos para la Innovación que he propuesto en el marco del Mecanismo de Facilitación de la Tecnología de la ONU, junto con la Plataforma de Sinergias y Resiliencia del Sur Global, buscan precisamente eso: conectar a los innovadores locales con financiamiento y mercados sin que deban ceder el control de sus activos intangibles. La propiedad intelectual debe proteger al creador local, no convertirse en una aduana que consolide rentas foráneas.

USAR O DECIDIR

Que millones de personas tengan acceso a modelos avanzados en sus teléfonos es una gran noticia civilizatoria. Pero el consumo individual no sustituye la capacidad colectiva de autogobierno. Confundir el abaratamiento del acceso con la democratización del poder es ignorar la lección de todas las transiciones tecnoeconómicas.

México no necesita replicar toda la cadena de suministro de semiconductores ni financiar en solitario laboratorios de frontera. Necesita saber qué capacidades debe dominar en su territorio, cuáles puede compartir mediante alianzas multilaterales y qué grado de dependencia está dispuesto a tolerar. La soberanía del siglo XXI no consiste en aislarse del mundo, sino en cooperar sin renunciar a decidir.

La inteligencia técnica podrá estar al alcance de todos, pero el poder sobre ella sólo se distribuirá si construimos las instituciones, la infraestructura y las reglas que impidan que unos pocos se apropien del futuro de todos.