El poder en IA ya no está donde miramos

Por: Daniel S. Acevedo Sánchez | Linkedin | Email

Consultor en transformación digital y estrategia – Legal, Tax & Finance

Durante los últimos años, el debate sobre inteligencia artificial se concentró en una pregunta: quién tenía el mejor modelo. Cada lanzamiento, cada benchmark, dominaba la conversación. Pero mientras esa discusión avanzaba en primer plano, otra mucho más decisiva lo hacía en silencio. La pregunta real ya no es quién construye el mejor modelo, sino quién controla la infraestructura para operarlo a escala.

El 27 de abril de 2026, Microsoft y OpenAI restructuraron su asociación. La exclusividad de Azure terminó. OpenAI ahora puede ofrecer sus productos sobre cualquier proveedor cloud, aunque Microsoft mantenga un derecho de primera opción y su licencia hasta 2032. Dos meses antes, OpenAI firmó con Amazon una alianza de hasta 50.000 millones de dólares, y Anthropic había avanzado en alianzas multinube con Amazon y Google. La era de las asociaciones exclusivas se reconfigura hacia equilibrios estratégicos y mayor escrutinio antimonopolio.

En inteligencia artificial, el poder no está únicamente en el algoritmo. Está en la capacidad de acceder a GPUs, centros de datos, energía, cómputo y capital para sostener operaciones cuyos costos se miden en decenas de miles de millones de dólares. Construir un modelo es una hazaña técnica. Operarlo de forma masiva y rentable es una hazaña industrial que pocos pueden ofrecer.

Ese desplazamiento tiene implicaciones que el debate latinoamericano todavía no asume. Mientras la región avanza en discusiones regulatorias sobre uso ético, sesgos algorítmicos y derechos digitales, su participación en las capas críticas del ecosistema sigue siendo prácticamente nula. No controla infraestructura, ni modelos fundacionales, ni cómputo relevante. La dependencia tecnológica moderna ya no se expresa en software: se expresa en cómputo, proveedores cloud y ecosistemas controlados por un puñado de compañías globales.

Chile no es ajeno a esta tensión. Avanzó en una Política Nacional de Inteligencia Artificial y en debates sobre gobernanza algorítmica. Es valioso. Pero existe el riesgo de construir marcos normativos cada vez más sofisticados sobre tecnologías cuya infraestructura material depende de actores externos. Regular sin discutir infraestructura puede dar un diagnóstico parcial sobre lo que significa soberanía tecnológica.

El punto no es atacar la regulación ni defender una desregulación ingenua. La regulación es necesaria, pero debe construirse con conciencia de lo que se regula y de lo que no se controla. Una región puede legislar sobre IA sin un solo data center comparable a los de Virginia o Frankfurt, sin producir GPUs y sin participar en la cadena global de cómputo. Es legítima, pero no produce, por sí sola, soberanía.

La conversación honesta es otra. Probablemente América Latina no construya los próximos modelos fundacionales. Pero sí puede competir formando talento técnico, desarrollando aplicaciones especializadas y atrayendo inversión en infraestructura computacional regional. El problema aparece cuando el discurso promete soberanía tecnológica sin condiciones materiales para sostenerla.

La próxima etapa de la inteligencia artificial no se definirá solo por quién construye mejores modelos. Se definirá por quién controla las condiciones que permiten que esos modelos existan y operen a escala. Una conversación que apenas empezamos a tener.