AI power play: ¿Puede Europa alcanzar a EE. UU. y China?
Estados Unidos ha producido 40 modelos fundamentales de IA. China ha desarrollado 15. En total, Europa ha creado solo tres.
La Unión Europea está perdiendo la «carrera de la IA» a nivel global en casi todos los indicadores clave, excepto en la regulación. Mientras que China y Estados Unidos invierten miles de millones en infraestructura, talento, startups, laboratorios e investigación, Europa sigue enfocándose en las reglas. Las cargas políticas y la fragmentación entre los 27 Estados miembros crean grandes obstáculos: el progreso es inconsistente, el talento se marcha y el capital se destina a otros lugares.
Clark Parsons, líder de una red de startups en Europa, es claro sobre el desequilibrio.
“La UE debería dejar de darse palmaditas en la espalda por ser la reguladora mundial en tecnología. Algunos elementos de la Ley de Mercados Digitales estaban diseñados para promover la competencia. Me gustan esos, pero en general hemos pasado demasiado tiempo enfocándonos en regular en lugar de pensar cada día en cómo hacer de Europa el lugar más competitivo y próspero del planeta”, dice Parsons.
A pesar de su posición actual, la UE se niega a conceder la derrota. Como parte de su estrategia de IA para 2025, la presidenta de la Comisión Europea ha prometido que “a partir de ahora, será ‘IA primero’”, comprometiéndose a “no escatimar esfuerzos para convertir a Europa en un continente de IA”.
El talento sin tracción
La paradoja es clara. Aunque Europa produce talento de alto nivel, no logra retenerlo. La UE tiene aproximadamente un 30% más de profesionales de IA per cápita que EE. UU., pero mejor financiación, trayectorias profesionales más claras y regulaciones más suaves en el extranjero los atraen. Tres de cada cuatro estudiantes internacionales de doctorado en IA de Europa que estudian en universidades estadounidenses permanecen en EE. UU. durante al menos cinco años. En total, un tercio de los especialistas en IA que no son de EE. UU. se trasladan a ese país.
Este éxodo de talento plantea una pregunta fundamental: ¿ha perdido Europa ya la carrera global en IA?
“En lo que respecta a startups y escalas de IA en Europa, hay claramente algunos obstáculos. Y si tuviera que resumirlo en uno, diría que es la financiación”, comenta Parsons.
Estados Unidos invierte de cuatro a diez veces más en IA que la UE. La inversión anual en IA en EE. UU. es de 60 a 70 mil millones de dólares, en comparación con aproximadamente 7 a 8 mil millones en la UE. En la última década, la inversión privada en IA en EE. UU. superó los 400 mil millones de dólares, mientras que todos los países de la UE juntos atrajeron alrededor de 50 mil millones.
Brechas de infraestructura y retrasos
Esta brecha de financiación afecta directamente la infraestructura de IA en Europa. El continente cuenta con menos centros de datos y mucha menos capacidad de computación específica para IA. Para abordar esto, la Comisión Europea ha anunciado iniciativas, incluyendo «fábricas» de IA y futuras «gigafábricas» respaldadas por financiación pública y co-inversión privada esperada.
A través de su iniciativa InvestAI, la UE busca movilizar 200 mil millones de euros, incluyendo 20 mil millones para la construcción de hasta cinco gigafábricas de IA, cada una se espera que produzca más de 100,000 chips avanzados de IA. La Comisión ya ha recibido 76 propuestas de 16 países para albergar estas instalaciones, y Bruselas tiene como objetivo triplicar la capacidad de los centros de datos de Europa en un plazo de cinco a siete años.
Capital de riesgo y éxodo de startups
El capital de riesgo en Europa es estructuralmente más cauteloso que en EE. UU. Las startups de IA en Europa recaudan aproximadamente 8.5 millones de dólares en sus primeras rondas de financiación, en comparación con 13 millones en EE. UU. Las firmas de capital de riesgo de EE. UU. gestionan aproximadamente 270 mil millones de dólares, seis veces más que los 44 mil millones gestionados en Europa.
Estas diferencias dificultan el crecimiento de las startups europeas, la adopción de IA a gran escala y la retención de talento. También influyen en dónde las empresas eligen establecerse. Parsons señala un ejemplo revelador: “Miremos a Lovable, la empresa de IA de más rápido crecimiento en Europa, con sede en Estocolmo. El fundador es sueco. Su equipo es sueco. Los inversores ángeles son suecos. Pero la empresa está registrada legalmente en Delaware. Y esto es solo porque el acceso al capital es mucho más fácil en EE. UU.”
Regulación, fragmentación y la Ley de IA
La regulación sigue siendo un desafío central. Europa quiere ser líder mundial en IA ética y centrada en el ser humano. Para agosto de 2027, la Comisión Europea planea implementar lo que llama la primera regulación integral de IA del mundo.
El núcleo de este esfuerzo es la Ley de IA, que se basa en un enfoque de riesgo: cuanto mayor sea el impacto potencial de un sistema de IA en las personas, más estrictas serán las reglas que lo rigen.
La aplicación es inconsistente e insuficiente. Mientras que algunos Estados miembros están avanzando significativamente en la aplicación de la Ley de IA, otros aún carecen de cuerpos de aplicación operativos, poniendo en riesgo el impacto inmediato de la Ley y las intenciones de Bruselas.
Los críticos argumentan que las estrictas reglas y la complejidad burocrática de la UE han ralentizado la innovación. Las empresas internacionales también han solicitado a la Comisión que suavice algunos aspectos del marco. A medida que la Ley de IA introduce incertidumbre legal, su alcance debe ser “proporcionado y apoyar la innovación y el desarrollo”.
Para las startups, los efectos son tangibles. Las empresas de IA europeas enfrentan ciclos de ventas empresariales un 30% más largos que en EE. UU., tamaños de contratos un 50% más pequeños y mayores costos de expansión, en gran parte debido a la fragmentación regulatoria entre 27 mercados nacionales.
La fragmentación también afecta a los datos. Las diferencias en la aplicación de la privacidad, las reglas específicas del sector y las prácticas de intercambio de datos del sector público dificultan la construcción de conjuntos de datos a nivel continental. Como resultado, las empresas a menudo dependen de datos no europeos o de modelos de IA extranjeros entrenados en otros lugares.
Dependencia de EE. UU. y China
Actualmente, Europa depende en gran medida de actores externos para los componentes básicos de la IA. Los modelos de lenguaje más importantes son estadounidenses o chinos. Las empresas europeas dependen de plataformas que no controlan.
Los proveedores estadounidenses dominan la nube y la computación en Europa. Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud juntos controlan el 65% del mercado europeo de la nube. En general, los proveedores estadounidenses controlan alrededor del 72%, mientras que las empresas con sede en la UE representan menos del 20%. EE. UU. tiene 17 veces la capacidad de supercomputación de IA de Europa y controla el 74% de la computación de IA de alto nivel a nivel global.
La mayoría de los chips avanzados de IA se diseñan y fabrican fuera de Europa, principalmente en EE. UU. y Asia Oriental. China lidera en patentes de IA y avanza rápidamente en IA generativa, moldeando estándares y competencia global.
Una carrera aún abierta, pero que se estrecha
Frente a las críticas, la Comisión Europea ha comenzado a señalar un cambio. En noviembre del año pasado, lanzó una revisión de las reglas que rigen la innovación digital, con el objetivo de simplificar partes de la Ley de IA y legislación relacionada para impulsar la competitividad y acelerar el desarrollo de IA.
Aunque el Parlamento Europeo y el Consejo continúan discutiendo, la Comisión ya ha propuesto más simplificaciones. No está claro si esto llevará a una escalabilidad más rápida y a más inversión. La carrera no ha terminado, pero la ventana de la UE para alcanzar a sus competidores se está cerrando rápidamente.
