La Gobernanza de la IA: El eslabón perdido en las estrategias nacionales de IA
En noviembre de 1970, se reportó en un periódico la falla de un proyecto del Departamento de Desarrollo Económico de EE. UU. que buscaba revitalizar el área del puerto de Oakland. Este proyecto pretendía transformar una antigua base naval en un centro comercial para crear empleos, pero no logró su objetivo. Los científicos políticos Aaron Wildavsky y Jeffrey Pressman analizaron las razones detrás de este fracaso en su libro Implementation (1984), destacando que, aunque los interesados apoyaron el plan durante su formulación, fueron pasivos durante su ejecución. La lección: las políticas deben ser diseñadas con la implementación en mente desde el principio.
Hoy en día, el auge de la IA presenta un desafío de política igualmente complejo. Al igual que el descubrimiento del Nuevo Mundo por Cristóbal Colón, la IA está remodelando la trayectoria de la civilización humana. Según el futurista de Google, Ray Kurzweil, la IA superará la inteligencia humana para 2029 y alcanzará un punto de superinteligencia para 2045, empujando a la civilización hacia una singularidad.
Estrategias Nacionales para la IA
Las estrategias nacionales para la IA típicamente se enfocan en tres pilares: infraestructura computacional, talento y datos. Estados Unidos está construyendo un centro de computación a gran escala a través del Proyecto Stargate, con compromisos de OpenAI, Oracle y SoftBank de hasta 730 billones de wones (534 mil millones de dólares). La Unión Europea también está invirtiendo 300 billones de wones en un plan de desarrollo de infraestructura de IA. Francia ha prometido 163 billones de wones para sus centros de datos de IA. Singapur ha llegado a ofrecer aproximadamente 6.7 millones de wones en estipendios mensuales para estudiantes de doctorado en programas de IA, sin importar la nacionalidad. China, relativamente libre de restricciones de privacidad, ha desarrollado su modelo de DeepSeek aprovechando grandes conjuntos de datos.
Corea también está avanzando. El gobierno recientemente anunció un plan para invertir 100 billones de wones en la construcción de un centro de computación soberano de IA.
La Importancia de la Gobernanza de la IA
Durante una visita reciente a Shanghái y Hangzhou como parte de la Odisea de Paz de la Península Coreana, se destacó un punto crítico: más allá de la potencia computacional, los datos y el talento, la gobernanza de la IA es esencial. En otras palabras, los sistemas sociales, más que la capacidad técnica, determinarán el impacto real de la IA en el mundo.
Gran parte de la estructura social actual proviene de los sistemas de producción masiva del siglo XX. En aquel entonces, grandes organizaciones prosperaban con trabajo estandarizado y repetitivo. La burocracia se expandió tanto en funciones manufactureras como en funciones administrativas. Sin embargo, la IA está a punto de reemplazar gran parte de este trabajo rutinario, mientras que los robots asumen procesos físicos. Esta transformación abarcará sectores desde el derecho y la medicina hasta la educación, las finanzas y las artes.
Competitividad Nacional en IA
La competitividad de una nación en IA dependerá, por lo tanto, menos de la tecnología en bruto y más de la integración práctica. Para que la IA mejore la productividad y desplace el trabajo humano hacia tareas más creativas, los datos y flujos de trabajo existentes deben abrirse para el aprendizaje automático. La resistencia a esta transición —especialmente la retención de datos esenciales— hará que incluso las herramientas de IA más avanzadas sean ineficaces.
Por ejemplo, en el sector de la salud, Corea cuenta con datos médicos nacionales integrales, pero si los hospitales se niegan a compartirlos debido a preocupaciones de privacidad, el desarrollo de la IA médica se estancará. Los precedentes legales están archivados digitalmente, pero el acceso restringido limita su utilidad para el análisis legal basado en IA. En la fabricación, el miedo a la filtración de información puede impedir que las empresas proporcionen los datos necesarios para mejorar la productividad impulsada por IA.
La Necesidad de un Marco Regulatorio
Por ello, la gobernanza debe tener prioridad. Sin un marco regulatorio que permita a la IA aprender de los datos existentes, las inversiones en infraestructura y modelos de lenguaje soberanos corren el riesgo de ser desperdiciadas. Estados Unidos y China están avanzando en IA no solo por sus recursos, sino porque han construido modelos de gobernanza que facilitan el acceso y uso de datos.
El gobierno coreano, que ha enfatizado el pragmatismo y la competitividad nacional impulsada por IA, debe priorizar el establecimiento de una gobernanza efectiva de la IA. Sin políticas que desmantelen los intereses creados y permitan que la IA se despliegue a gran escala, las enormes inversiones en tecnología pueden ofrecer pocos beneficios al público.
