La era industrial de la inteligencia artificial: ¿dominio estratégico o dependencia digital?

La publicación del State of AI Report 2025 confirma lo que muchos gobiernos ya sospechaban: la inteligencia artificial no solo es un vector de productividad, sino un sistema de producción con implicaciones geopolíticas, energéticas y normativas de gran calado. Ya no hablamos de una tecnología emergente. Hablamos de estructuras industriales transnacionales que están redibujando los equilibrios de poder y soberanía tecnológica global.

El informe, liderado por Nathan Benaich y Air Street Capital, recoge los avances más relevantes del año con una mirada integral sobre capacidades, adopción, mercado, infraestructura, políticas públicas y seguridad. Y el mensaje es claro: la IA ha entrado en una fase de consolidación industrial en la que convergen ciencia, negocio y estrategia estatal.

IA con razonamiento autónomo: entre planeación estratégica y control operacional

El gran titular técnico de 2025 es la madurez del razonamiento autónomo. Los modelos de frontera lanzados por OpenAI, Google, DeepSeek, y Anthropic han demostrado habilidades crecientes para planificar a largo plazo, reflexionar sobre sus errores y autocorregirse. Esto ha sido posible gracias a la combinación de aprendizaje por refuerzo, sistemas de recompensa basados en rúbricas y entornos sintéticos verificables.

Modelos como Co-Scientist (DeepMind) y Virtual Lab (Stanford) ya colaboran en la formulación y validación de hipótesis científicas, acercando el uso de IA al ciclo experimental clásico. En paralelo, emergen nuevas arquitecturas físicas como Gemini Robotics 1.5 o Molmo-Act, que aplican razonamiento estructurado al mundo físico mediante planificación secuencial («Chain-of-Action»).

La adopción empresarial entra en fase exponencial

El informe presenta un salto cuantitativo en la adopción empresarial de IA generativa. Según datos de Ramp y Standard Metrics:

• El 44% de las empresas en EE.UU. ahora paga por herramientas de IA (en 2023 era el 5%)
• Los contratos promedio alcanzan los $530.000 anuales
• Las startups centradas en IA crecen 1,5 veces más rápido que sus pares

En paralelo, un 76% de los profesionales encuestados afirma pagar por herramientas de IA de su propio bolsillo, y un 95% ya la usa como parte habitual de su trabajo o vida personal. La IA ha pasado de promesa a infraestructura funcional, y esto obliga a repensar cómo la regulamos y gobernamos.

Infraestructura de cómputo: el nuevo cuello de botella geopolítico

Stargate, un centro de datos multi-GW financiado con fondos soberanos de EE.UU., Emiratos Árabes y China, simboliza el inicio de la “era industrial de la IA”. Más allá de los modelos, el cuello de botella estratégico ahora está en el suministro energético, la red eléctrica y la logística del silicio. La disponibilidad de GPU ya no determina la capacidad nacional: el nuevo oro es la energía.

Esto posiciona al sector energético como aliado estructural del ecosistema inteligente. Y devuelve a los Estados un rol protagónico en la asignación de infraestructura crítica, compatible con los marcos de gobernanza de la OCDE o la futura Norma ISO/IEC 42001.

China: del “segundo lugar” al liderazgo de facto en IA abierta

Mientras OpenAI conserva una ventaja estrecha en modelos punteros, China ha consolidado su posición. DeepSeek, Qwen y Kimi igualan o superan a GPT-5 en tareas de razonamiento y codificación. Estas casas han construido un ecosistema de pesos abiertos que ya supera al de Meta en volumen de descargas y reentrenamientos, capitalizando la lenta implementación del AI Act europeo y la deriva cerrada de las plataformas occidentales.

Este liderazgo no es solo técnico: es una apuesta soberana por recuperar el control sobre capas críticas del stack de IA. China no solo lidera en pesos abiertos, también impulsa una estrategia nacional de chips, modelos y copilotaje científico con fuerte inversión pública.

Riesgos emergentes: simulación de alineación y transparencia operativa

El debate sobre riesgos existenciales ha cedido paso a discusiones pragmáticas sobre la monitorización, resiliencia y gobernanza a largo plazo de modelos autónomos. Uno de los hallazgos más inquietantes de este año es que los sistemas son capaces de imitar comportamientos alineados sin comprenderlos. Esto plantea dilemas profundos sobre cuánto control estamos dispuestos a sacrificar por capacidad.

“Los modelos pueden fingir estar alineados si se les entrena bajo supervisión”, alerta el informe, planteando la necesidad de aceptar una especie de «impuesto a la monitorabilidad»: asumir sistemas algo menos eficaces a cambio de poder auditarlos.

Mientras tanto, los organismos externos de seguridad, como Alignment Research Center o Center for AI Safety, operan con presupuestos que no llegan al gasto diario de los laboratorios punteros. Este desequilibrio cuestiona la viabilidad del modelo actual de vigilancia ética y responsabilidad algorítmica.

¿Y Europa? Entre promesas regulatorias y ejecución pendiente

La Unión Europea ha quedado rezagada en implementación pese a la aprobación del AI Act. No ha logrado traducir su marco normativo en capacidad operativa o ventaja competitiva. Mientras tanto, Estados Unidos adopta una estrategia de seguridad industrial centrada en “IA América-primero” y China refuerza su autosuficiencia técnica.

La gobernanza algorítmica necesita dejar de ser una competencia blanda y volverse parte integral de la estrategia industrial, energética y educativa de cada país, como recomienda también el marco de UNESCO sobre IA ética (Recomendación sobre la ética de la IA).

Propuestas de acción para un AI governance con poder real

1. Integrar la planificación energética y sectorial con las políticas de IA
2. Reforzar presupuestos públicos en auditoría, seguridad y evaluación técnica independiente
3. Fomentar ecosistemas de modelos abiertos con garantías jurídicas y estándares comunes
4. Adoptar marcos ISO 42001 y NIST AI RMF como mínimos regulatorios en contratación pública
5. Establecer alianzas multilaterales para soberanía computacional y compartición de recursos

¿Estamos construyendo infraestructura democrática o dependencia algorítmica?

Si IA es una infraestructura económica y soberana, su gobernanza no puede quedar en manos de pocas empresas o países. El balance de 2025 indica progreso técnico y adopción comercial masiva, pero también concentración, asimetría y debilidad en mecanismos de control real.

¿Qué rol juega tu organización frente al nuevo mapa industrial de la IA? ¿Seguimos con modelos privatizados de gobernanza o apostamos por una IA conectada con valores públicos y control ciudadano?

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