Voces dentro de los organismos científicos internacionales más influyentes comienzan a alinearse en torno a una postura que hasta hace poco era minoritaria: desacelerar el desarrollo de la inteligencia artificial hasta que existan mecanismos de supervisión lo suficientemente robustos. Román Orús, único representante español entre los cuarenta expertos independientes del Panel Científico Internacional de la ONU sobre Inteligencia Artificial, sostiene que los modelos actuales han alcanzado un nivel de potencia que no está siendo controlado de manera eficiente. Su argumento central no es técnico sino estructural: los sistemas de IA ya superan la capacidad humana en áreas de matemáticas y software, y si se les permite mejorar su propio rendimiento sin supervisión, el margen de corrección se reduce drásticamente. Orús advierte que la IA puede ejercer influencia sobre la toma de decisiones humanas de forma sutil y persuasiva, un riesgo que se ha intensificado tras recientes incidentes de ciberseguridad vinculados a sistemas de IA autónomos. La preocupación no es hipotética: los modelos actuales resuelven problemas con alta eficacia, pero sus métodos operativos difieren fundamentalmente de los procesos cognitivos humanos, lo que dificulta la auditoría y la anticipación de fallos. Esta postura coincide con señales provenientes del sector privado. Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, ha expresado públicamente la necesidad de reducir el ritmo de desarrollo. Sam Altman, de OpenAI, y Elon Musk, de xAI, han emitido mensajes en la misma dirección, aunque con matices distintos según sus intereses estratégicos. Que competidores directos coincidan en este punto es una señal de que la presión regulatoria y los riesgos operativos están comenzando a pesar más que la ventaja de ser primero en el mercado. El debate sobre el control de la IA no ocurre en el vacío: tiene una dimensión geopolítica explícita. Orús respalda la propuesta impulsada por España y otros 21 países e instituciones para que la inteligencia artificial opere bajo supervisión humana, con normas comunes establecidas por los Estados miembros de la ONU. Esta iniciativa busca crear un marco multilateral que evite que el desarrollo de la IA quede subordinado a los intereses de potencias individuales. En contraste, posiciones que rechazan marcos regulatorios externos en favor de la autorregulación nacional responden, según Orús, a una lógica de competencia geopolítica —particularmente frente a China— que deja en segundo plano las implicaciones de seguridad a largo plazo. Para las organizaciones que operan en múltiples jurisdicciones, esta fragmentación regulatoria representa un riesgo de cumplimiento concreto y creciente. La propuesta del panel de la ONU incluye la implementación de sistemas de alerta temprana para detectar comportamientos anómalos en el entrenamiento de modelos.