Dos especialistas internacionales en política tecnológica y energía plantearon durante el Coloquio IDEA una tesis que reencuadra el debate sobre inteligencia artificial: la competitividad de un país en este campo no se define por su ecosistema de startups ni por su talento en programación, sino por su capacidad de articular energía, infraestructura y geopolítica de forma simultánea.
Mark Esposito, profesor de Política Tecnológica en la Universidad Northeastern y economista jefe de la firma micro1, distinguió dos posiciones posibles para cualquier nación en el tablero tecnológico global. La primera es la del rule taker: un país cuya participación en la conversación tecnológica queda determinada por decisiones externas. La segunda es la del rule shaper: un actor con capacidad real de influir en las normas que regulan la adopción de tecnología a escala global. Esposito señaló que hoy solo siete países integran la iniciativa de gobernanza de IA más amplia del mundo, lo que deja a la mayoría de las economías al margen de las decisiones que moldean el futuro del sector.
Cuatro modelos de gobernanza tecnológica
Esposito identificó cuatro arquitecturas de gobernanza que coexisten actualmente. El modelo estadounidense opera con intervención gubernamental mínima y desarrollo impulsado por el sector privado. El modelo europeo prioriza derechos y regulación, lo que ha generado fricciones que ralentizan la adopción: "La Unión Europea no tiene un solo laboratorio de frontera. Ni siquiera Mistral trabaja el modelado de la misma manera que en China o en Estados Unidos", afirmó. Un tercer modelo agrupa a países como Arabia Saudita, los Emiratos Árabes Unidos y Singapur, donde el Estado actúa como motor directo del desarrollo digital. El cuarto modelo —en el que se ubican varias economías emergentes— depende de préstamos e inversión externa para construir infraestructura tecnológica propia.
Julen Baztarrica, socio de McKinsey y líder de la práctica de Energía de la consultora, aportó la dimensión económica: los países que muestran apertura hacia la inversión en datos, infraestructura y centros de cómputo registran mejores resultados en su producto interno bruto respecto a los que adoptan posturas regulatorias más cautelosas. La fragmentación normativa, explicó, no solo frena la adopción tecnológica sino que se traduce directamente en menor rendimiento económico.
La infraestructura física como variable estratégica
Esposito subrayó un punto que suele quedar fuera del debate público: la inteligencia artificial no es solo software. "La conversación no es solo sobre la tecnología de la IA. Se trata más de la infraestructura que sostiene a la inteligencia artificial", precisó. Esa infraestructura —centros de datos, redes de transmisión, capacidad de cómputo— depende directamente de tres insumos físicos: energía, agua y minerales.
Esta lectura reposiciona a las economías con reservas energéticas significativas como actores con palanca real en la transición tecnológica global. La capacidad de convertir recursos naturales en infraestructura digital —y esa infraestructura en poder de negociación regulatoria— define si un país participa en la gobernanza de la IA o simplemente la acata. La ventana para tomar esa decisión, según ambos especialistas, no permanecerá abierta indefinidamente.
