La aparición de la inteligencia artificial generativa hace menos de cuatro años ya ha desencadenado una serie de momentos “Sputnik”.
Así como el lanzamiento por parte de la Unión Soviética del primer satélite artificial en órbita en 1957 sacudió a Estados Unidos y lo impulsó a fortalecer su programa espacial, el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 —un modelo de lenguaje de gran tamaño que mostraba un nivel de complejidad sin precedentes— despertó admiración y temor en todo el mundo.
Otras empresas tecnológicas se apresuraron a desarrollar herramientas similares, al tiempo que expertos, entre ellos los pioneros de la IA Yoshua Bengio y Geoffrey Hinton, advertían que esta tecnología podría representar un “riesgo de extinción”.
El siguiente momento Sputnik llegó en enero de 2025, con el lanzamiento de DeepSeek-R1, un modelo de frontera desarrollado por una empresa emergente china utilizando una fracción del poder de cómputo requerido por los sistemas estadounidenses con los que competía.
Esto puso en duda la suposición de que Estados Unidos mantenía una ventaja tecnológica inalcanzable y la creencia de que controlar el acceso a los chips ralentizaría la competencia.
Pero quizás el momento Sputnik más inquietante fue la llegada del modelo Mythos de Anthropic en abril.
Capaz de identificar vulnerabilidades en sistemas financieros, redes de pago y otras infraestructuras críticas, Mythos pareció marcar un cambio cualitativo en lo que los modelos de IA pueden hacer.
Acerca a la IA a la “superinteligencia”: las capacidades de autoaprendizaje parecen estar al alcance, y con ellas, los límites del control humano.
El hecho de que fuera Anthropic, y no un organismo gubernamental, quien decidiera llevar a cabo un despliegue controlado (solo recientemente, después de su lanzamiento público, Estados Unidos tomó medidas) pone de manifiesto la evidente ausencia de una gobernanza de la IA.
Las consecuencias podrían ser graves.
Consideremos EternalBlue, una vulnerabilidad informática desarrollada por la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos.
Poco después de filtrarse en 2017, los piratas informáticos la utilizaron para lanzar el ataque de ransomware WannaCry contra el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido, obligando a cancelar casi 7,000 citas médicas.
EternalBlue también estuvo detrás del ciberataque NotPetya contra el gigante mundial del transporte marítimo Maersk, que provocó pérdidas estimadas en 10,000 millones de dólares.
Si esas fueron las consecuencias de una sola vulnerabilidad filtrada, imaginemos lo que ocurriría si Mythos, que ya ha identificado más de 10,000 vulnerabilidades, cayera en manos equivocadas.
La respuesta de los gobiernos a estos acontecimientos ha sido lamentablemente insuficiente.
Es cierto que organismos internacionales han tratado de orientar el uso responsable de la IA.
Entre esas iniciativas figuran la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial de la UNESCO, el Convenio Marco del Consejo de Europa sobre Inteligencia Artificial y Derechos Humanos, los Principios de IA de la OCDE y el Pacto Digital Mundial de las Naciones Unidas.
Estos esfuerzos, en los que participamos, reconocen que la innovación carece de valor si no está alineada con los derechos humanos y la dignidad.
Hasta ahora, sin embargo, la Unión Europea es la única jurisdicción que ha convertido esa lección en ley mediante la Ley de IA de 2024.
Pero su implementación ya se está desviando del camino previsto.
El Código de Buenas Prácticas, destinado a ayudar a las empresas tecnológicas a cumplir la Ley de IA (incluidos compromisos específicos para los proveedores de modelos con riesgo sistémico), es voluntario.
Además, el paquete legislativo Digital Omnibus ha pospuesto la aplicación de las obligaciones vinculantes para los sistemas independientes de alto riesgo, de agosto de 2026 a diciembre de 2027.
Las cumbres sobre seguridad de la IA organizadas por el Reino Unido, Francia e India han producido resultados útiles, en particular la creación de institutos de seguridad con el mandato de colaborar en una red mundial.
Asimismo, la orden ejecutiva emitida por el presidente Joe Biden en 2023 introdujo políticas sensatas para garantizar la seguridad y protección de los sistemas de IA.
Pero estos esfuerzos sufrieron un serio revés con la llegada de la administración Trump, que revocó dicha orden ejecutiva y reforzó precisamente los incentivos —la búsqueda de beneficios y la carrera por la ventaja geopolítica— que han alimentado la competencia por la IA desde el principio.
La llegada de Mythos ha puesto de relieve el enfoque incoherente y cambiante de esa administración.
En junio, Trump firmó una orden ejecutiva para ampliar la supervisión federal de los modelos de frontera, una medida sensata.
Pero el cumplimiento del marco previo a su lanzamiento, que exige la colaboración entre agencias gubernamentales y desarrolladores en pruebas de ciberseguridad, es voluntario.
Unas semanas después, el Departamento de Comercio impuso controles a la exportación sobre los modelos más recientes de Anthropic sin pruebas claras ni consultas previas.
La medida se presentó como una acción de seguridad nacional, limitando la supervisión democrática, alejando a los aliados y aumentando el atractivo de los modelos de código abierto, un regalo para China.
Además, el gobierno no ha explicado por qué fueron objeto de estas restricciones los modelos de Anthropic, pero no los de OpenAI, igualmente potentes, lo que ha despertado interrogantes mientras ambas empresas se preparan para salir a bolsa.
En todos estos episodios, lo más llamativo es la falta de visión de futuro.
En lugar de prepararse para las crisis venideras, los responsables de las políticas públicas se apresuran a responder a la última que ocurrió.
Pero las capacidades de autoaprendizaje de los modelos de frontera sugieren que los próximos avances no serán graduales, sino que probablemente llegarán de forma repentina y con efectos acumulativos, dejando menos tiempo para adaptarse que en el pasado.
Los marcos voluntarios, las autoevaluaciones de la industria y las cumbres que producen declaraciones en lugar de compromisos vinculantes no nos han preparado para lo que está por venir.
El momento Sputnik original provocó una auténtica reorientación de prioridades, instituciones y recursos.
El gobierno de Estados Unidos creó la NASA, aumentó la inversión pública en ciencia y tecnología y, once años después, llevó a un hombre a la Luna.
Por supuesto, las condiciones geopolíticas actuales no se parecen en nada a las de la Guerra Fría.
Pero los responsables de las políticas públicas deben aprender de estas sucesivas evoluciones de la IA, cada una más poderosa que la anterior.
Para garantizar que los modelos de IA —especialmente aquellos que parecen destinados a transformar los mercados laborales y los sistemas de salud y educación— se alineen con los valores de la sociedad, los gobiernos deben fomentar el debate democrático y establecer límites efectivos.
Cualquier cosa menos que eso abre la puerta al desastre.
Gabriela Ramos, copresidenta del Grupo de Trabajo sobre Desigualdades y Divulgaciones Financieras Relacionadas con lo Social, fue subdirectora general de Ciencias Sociales y Humanas de la UNESCO, donde supervisó la elaboración de la Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial, y anteriormente fue jefa de gabinete de la OCDE y sherpa ante el G20, el G7 y el APEC.
Emilija Stojmenova Duh, profesora asociada de Ingeniería Eléctrica en la Universidad de Liubliana, es miembro del consejo de la Fundación Globethics, integrante del Panel Científico de IA de la Unión Europea y exministra de Transformación Digital de Eslovenia.
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