- Carlos Martínez Rojas
- control digital, IA y geopolítica, infraestructura crítica, inteligencia artificial, soberanía tecnológica
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Introducción
En un mundo cada vez más digitalizado, la pregunta ya no es solo qué hace la inteligencia artificial (IA), sino quién posee y controla los cimientos sobre los cuales opera: los servidores, los centros de datos, las redes, los algoritmos, los datos. Esa tensión entre dependencia tecnológica y autonomía nacional es lo que se conoce como soberanía tecnológica o soberanía digital, y se convierte en uno de los temas más apremiantes del siglo XXI.
Cuando hablamos de infraestructura crítica —redes eléctricas, sistemas de telecomunicaciones, transporte, salud, redes de agua— la integración de la IA plantea no solo oportunidades, sino riesgos estratégicos. Un fallo, una manipulación o un ciberataque podrían tener consecuencias sociales, económicas o incluso geopolíticas. Entonces, ¿cómo asegurar que esas infraestructuras no estén efectivamente bajo el control unilateral de grandes empresas o potencias externas? ¿Cuál es el rol del Estado, del sector privado y de la cooperación internacional? En este artículo exploraremos el pasado, el presente y los dilemas futuros de la soberanía tecnológica en el contexto de la IA.
1. Contexto histórico: de la infraestructura física a la infraestructura cognitiva
1.1 El control del poder físico como antecedente
Desde épocas modernas, el control de recursos estratégicos —agua, energía, transporte, petróleo— ha sido sinónimo de poder estatal. Las grandes corporaciones y los Estados han buscado dominar redes físicas para asegurar su influencia. En la era digital, esas redes se transforman: ya no bastan caminos o oleoductos; ahora el “terreno estratégico” es la fibra óptica, los centros de datos, los chips y los cables submarinos.
1.2 La transición hacia lo digital y lo cognitivo
Con el auge de la computación, Internet y Big Data, los activos intangibles comenzaron a acompañar a los físicos. Pero la IA introduce una nueva capa: infraestructura cognitiva, conformada por modelos, memoria, arquitecturas de cómputo e ingentes volúmenes de datos que deben almacenarse y procesarse con latencia mínima. Eso significa que para proyectar poder en la era digital, el control de los “cimientos invisibles” de la IA es tan importante como el control de puertos o aeropuertos.
El término compute sovereignty —o soberanía del cómputo— ha empezado a circular con fuerza en debates académicos y políticos. Se refiere a la capacidad de un Estado o región para disponer de su propia capacidad de cómputo (hardware, software, centros de datos) y no estar supeditado a proveedores externos.
2. Qué significa “infraestructura crítica” en el contexto de la IA
Para entender quién la controla, antes debemos desglosarla:
- Hardware especializado: chips (GPU, TPU, ASIC) diseñados para entrenamiento e inferencia de IA.
- Centros de datos y nube: instalaciones físicas que hospedan servidores, sistemas de almacenamiento y mecanismos de conectividad.
- Redes de transmisión: cables de fibra óptica, redes de 5G/6G, enlaces satelitales, comunicaciones entre borde y núcleo.
- Sistemas de gobernanza de datos: reglas de localización de datos, encriptación, acceso, auditoría.
- Modelos y frameworks: los algoritmos mismos, los modelos de base (foundation models), y los pipelines de entrenamiento e inferencia.
- Energía y enfriamiento: la operación del hardware depende de fuentes energéticas estables y sistemas de enfriamiento eficientes.
Cuando una nación no controla alguno de esos elementos, se genera una dependencia tecnológica que puede traducirse en vulnerabilidad estratégica.
3. Los actores que ejercen control: Estado, gigantes tecnológicos y alianzas híbridas
3.1 El Estado como garante (o competidor)
Los gobiernos tienen un rol central, aunque no homogéneo:
- Infraestructura pública propia: algunos países han iniciado inversiones en supercomputadoras nacionales, centros de datos estatales o programas para “IA soberana”. Por ejemplo, Canadá lanzó una Estrategia de Cómputo Soberano de IA para reforzar su capacidad interna.
- Regulación y políticas de datos: leyes de protección de datos, normas de localización (que exigen que ciertos datos se almacenen dentro del país), requisitos de transparencia para proveedores externos.
- Alianzas público‑privadas: el Estado no siempre construye todo por su cuenta. En muchos casos, establece estándares, subsidios o contratos con actores privados para asegurar el control indirecto.
- Visión estratégica de autonomía: la Unión Europea, por ejemplo, ha acelerado iniciativas para reducir su dependencia tecnológica. En 2025 anunció planes por 1 100 millones de euros para reforzar la IA en industrias clave y apuntalar su “autonomía estratégica”.
3.2 Las grandes empresas tecnológicas
Las potencias del cloud, los desarrolladores de chips, las plataformas de IA y los proveedores de servicios gestionados son actores clave:
- Empresas como Amazon Web Services, Microsoft Azure o Google Cloud dominan una buena parte de la capacidad global de infraestructura bajo modelos de “servicio”.
- Fabricantes de chips avanzados (por ejemplo NVIDIA) tienen un papel estratégico: dominan el diseño, la producción y la comercialización de hardware esencial para IA.
- Algunos gigantes de la nube ofrecen “nubes soberanas” o soluciones locales “sovereign cloud” para mercados con exigencias de regulación estrictas.
Estas empresas no funcionan como simples proveedores neutrales: fijan precios, patrones de dependencia, condiciones de servicio y control sobre actualizaciones, acceso a innovaciones y políticas de uso.
3.3 Redes de cooperación y arquitectura federada
Una alternativa emergente es la infraestructura federada o en red, donde múltiples actores se conectan bajo normas compartidas:
- Proyectos como Gaia‑X en Europa buscan construir ecosistemas federados de datos con estándares de interoperabilidad, donde los miembros mantengan control sobre sus datos pero colaboren en servicios.
- En una federación, ningún nodo (país, empresa) tiene el control absoluto sobre todo el sistema, pero puede beneficiarse del intercambio de recursos, datos y modelos.
Esta arquitectura busca un equilibrio entre autonomía nacional y cooperación internacional, evitando la concentración extrema.
4. Riesgos y desafíos asociados al control de la infraestructura crítica
4.1 Dependencia estratégica y vulnerabilidad
Cuando la infraestructura crítica depende de actores externos, surgen varios vectores de riesgo:
- Cese abrupto de servicio: si un proveedor extranjero cierra operaciones o veta el acceso, la nación queda sin una parte esencial de su operación digital.
- Backdoors y espionaje: el control de hardware o software puede permitir acceso no transparente o manipulación.
- Presión política o sanciones: en conflictos geopolíticos, cortar o restringir el acceso a servicios tecnológicos puede ser un arma de coerción.
- Disparidad tecnológica interna: algunos países o regiones carecen de recursos técnicos o financieros para construir por sí mismos, por lo que dependen del “mundo externo”.
4.2 Ciberseguridad, integridad y resiliencia
La integración de IA en infraestructuras críticas (red eléctrica, hospitales, transporte) amplifica la exposición:
- Sistemas controlados por IA pueden ser atacados mediante adversarial attacks, manipulación de modelos o algoritmos maliciosos.
- El uso de IA por los atacantes escalona la sofisticación de ciberataques: ataques automatizados, generación de phishing o malware dirigidos.
- Las fallas en IA integradas pueden causar disrupciones físicas, por ejemplo, un fallo automático en una red eléctrica o en sistemas de señalización en transporte.
4.3 La ilusión de la soberanía total
El discurso de “soberanía tecnológica” a menudo oculta contradicciones:
- Costos: levantar una infraestructura de IA de alta escala requiere inversiones masivas (infraestructura energética, talento, mantenimiento continuo).
- Economías de escala: las grandes empresas disfrutan de ventajas de volumen que muchos países no pueden replicar.
- Interdependencia global: aún diseñar chips depende de cadenas globales (producir semiconductores implica litografía, materias primas que se obtienen en distintas regiones).
- Riesgo de fragmentación: si cada país busca su “soberanía absoluta”, podría surgir una internet segmentada, con barreras fronterizas digitales que inhiben innovación y cooperación.
De hecho, algunos analistas advierten que la retórica de la soberanía puede ser una “mitología” política que oculta el hecho de que muchas naciones terminan dependiendo de tecnologías extranjeras aún bajo la promesa de independencia.
5. Casos contemporáneos y ejemplos
5.1 Unión Europea: autonomía estratégica y “Apply AI”
Conscientes de su dependencia frente a las grandes tecnológicas de EE.UU. y Asia, la UE ha lanzado estrategias para fortalecer su soberanía digital. En 2025 anunció un plan de €1.100 millones para impulsar IA en sectores clave con el objetivo de reducir dependencia tecnológica.
Además, dirigentes europeos han defendido que la “soberanía digital” no debe entenderse como proteccionismo estricto, sino como capacidad de elección tecnológica.
Proyectos como EuroStack han sido propuestos para construir pilas digitales independientes en Europa.
5.2 Canadá: estrategia de computación soberana
Canadá formuló una estrategia para fortalecer su capacidad interna de cómputo. Se planean inversiones estatales para ampliar infraestructura tecnológica nacional, combinadas con incentivos a la innovación local.
5.3 Riesgos y señales de concentración global
Un dato revelador: actualmente, muchos de los servicios de infraestructura crítica dependen de un puñado de actores. En el ámbito financiero, por ejemplo, se estima que tres grandes proveedores dominan gran parte del espacio de la nube.
La concentración de capacidades críticas —chips, modelos base, centros de datos— genera un riesgo sistémico: si uno de ellos falla o cede ante presiones políticas, todo el sistema global puede resentirse.
5.4 Caso DeepSeek en Australia
Por ejemplo, el gobierno australiano desaconsejó el uso de la aplicación china DeepSeek en sistemas de infraestructura crítica por riesgos de seguridad nacional, aunque sin imponer una prohibición total.
Este caso ilustra cómo Estados pueden intervenir para limitar el control extranjero sobre tecnologías que podrían comprometer estructuras sensibles.
6. Estrategias para recuperar o asegurar el control soberano6.1 Inversión estratégica y capacidad nacional
- Financiar centros de datos, supercomputadoras y redes nacionales controladas por entidades públicas o under joint ventures.
- Promover la fabricación local de chips (o colaborar en consorcios regionales).
- Estimular la capacitación local: formar ingenieros especializados en IA, operación de data centers, ciberseguridad avanzada.
- Programas de incentivos fiscales para empresas locales que participen en la cadena de suministro tecnológica.
6.2 Políticas regulatorias exigentes
- Exigir localización de datos para ciertos sectores críticos (salud, energía, finanzas).
- Establecer estándares de auditoría, transparencia en los algoritmos y condiciones de interoperabilidad.
- Normas de “nube soberana”—certificaciones que garanticen que un proveedor cumple reglas de control nacional.
- Supervisión estatal de contratos con proveedores extranjeros: cláusulas de reversión, auditorías, condiciones de cancelación.
6.3 Modelos federados e interoperables
- Promover arquitecturas federadas donde múltiples actores colaboran pero conservan control parcial.
- Desarrollar estándares abiertos (open source) para evitar lock-in tecnológico.
- Implementar iniciativas geográficas regionales (por bloques) que compartan ciertos recursos, evitando depender de un solo país dominante.
6.4 Resiliencia, defensa y redundancia
- Diseño de sistemas redundantes: si un proveedor falla, exista capacidad secundaria nacional.
- Adoptar defensa activa con IA: detectar anomalías, ataques o manipulación anticipada.
- Simulacros de fallo de proveedores externos y respuestas de contingencia.
7. Implicaciones éticas, políticas y geopolíticas
7.1 Soberanía vs aislamiento
Buscar control absoluto puede derivar en aislamiento tecnológico si cada nación se encierra en su “burbuja digital”. El desafío es encontrar el equilibrio entre autonomía y apertura para innovación.
7.2 Transparencia y control democrático
El control de la infraestructura no puede quedar en manos opacas. Quienes manejen centros de datos, redes, modelos de IA deben responder ante la ciudadanía. La opacidad puede facilitar abusos, vigilancia indebida o captura del Estado por élites tecnológicas.
7.3 Riesgo de carrera armamentista tecnológica
Las naciones podrían ver la infraestructura cognitiva como parte de su arsenal estratégico, generando escaladas tecnológicas y un entorno de competencia agresiva, donde el acceso a la IA se vuelve factor de poder militar, no solo económico.
7.4 Desigualdad entre países
Los países con recursos limitados enfrentan barreras enormes para construir infraestructura propia. El riesgo es que la brecha digital y cognitiva entre el “centro” tecnológico y la periferia se agrande aún más.
8. Panorama futuro: escenarios y recomendaciones
8.1 Escenarios posibles
- Domino tecnológico: pocas grandes empresas o potencias consolidan control casi total de la infraestructura IA global.
- Fragmentación digital: múltiples bloques regionales tecnológicamente aislados que dificultan la interoperabilidad.
- Federación equilibrada: arquitecturas colaborativas donde el control está distribuido pero conectable.
- Pluralismo abierto con supervisión: un entorno donde los proveedores pueden coexistir, pero sujetos a regulación, transparencia y responsabilidad.
8.2 Recomendaciones para países en desarrollo (como Perú u otros en América Latina)
- Diagnóstico de brechas tecnológicas nacionales (qué partes de la infraestructura no se controlan).
- Priorizar sectores críticos (salud, agua, servicios públicos) para asegurar que su operación no dependa de actores externos.
- Diseñar políticas de incentivo para la industria tecnológica local: startups de IA, servicios de datos, centros de cálculo.
- Fomentar cooperación regional latinoamericana: esquemas compartidos de centros de datos, estándares comunes, alianzas.
- Incluir en la educación superior y planes de formación elementos estratégicos de infraestructura digital, operación de nube, ciberseguridad.
- Monitoreo y regulación clara de contratos con proveedores externos: cláusulas de soberanía, auditoría, derechos de reversión.
Conclusión
La soberanía tecnológica en la era de la inteligencia artificial no es un lujo idealista: es una exigencia estratégica. Quien controla la infraestructura —los nodos invisibles que procesan datos, almacenan memoria, ejecutan modelos— tiene una palanca de poder real. El control unilateral por parte de grandes compañías o potencias puede generar vulnerabilidades profundas para los estados, en especial cuando hablamos de infraestructuras críticas que afectan el bienestar de la población.
Pero la soberanía no implica necesariamente aislamiento. Los modelos cooperativos, federados y regulados pueden ofrecer un camino intermedio: autonomía sin cerrarse al mundo, control democrático sin perder innovación. Para los países que aún dependen de actores externos en su infraestructura digital, el desafío es urgente y la ventana para moldear su destino tecnológico —y asegurar su resiliencia— es ahora.
Preguntas frecuentes sobre soberanía tecnológica e infraestructura crítica en la era de la IA
¿Qué es la soberanía tecnológica en el contexto de la IA?
Es la capacidad de un país para controlar su hardware, centros de datos, modelos y datos, sin depender excesivamente de proveedores externos.
¿Por qué es importante para infraestructuras críticas?
Porque esas infraestructuras (energía, salud, telecomunicaciones) cada vez dependen más de IA; si están controladas por afuera, pueden ser vulnerables o manipulables.
¿Pueden los países pequeños lograr la soberanía tecnológica?
Sí, aunque con desafíos: mediante cooperación regional, inversión estratégica, regulación y arquitecturas federadas.
¿La soberanía tecnológica implica desconectarse de proveedores globales?
No necesariamente; puede implicar un equilibrio entre autonomía, regulaciones exigentes y cooperación internacional.
¿Qué papel juegan los modelos de IA en la soberanía digital?
Los modelos —especialmente los de base— son parte esencial de la infraestructura cognitiva. Si esos modelos dependen de actores externos, la soberanía está comprometida.
