La IA no es solo tecnología: es infraestructura de poder. Descubre cómo la concentración del desarrollo de la IA en pocas manos amenaza la soberanía y el desarrollo sostenible de los países del Sur Global.
Existe una narrativa dominante sobre la Inteligencia Artificial que la presenta como una tecnología democratizadora, capaz de nivelar el terreno de juego para todos los países del mundo. Es una historia atractiva. También es, en gran medida, engañosa.
En mi investigación titulada «Inteligencia Artificial y Gobernanza Global: Desigualdad Tecnológica y Riesgos Estructurales para los Países en Desarrollo», analizo críticamente una realidad que pocas veces aparece en los titulares del mundo tech: la IA no es un fenómeno neutral. Es un vector de poder con consecuencias geopolíticas y energéticas profundas, y su arquitectura actual reproduce —y amplifica— las mismas desigualdades que han separado históricamente al Norte Global del Sur Global.
De Herramienta a Infraestructura Estratégica
Para entender el problema, primero hay que entender qué es realmente la IA en 2026. Ya no se trata de un software sofisticado que realiza tareas específicas. La Inteligencia Artificial contemporánea se ha convertido en una infraestructura estratégica, comparable en importancia a la red eléctrica, el sistema financiero o las rutas de transporte.
Y como toda infraestructura estratégica, la IA descansa sobre tres pilares que concentran poder de forma extraordinaria:
- Datos masivos: El combustible de los algoritmos de aprendizaje. Quien controla los datos, controla la capacidad de entrenar y mejorar los modelos.
- Algoritmos: El conocimiento tácito y patentado sobre cómo construir sistemas inteligentes, acumulado durante años por pocas empresas.
- Capacidad de cómputo: Los centros de datos (data centers) y los chips especializados (como las GPU de NVIDIA) son bienes escasos, carísimos y concentrados geográficamente en un puñado de países.
Estos tres elementos no están distribuidos equitativamente por el mundo. Están concentrados, de forma abrumadora, en Estados Unidos, China y un reducido club de naciones europeas.
El Vínculo Invisible: IA, Energía y Desarrollo
Aquí es donde la dimensión energética del debate se vuelve ineludible. Entrenar un modelo de IA de gran escala —como los que hoy utilizamos cotidianamente— consume cantidades de electricidad comparables a las de ciudades enteras. Los centros de datos que sostienen esta infraestructura representan ya una fracción creciente del consumo eléctrico global, y su demanda no hace más que crecer.
Esto significa que el acceso a energía abundante, barata y confiable es un prerequisito para competir en la carrera de la IA. Y en este punto, la brecha de desarrollo preexistente se convierte en un muro:
- Los países del Sur Global, que ya enfrentan déficits energéticos estructurales, tienen aún menos capacidad de alojar y operar la infraestructura computacional que requiere la IA.
- Sin esa infraestructura local, no pueden generar ni retener sus propios datos.
- Sin datos propios, no pueden entrenar modelos adaptados a sus realidades.
- Sin modelos propios, dependen de los sistemas desarrollados en el Norte, diseñados para sus contextos, sus idiomas y sus prioridades.
El resultado es un círculo vicioso de dependencia tecnológica que no es accidental: es la consecuencia lógica de no tener voz en cómo se construye y se gobierna esta tecnología.
Una Gobernanza Global Rota
¿Existe algún organismo internacional que regule todo esto? Técnicamente, sí. En la práctica, los mecanismos actuales de gobernanza global de la IA son insuficientes y profundamente fragmentados.
Los actores que dominan el desarrollo de la IA —un puñado de corporaciones tecnológicas y los gobiernos que las cobijan— son también quienes más influyen en la construcción de los estándares, las normas éticas y los marcos regulatorios internacionales. Los países en desarrollo, en su mayoría, son receptores pasivos de reglas escritas sin su participación.
Esta asimetría normativa tiene consecuencias muy concretas:
- Los estándares de privacidad y uso de datos se definen según las prioridades del Norte.
- Las regulaciones sobre IA «ética» rara vez contemplan los contextos sociales, culturales y económicos del Sur Global.
- Los países en desarrollo quedan excluidos de las decisiones sobre qué aplicaciones de IA se desarrollan, cómo se despliegan y quién se beneficia de ellas.
Soberanía Tecnológica: El Nuevo Reto del Siglo XXI
En el siglo XX, la soberanía de un país se medía en gran parte por su control sobre recursos naturales y territorios. En el siglo XXI, una nueva dimensión de soberanía se ha vuelto igualmente crítica: la soberanía tecnológica y digital.
Un país que no puede procesar sus propios datos, que no puede regular los sistemas de IA que operan en su territorio, que no puede formar a sus ingenieros porque la infraestructura computacional necesaria está fuera de su alcance, es un país que ha cedido una parte de su autonomía estratégica, aunque sus fronteras físicas permanezcan intactas.
Para los países de América Latina, África y gran parte de Asia, este escenario no es hipotético. Es la trayectoria actual si no se producen cambios estructurales en cómo se distribuye el poder tecnológico a nivel global.
Innovación, Equidad y Sostenibilidad: El Triángulo Imposible
Mi investigación identifica una tensión central en el desarrollo de la IA que rara vez se reconoce abiertamente: la innovación tecnológica acelerada, la equidad global y la sostenibilidad ambiental tiran en direcciones distintas, y sin una gobernanza adecuada, las dos últimas siempre pierden.
La carrera por desarrollar modelos de IA cada vez más potentes:
- Consume más energía, elevando las emisiones de carbono globales en un momento en que deberían estar bajando.
- Concentra más riqueza y poder, ampliando la brecha entre los países que desarrollan la tecnología y los que simplemente la consumen.
- Genera presión regulatoria asimétrica, donde los países sin capacidad técnica propia se ven obligados a adoptar marcos normativos diseñados por otros, ajenos a sus realidades.
El desarrollo sostenible —en su sentido más pleno: económico, social y ambiental— no puede lograrse con una IA que sólo sirve a quienes ya tienen más.
¿Qué Hacer? Hacia una Gobernanza Inclusiva
El diagnóstico es severo, pero no lleva inevitablemente al pesimismo. Mi investigación concluye que el camino a seguir pasa por una transformación profunda de los modelos de gobernanza global de la IA, orientada hacia tres principios irrenunciables:
- Equidad: Los países en desarrollo deben tener representación real —no simbólica— en los foros donde se definen los estándares globales de IA.
- Cooperación internacional: La transferencia de tecnología, la formación de capacidades técnicas locales y el acceso a infraestructura computacional deben convertirse en prioridades de la agenda de cooperación al desarrollo.
- Sostenibilidad: Los marcos regulatorios deben incorporar de forma vinculante las dimensiones energéticas y ambientales del desarrollo de la IA, penalizando los modelos energéticamente ineficientes y promoviendo la transición hacia una Green AI.
Reflexión Final
La Inteligencia Artificial es, quizás, la tecnología más transformadora de las próximas décadas. Pero transformación no equivale automáticamente a progreso compartido. Sin gobernanza equitativa, sin soberanía tecnológica y sin una gestión justa de los recursos energéticos que la sustentan, la IA puede convertirse no en el gran igualador que prometen sus evangelizadores, sino en el mecanismo más sofisticado de concentración de poder que la humanidad haya construido jamás.
La pregunta no es si la IA cambiará el mundo. La pregunta es quién decide cómo lo cambia, y en beneficio de quién.
Este artículo se basa en mi investigación «Inteligencia Artificial y Gobernanza Global: Desigualdad Tecnológica y Riesgos Estructurales para los Países en Desarrollo», actualmente en preparación para publicación académica.
Alejandro López-González | Doctor en Sostenibilidad | Profesor Investigador, URBE | Editor, Elefante Books
LITERATURA, CIENCIA Y GEOPOLÍTICA 
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