AI, Structural Power and Governance Fragmentation: A Systematic Review and the Geopolitical AI Power Framework

Cuando pensamos en la inteligencia artificial, la conversación a menudo se siente como una carrera de alto riesgo entre dos gigantes: Estados Unidos y China. Escuchamos sobre quién tiene los chips de computadora más rápidos, los modelos de software más potentes y los ingenieros más brillantes. Esta visión explica la competencia en la cima, pero deja fuera lo que les sucede a todos los demás. Ignora la realidad de los países que no están tratando de ganar la carrera, sino que están siendo arrastrados hacia un sistema que ellos no diseñaron. Estas naciones se encuentran dependientes de herramientas digitales, reglas y flujos de datos controlados por otros. Esto no es solo una cuestión de tecnología; es un cambio silencioso en el poder. Algunos países poseen la capacidad de establecer las condiciones bajo las cuales otros deben operar, mientras que otros se ven obligados a seguir las reglas. Esta dinámica está remodelando la economía política global, creando una situación en la que la adopción de nueva tecnología puede bloquear accidentalmente a un país en una posición de dependencia permanente.

Un nuevo estudio de Alfredo Merlet, investigador de la Universidad de Sevilla, investiga exactamente cómo ocurre esto. El artículo plantea una pregunta simple pero profunda: ¿cómo está cambiando la inteligencia artificial el equilibrio de poder entre las naciones y por qué el sistema para gobernar esta tecnología se está desmoronando en lugar de unirse? Para encontrar la respuesta, el autor no se limitó a leer algunos artículos; realizó una revisión masiva y sistemática de la investigación existente. Buscó en dos bases de datos científicas principales miles de registros publicados entre 2018 y 2026. Tras eliminar duplicados y filtrar los estudios que no cumplían con los criterios, le quedaron 303 trabajos relevantes. De este gran grupo, seleccionó un conjunto central de 49 estudios para leer en profundidad, analizando cómo diferentes expertos describen la relación entre la tecnología, el poder y el control nacional.

La revisión reveló que la literatura actual está dispersa en cinco grupos distintos, pero dos de ellos dominan la conversación. Un grupo se centra en la lucha por la "soberanía digital", particularmente entre los países del Sur Global, que son las naciones en desarrollo a menudo dejadas al margen de la rivalidad entre EE. UU. y China. El otro grupo principal observa la competencia regulatoria entre las grandes potencias, como Estados Unidos, China y la Unión Europea, mientras intentan escribir sus propias reglas para el futuro. Sin embargo, el estudio encontró que el tema de cómo se extraen y utilizan los datos por parte de empresas poderosas suele tratarse como un problema separado y desconectado. Merlet sostiene que estas piezas no pueden entenderse de forma aislada. Para explicar el panorama completo, el autor propone un nuevo marco llamado Marco de Poder de la IA Geopolítica. Este marco conecta tres fuerzas reforzadoras que trabajan juntas para crear un sistema donde la dependencia se convierte en el resultado por defecto.

La primera fuerza es la asimetría del poder estructural. Esta es la idea de que el poder proviene del control de los cimientos esenciales de un sistema, como la infraestructura física, las materias primas y las reglas que las gobiernan. En el mundo de la inteligencia artificial, unos pocos actores controlan los chips de computadora avanzados, los sistemas masivos de computación en la nube y las reglas sobre cómo se mueven los datos. Debido a que estos recursos son muy difíciles de replicar, los países que no los poseen deben depender de quienes sí. Esto no es solo una cuestión de comprar un producto; se trata de verse obligado a operar dentro de una estructura diseñada por alguien más. La segunda fuerza es la fragmentación tecno-nacionalista. A medida que los países se dan cuenta de su dependencia, intentan recuperar el control construyendo sus propios muros. Aprueban leyes para mantener los datos dentro de sus fronteras, prohíben plataformas extranjeras e intentan crear sus propias versiones de la tecnología. Aunque esto se siente como un movimiento hacia la independencia, el estudio sugiere que en realidad empeora el problema. En lugar de un conjunto de reglas globales, el mundo se está dividiendo en diferentes bloques, cada uno con sus propios estándares incompatibles. Los países sin su propia tecnología se ven entonces obligados a elegir un bando, lo que los encierra aún más en un sistema específico.

La tercera fuerza son las externalidades del capitalismo de vigilancia. Este término describe un modelo de negocio donde las empresas convierten el comportamiento humano y los datos personales en un producto para predecir e influir en acciones futuras. En el contexto de la inteligencia artificial, esto significa que los flujos de datos van desde las naciones menos poderosas hacia las dominantes, donde se utilizan para entrenar los mismos modelos que esas naciones menos poderosas luego deben usar. Esto crea un ciclo donde los actores dominantes se vuelven más inteligentes y poderosos con cada dato que reciben, mientras que los otros se vuelven más dependientes de las herramientas construidas a partir de esos datos. El estudio muestra que estas tres fuerzas no solo ocurren al mismo tiempo, sino que se alimentan entre sí. El poder estructural permite que unas pocas naciones establezcan las reglas, lo que provoca que otras naciones se fragmenten en bloques en competencia, lo que a su vez dificulta que cualquiera pueda escapar de la extracción de datos que sostiene a los poseedores del poder original.

La investigación sugiere que esto crea un "bloqueo estructural". Esta es una tendencia, no un destino inalterable, pero es una tendencia poderosa. Cuanto más adopta un país herramientas de inteligencia artificial extranjeras sin construir su propia capacidad, más difícil le resulta abandonar ese sistema más adelante. El estudio encuentra que, mientras las potencias dominantes están ocupadas peleando por quién lidera, la verdadera historia está ocurciendo en los niveles medios y bajos de la economía global. Países en América Latina, África y Asia están adoptando estas tecnologías a gran velocidad, a menudo sin la capacidad de auditarlas o reemplazarlas. Se están vinculando a infraestructuras y modelos que no diseñaron, y las decisiones tomadas hoy podrían fijar estas dependencias durante décadas. La revisión destaca que esto no es un accidente de la historia, sino el resultado de cómo está diseñado el sistema actualmente.

A pesar de este panorama sombrío, el artículo no argumenta que la situación sea desesperada. El autor sugiere que los países semiperiféricos —aquellos que no son superpotencias pero tampoco son las naciones más pobres— todavía tienen una ventana de oportunidad. Pueden moldear su posición mediante la negociación cuidadosa, construyendo sus propias capacidades técnicas y coordinándose con sus vecinos para crear soluciones regionales. El estudio señala que algunas naciones ya están intentando construir sus propios caminos, demostrando que la dependencia es una elección que puede gestionarse, incluso si es difícil. Sin embargo, la ventana se está cerrando. Cada vez que un gobierno o una empresa adopta una solución extranjera sin considerar el costo de salida a largo plazo, la oportunidad de construir la independencia se reduce.

Los hallazgos de esta revisión sirven como advertencia y guía. Sugieren que el debate sobre la inteligencia artificial necesita ir más allá de quién tiene los mejores chips o los modelos más grandes. El verdadero problema es quién controla las condiciones bajo las cuales se utiliza la tecnología. Para un país como Chile, o cualquier nación en una posición similar, la pregunta ya no es solo sobre la eficiencia. Se trata de quién es el dueño del modelo, dónde residen los datos y cuánto costaría alejarse. El estudio concluye que la gobernanza global de la inteligencia artificial se está fragmentando porque las tres fuerzas de poder estructural, competencia regulatoria y extracción de datos se están reforzando entre sí. A menos que haya un esfuerzo deliberado para cambiar este ciclo, el mundo se dirige hacia un futuro donde unos pocos actores establecen las reglas para todos los demás, y el resto se queda para seguir las reglas. La investigación ofrece un mapa claro de cómo llegamos aquí, sugiriendo que comprender estos mecanismos es el primer paso para asegurar que el futuro de la inteligencia artificial no se convierta en una trampa permanente para la mayoría del mundo.