En muchos espacios donde se discute tecnología, la inteligencia artificial basada en modelos de lenguaje suele presentarse como una herramienta sencilla. Sistemas que predicen la palabra siguiente y se realimentan con sus propios resultados, sin la sofisticación técnica que suele asociarse a otras tecnologías de punta.

Sin embargo, la simplicidad con la que interactuamos con estas herramientas no refleja la complejidad del impacto que genera cuando entran en la esfera pública. La inteligencia artificial ya participa de procesos educativos, financieros, laborales, diplomáticos y comunicacionales que atraviesan fronteras y alcanzan a millones de personas al mismo tiempo. Esa escala abrió una discusión que hoy ocupa a gobiernos, organismos internacionales, empresas y universidades: cómo construir reglas para una tecnología que circula globalmente y evoluciona más rápido que las instituciones encargadas de regularla.

La velocidad con la que la inteligencia artificial generativa llegó a la vida cotidiana es uno de los rasgos más relevantes de este proceso. En pocos años pasó de los laboratorios de investigación a convertirse en una herramienta disponible desde un teléfono o una computadora personal. No hace falta saber programar ni tener conocimientos técnicos para utilizarla, y esa reducción de las barreras de entrada amplió el número de usuarios de manera extraordinaria.

Un estudio publicado en PNAS Nexus señala que esta accesibilidad transformó la producción de contenido y el acceso al conocimiento, aunque también profundizó preguntas sobre desigualdad, capacidades digitales y políticas públicas. La misma herramienta que facilita nuevas oportunidades también puede ampliar diferencias entre quienes cuentan con recursos para utilizarla y quienes quedan rezagados.

Mientras tanto, los gobiernos comenzaron a responder de maneras muy distintas, y la gobernanza de la inteligencia artificial empezó a tomar formas dispares según la región. La Unión Europea avanzó con un enfoque basado en niveles de riesgo. Estados Unidos priorizó lineamientos y estándares para el desarrollo responsable. Otros países concentraron sus esfuerzos en la protección de datos, la ciberseguridad o la innovación.

Cuando aparecieron tecnologías de alto impacto en el pasado, como la energía atómica, la aviación civil o la industria farmacéutica, el mundo tuvo tiempo de construir instituciones, protocolos de certificación y sistemas de reporte de incidentes antes de que esas tecnologías alcanzaran una escala de uso masivo. Con la inteligencia artificial generativa, ese tiempo no existió.

Una parte importante de la discusión internacional tomó como referencia modelos regulatorios que ya existían para otras tecnologías. Sin embargo, los modelos que funcionaron con la energía atómica o la aviación comparten una característica que la inteligencia artificial no tiene: un número acotado de productores, manejando insumos físicos identificables, sujetos a procesos de aprobación centralizados. Un reactor nuclear necesita uranio enriquecido, infraestructura costosa y personal altamente especializado. Un avión comercial pasa por certificaciones que involucran a un puñado de fabricantes en todo el mundo. Ese tipo de tecnología se puede monitorear porque se puede rastrear físicamente.

Un modelo de lenguaje, en cambio, es software. Se distribuye, se copia y se ejecuta desde un teléfono o una computadora personal, donde además puede actualizarse y replicarse de forma permanente.

Un análisis reciente sobre la aplicación de la analogía nuclear a la gobernanza de inteligencia artificial advirtió que buena parte de la literatura especializada sigue apoyándose en ese paralelismo para pensar organismos de supervisión y procesos de certificación, cuando la naturaleza distribuida del software vuelve poco viable trasladar ese modelo de manera directa.

Especialistas en seguridad internacional fueron todavía más directos al respecto. Un artículo publicado por dos investigadores en gobernanza tecnológica sostuvo que trasladar mecánicamente el modelo de no proliferación nuclear al gobierno de la inteligencia artificial genera expectativas poco realistas sobre la capacidad real de la comunidad internacional para controlar su difusión, precisamente porque no existe un insumo escaso o un número reducido de actores que sirva de punto de control.

A esto se suma otro dilema que complica todavía más la gobernanza de la inteligencia artificial: hasta el momento no existe un consenso internacional sobre qué debe entenderse por inteligencia artificial a los fines regulatorios. Un estudio que comparó los marcos normativos vigentes en distintos países encontró definiciones tan dispares entre sí que la posibilidad de construir un régimen único aparece cada vez más lejana.

Esta diversidad tiene consecuencias concretas. Una empresa puede desarrollar un sistema bajo un marco regulatorio y ofrecerlo en mercados donde rigen criterios diferentes. Las plataformas operan de manera global, mientras que las autoridades regulatorias mantienen competencias nacionales. La distancia entre el alcance de la tecnología y el alcance de las instituciones aparece de manera constante en las discusiones sobre gobernanza global.

La conversación también cambió de foco durante los últimos dos años. Al principio predominaban las preguntas sobre el desarrollo de los modelos. Hoy pesan más las preguntas sobre su implementación, su integración en servicios públicos y privados, y la responsabilidad de quienes los utilizan.

En ese contexto, distintos organismos internacionales comenzaron a producir recomendaciones que buscan orientar a los Estados sin imponer un único modelo regulatorio. Naciones Unidas publicó en 2024 el informe del High-level Advisory Body on Artificial Intelligence, donde propone fortalecer la cooperación internacional, desarrollar capacidades institucionales y crear mecanismos comunes para compartir información sobre riesgos y buenas prácticas. La UNESCO viene trabajando desde el 2021 en una dirección similar con su Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial, centrada en derechos humanos, transparencia y rendición de cuentas.

Estas iniciativas muestran un cambio importante: la discusión ya no gira únicamente alrededor de limitar riesgos tecnológicos, sino también alrededor de construir capacidades públicas para comprender, evaluar y gestionar sistemas de inteligencia artificial en distintos contextos.

La inteligencia artificial generativa plantea una discusión distinta a la que acompañó otras tecnologías de alcance global. Su circulación es inmediata, su acceso es amplio y sus aplicaciones cambian con rapidez.

La gobernanza de la inteligencia artificial todavía está en construcción a nivel internacional. El desafío no es solo diseñar reglas nuevas para algo que avanza rápido, sino que también implica aceptar que ninguno de los modelos regulatorios heredados fue pensado para una tecnología sin fronteras técnicas, sin productores acotados y sin insumos físicos que monitorear.

Existen principios compartidos y una producción creciente de recomendaciones, pero conviven definiciones, enfoques y prioridades diferentes. En los próximos años, la capacidad de coordinar esos esfuerzos será tan importante como la capacidad de desarrollar nuevas tecnologías.

• La Unión Europea avanza con un enfoque basado en niveles de riesgo.
• Estados Unidos prioriza lineamientos y estándares de desarrollo responsable.
• Naciones Unidas y UNESCO impulsan principios comunes sin imponer un modelo único.