El nuevo marco geopolítico: ¿Hacia una fragmentación digital global?

Marjan Blan

1. Estados Unidos: Autorregulación e innovación

El modelo estadounidense prioriza la innovación y el crecimiento económico con mínima intervención regulatoria estatal. La CHIPS Act (52.000 millones de dólares en subsidios) y el Inflation Reduction Act buscan garantizar la supremacía tecnológica mediante inversión masiva, no mediante regulación restrictiva. Las ventajas de esta fórmula son la atracción de talento global, un ecosistema vibrante y en movimiento, una velocidad de desarrollo y una capacidad de inversión sin precedentes. Los contras serían los riesgos de sesgos algorítmicos, la discriminación automatizada, la vigilancia corporativa masiva y la concentración de poder en pocas empresas tecnológicas.

2. China: Dirección estatal y soberanía tecnológica

China apuesta por el control estatal directo sobre la IA, integrada en su estrategia "Made in China 2025" y su objetivo de liderar globalmente la IA para 2030. El modelo chino combina inversión pública masiva (47.500 millones de dólares en semiconductores), acceso ilimitado a datos poblacionales, dirección estratégica centralizada, social scoring y vigilancia como aplicaciones normalizadas. Las ventajas de este modelo es la coordinación estratégica nacional, acceso masivo a datos de entrenamiento, eficiencia en implementación, capacidad de despliegue rápido en infraestructuras. Las debilidades son claras: opacidad, ausencia de protección de derechos individuales, riesgo de autoritarismo digital, entre otras.

3. Europa: Regulación basada en derechos

Europa prioriza la protección de derechos fundamentales, la transparencia y la supervisión humana. El AI Act representa la culminación de este enfoque. Entre los beneficios se encuentran la protección ciudadana, estándares éticos elevados y la confianza del usuario. Los riesgos son diversos: parálisis por exceso regulatorio, fuga de talento e inversión, brecha creciente con competidores, dependencia tecnológica de terceros países.

¿Fragmentación o convergencia?

El escenario más probable es una fragmentación digital parcial: tres ecosistemas de IA diferenciados (estadounidense, chino, europeo) con estándares incompatibles y escasa interoperabilidad. Esto genera ineficiencias, duplicaciones de esfuerzos y barreras al comercio digital global.

Sin embargo, el "efecto Bruselas" puede forzar una convergencia parcial: empresas globales adoptarán estándares europeos para operar en el mercado de la UE, exportándolos luego a otras jurisdicciones. Ya ocurrió con el GDPR; puede repetirse con el AI Act. 

¿Qué Europa queremos en 2035?

Lo entiendo. Si es complicado visualizar dónde estaremos en tres años, al extenderlo a 10 años, la complejidad aumenta. Sin embargo, considero que es una pregunta importante que debemos hacernos y analizar con cuidado.

Ante el trilema de competitividad, derechos fundamentales y sostenibilidad, Europa tiene varias opciones estratégicas:

Escenario 1: "Fortaleza regulatoria" (Status Quo Plus)

Europa mantiene y refuerza su enfoque regulatorio, posicionándose como el garante global de la IA ética y sostenible. Este escenario trae una serie de consecuencias en el presente y en el futuro no muy lejano.

Como aspectos positivos podemos señalar:

• Un liderazgo normativo consolidado por parte de la “vieja Europa”.
• Una protección fuerte de los derechos de los ciudadanos.
• Una posible incorporación de límites ambientales obligatorios.

Como aspectos negativos se encontrarían:

• Brecha tecnológica creciente con EE.UU. y China.
• Fuga acelerada de talento y startups.
• Dependencia estructural de tecnología extranjera.
• Erosión de soberanía digital.

Escenario 2: "Inversión masiva y simplificación" (Plan Draghi)

Europa adopta las recomendaciones del informe Draghi: inversión pública masiva (800.000 millones de euros anuales), y una simplificación regulatoria radical, que favorecerá la creación de campeones tecnológicos europeos. Las consecuencias de este escenario serán:

• Una reducción de brecha de inversión con competidores.
• Creación de un ecosistema sólido de empresas innovadoras y startups.
• Desarrollo de infraestructura computacional soberana.
• Atracción/retención de talento.
• Riesgo de relajación de los estándares éticos.
• Posible impacto ambiental acelerado sin controles.
• Dificultad política para coordinar inversión entre 27 Estados.

Escenario 3: "Nicho de excelencia" (Especialización Estratégica)

Europa acepta que no puede competir en escala con EEUU. o China y se especializa en nichos de alta calidad: IA médica certificada, sistemas críticos de seguridad, IA industrial, algoritmos eficientes energéticamente, modelos open-source transparentes. En este escenario las consecuencias son diferentes:

• Liderazgo europeo en conocimiento.
• Compatible con el actual marco regulatorio.
• Diferenciación por calidad y confiabilidad, no por escala.
• Liderazgo en IA sostenible y eficiente.
• Renuncia a la carrera de modelos generativos masivos.
• Mercado limitado comparado con IA de consumo masivo.

Escenario 4: "Alianzas estratégicas asimétricas" (Interdependencia Gestionada)

Europa negocia alianzas con EEUU (vía OTAN tecnológica), accede a infraestructura computacional estadounidense bajo condiciones que respeten el AI Act, mientras desarrolla capacidades propias en semiconductores y algoritmos eficientes. ¿Qué consecuencias puede tener Europa en este escenario?

• Acceso a la capacidad computacional sin la inversión prohibitiva inicial.
• Mantenimiento de estándares regulatorios europeos.
• Tiempo para desarrollar capacidades propias.
• Dependencia estratégica de EEUU en tecnología crítica.
• Vulnerabilidad geopolítica si relación transatlántica se deteriora.
• Limitaciones de soberanía digital.

Estos escenarios ponen de relieve las urgencias europeas a nivel de innovación y desarrollo empresarial que debemos plantearnos ahora si no queremos hacerlo cuando sea demasiado tarde:

1. Inversión masiva e inteligente: Los 800.000 millones de euros anuales que propone Draghi no son un lujo sino una necesidad existencial. Europa debe crear infraestructura computacional soberana, financiar investigación aplicada y apoyar a las pymes innovadoras y startups europeas de IA.
2. Simplificación regulatoria equilibrada: El Ómnibus Digital es un paso positivo pero insuficiente. Europa necesita encontrar el equilibrio entre protección de derechos y agilidad empresarial. No se trata de desregular, sino de regular inteligentemente.
3. Integración de sostenibilidad ambiental obligatoria: El AI Act debe incorporar límites vinculantes de consumo energético, huella de carbono y uso de agua para sistemas de IA. La especificación UNE 0086:2025 española debería convertirse en estándar europeo obligatorio. Los centros de datos deben certificar el origen de energía renovable, la eficiencia hídrica y los planes de gestión de residuos electrónicos.
4. Estrategia de especialización en nichos de alta calidad: Europa debe aceptar que no puede competir en escala con EEUU o China. Su ventaja comparativa está en una IA especializada: médica certificada, sistemas industriales críticos, algoritmos eficientes, modelos transparentes y auditables. El mercado de IA confiable es enorme y está desatendido.
5. Liderazgo en IA sostenible: Europa puede convertirse en el referente global de IA sostenible, desarrollando algoritmos que minimicen la huella ambiental sin sacrificar rendimiento. El conocimiento científico europeo es la base para esta diferenciación.
6. Coordinación real entre Estados miembros: El principal obstáculo no es la falta de talento o conocimiento, sino la fragmentación política y financiera entre 27 países. Europa necesita una estrategia común de IA con financiación centralizada, similar a CERN o el programa espacial.

La sostenibilidad, no solo ambiental sino económica y social, del modelo europeo de IA depende de que Europa deje de limitarse a regular y empiece a construir, innovar y competir con la misma ambición que pone en otras áreas.

María Arribas