IA con ciudadanía: entrenar un modelo fundacional como estrategia de país

El nuevo idioma del poder

Durante siglos, el desarrollo de un país se midió por indicadores clásicos: producción industrial, alfabetización, reservas estratégicas, estabilidad política. En los últimos treinta años, esa métrica se sofisticó con parámetros de innovación tecnológica, inversión en I+D, patentes, conectividad digital. Pero en la década actual, algo más profundo ha comenzado a transformarse: los Estados ya no compiten únicamente por capitales, recursos o talentos, sino por capacidad computacional y soberanía algorítmica. No se trata solo de utilizar inteligencia artificial. Se trata de poseerla.

La pregunta no es retórica ni técnica: ¿puede un país —como proyecto nacional, como política pública deliberada— entrenar su propio modelo de inteligencia artificial de propósito general? Más aún: ¿puede hacerlo como herramienta estratégica, no solo para mejorar la productividad o digitalizar servicios, sino para garantizar su autonomía en un mundo donde los modelos de lenguaje se han convertido en intermediarios universales del conocimiento, la seguridad, el comercio, la cultura y la defensa?

Detrás de esta pregunta se abre un horizonte que cambia por completo la escala de análisis habitual. Ya no se trata de adoptar una tecnología. Se trata de instituir una arquitectura de sentido y decisión, un nuevo tipo de infraestructura nacional, tan crítica como la electricidad en el siglo XX o la imprenta en la Edad Moderna. Un país que no controle sus propios modelos no controlará sus narrativas, sus datos, sus decisiones ni sus proyecciones. Será un consumidor en un mercado donde la soberanía ya no se mide por territorio, sino por tokens.

La falacia de la accesibilidad ilimitada

Muchos argumentan que no hace falta entrenar modelos propios: existen miles de modelos de código abierto; los grandes laboratorios ofrecen APIs accesibles; la infraestructura está en la nube; basta con adaptarse al ritmo de la innovación global. Esta idea, sin embargo, encierra una peligrosa ilusión: la del acceso como sustituto del control.

Tener acceso a modelos extranjeros no es lo mismo que gobernarlos. Un país que se apoya exclusivamente en modelos foráneos no sabe cómo fueron entrenados, con qué datos, bajo qué criterios, con qué sesgos estructurales, ni qué objetivos económicos, lingüísticos o estratégicos subyacen a su arquitectura. Puede utilizarlos, pero no puede auditar su lógica ni modificar su base. Está alquilando una inteligencia. Y como todo alquiler, está sujeto a condiciones externas, cambios unilaterales, suspensiones arbitrarias o manipulaciones imperceptibles.

Cuando los modelos son de propósito general (es decir, cuando no solo responden preguntas, sino que redactan informes, clasifican prioridades, planifican estrategias y ayudan a decidir) la dependencia no es menor: es total. Lo que parece un asistente es, en verdad, un mediador. Y todo mediador moldea.

La interoperabilidad no compensa la dependencia. La traducción no reemplaza la producción. Un país que habla con modelos ajenos terminará pensando en términos ajenos. Y esa es la forma más profunda de colonización: la que opera en el plano semántico y epistémico, donde se definen los marcos del sentido, no solo las palabras que los expresan.

Datos, poder y geometría nacional

Entrenar un modelo nacional de gran escala no es únicamente una decisión tecnológica. Es, antes que nada, una decisión geopolítica. Implica reconocer que los datos nacionales no son un residuo, sino una reserva estratégica. Que el lenguaje local no es un dialecto secundario, sino una dimensión soberana. Que las formas culturales, sociales, jurídicas y económicas de una nación requieren ser comprendidas, modeladas y proyectadas por arquitecturas cognitivas propias.

Esto no implica encerrarse en una burbuja de autarquía digital. Al contrario: significa ingresar a la conversación global con voz propia, con capacidad de influencia, con márgenes de negociación reales. Así como un país que no produce alimentos o energía está a merced de sus proveedores, un país que no tiene modelos propios está a merced de los filtros, prioridades y omisiones de los modelos globales.

Y hay un detalle aún más importante: los datos con los que se entrenan los modelos no son intercambiables sin pérdida. No se puede entrenar un sistema que comprenda la lógica jurídica de un país, sus prácticas administrativas, sus fenómenos sociales o su diversidad lingüística sin exponerlo a esa realidad específica. El modelo no puede aprender lo que no ve. Y si solo ve el mundo anglosajón, pensará como él. Por eso, la decisión de entrenar un modelo nacional no es un acto de aislamiento, sino de existencia: existir, cognitivamente, en el mapa global de las inteligencias.

Infraestructura, recursos y escalabilidad

Claro que entrenar un modelo fundacional requiere una infraestructura significativa. Se necesita capacidad computacional masiva, acceso a conjuntos de datos amplios y bien curados, talento técnico de alto nivel, y una estrategia de escalabilidad que combine eficiencia energética, modularidad y sostenibilidad a largo plazo. No es una tarea simple. Pero tampoco es imposible.

Varios países ya han iniciado el camino. Francia, con Mistral AI, desarrolla modelos competitivos que combinan inversión pública y capital de riesgo. Emiratos Árabes Unidos, con Falcon, utiliza su músculo económico para posicionarse como potencia en IA abierta. China, con múltiples laboratorios nacionales, apuesta a una autonomía radical. Incluso Argentina, desde una escala más modesta, ha comenzado a diseñar marcos institucionales para IA soberana.

La pregunta clave no es si un país puede hacerlo. La pregunta es si puede no hacerlo.

Porque en un escenario donde los grandes actores globales están cerrando sus modelos, limitando su apertura, reforzando su control vertical sobre la infraestructura cognitiva del mundo, un país que no tenga su propia arquitectura quedará relegado a un rol de usuario eterno: el que paga por preguntar, pero no puede responderse a sí mismo.

🔷 Cuadro: Ejes para definir una política nacional sobre modelos de IA

Modelos como instituciones cognitivas

Cuando hablamos de entrenar un modelo nacional, no estamos hablando simplemente de una herramienta informática, sino de una institución cognitiva. Una arquitectura capaz de procesar, organizar y proyectar el conocimiento nacional desde una lógica propia. Tal como las bibliotecas nacionales resguardaban la memoria escrita, o los sistemas educativos formaban el pensamiento colectivo, los modelos de lenguaje empiezan a ocupar un rol semejante, pero a otra escala y velocidad.

Un modelo fundacional se convierte así en una especie de constitución algorítmica: define los límites de lo decible, las formas de razonar, los caminos por los que una sociedad puede plantearse problemas, imaginar soluciones, pensar alternativas. Cada prompt es una interacción dentro de un marco de posibilidad. Y ese marco puede ser explícito o implícito, abierto o sesgado, representativo o ajeno. Por eso, entrenar un modelo no es solo un gesto técnico: es un acto de soberanía epistémica.

Pensemos por un momento en las lenguas indígenas, los registros jurídicos locales, los modismos culturales, las prácticas económicas informales, los imaginarios visuales de cada región. ¿Qué posibilidad hay de que esos elementos sean correctamente representados en un modelo entrenado con corpus anglosajones y prioridades del norte global? Casi nula. Lo que no entra en el entrenamiento, no existe para el modelo. Y lo que no existe para el modelo, empieza a desaparecer del mundo computacional.

Escenarios de aplicación y beneficios nacionales

Un modelo de IA soberano, diseñado con responsabilidad pública y criterios éticos, podría operar como un acelerador transversal en múltiples áreas del desarrollo nacional. Algunos ejemplos concretos:

• Educación pública: tutores inteligentes entrenados en currículas nacionales, que comprendan los contextos sociales de cada región, adaptados a múltiples lenguas y formas culturales. No simples adaptaciones de asistentes genéricos, sino inteligencias pedagógicas locales.

• Salud: modelos capaces de comprender las especificidades epidemiológicas, administrativas y demográficas del sistema nacional. IA para triage automatizado, acompañamiento terapéutico, traducción de fichas clínicas, sin filtrado cultural externo.

• Justicia: modelos entrenados en derecho local, jurisprudencia nacional, prácticas judiciales propias. Asistentes jurídicos públicos que reduzcan asimetrías de acceso sin depender de empresas privadas extranjeras.

• Gestión pública: IA para mejorar la administración estatal, la elaboración de políticas públicas, la sistematización de datos, la automatización de reportes, todo con conocimiento contextual profundo.

• Innovación y economía del conocimiento: una plataforma base sobre la cual startups, universidades, pymes y gobiernos puedan construir soluciones verticales, aprovechando un modelo entrenado localmente con capacidades transferibles.

Y aún más importante: un modelo nacional no es una solución cerrada, sino una infraestructura común, una capa cognitiva compartida que puede ser reutilizada, adaptada, mejorada colectivamente, protegida por el Estado y sostenida por la sociedad civil, las universidades, los sectores productivos.

Riesgos y malentendidos frecuentes

Desde luego, esta visión también requiere despejar fantasías y reconocer riesgos. No todo modelo nacional es necesariamente deseable. Un modelo entrenado sin control ético, con sesgos institucionales, con intenciones de vigilancia o manipulación social, podría replicar estructuras de poder opacas y autoritarias. La soberanía cognitiva no garantiza equidad. Puede usarse para emancipar o para oprimir. Todo depende de cómo se diseñe, quién lo controle, cómo se evalúe, y bajo qué principios se construya.

Tampoco se trata de crear un modelo como símbolo de prestigio vacío. Hay una tentación populista en el fetichismo de los grandes modelos: construir “el GPT nacional” solo para mostrar poder tecnológico, sin infraestructura real, sin capacitación, sin comunidad técnica, sin transparencia ni uso efectivo. Un modelo que no se use no es soberanía, es gasto. Uno que no se entienda, es riesgo.

Y por supuesto, existe el riesgo inverso: dejar pasar la ventana de oportunidad. No hacer nada. No pensar en esto hasta que sea demasiado tarde y el mapa algorítmico del mundo ya esté repartido.

Consorcios nacionales: infraestructura distribuida, gobernanza compartida

Uno de los errores más frecuentes al pensar un modelo fundacional es suponer que se necesita una única organización todopoderosa, un ministerio con superpoderes tecnológicos. La realidad es otra. Los modelos exitosos que emergen fuera del circuito de Silicon Valley no provienen de estructuras centralizadas, sino de consorcios técnico-institucionales, que articulan capacidades distribuidas.

Esto implica repensar la política pública: no como un contrato llave en mano a una empresa, sino como una alianza de largo plazo entre sectores estratégicos. Universidades con potencia en investigación básica y lingüística computacional. Centros de datos públicos y privados. Startups especializadas en datasets, herramientas de fine-tuning, o benchmarking. Equipos académicos con conocimiento de los sesgos culturales, los patrones discursivos, la ética algorítmica. Ámbitos públicos capaces de canalizar financiación sostenida y definir los estándares de uso e impacto.

El modelo podría estar organizado bajo una arquitectura modular y federada: un núcleo fundacional controlado por el Estado, y una serie de extensiones personalizadas, entrenadas por actores externos, conectadas por estándares abiertos. Así, se construye una base común sin clausurar la innovación descentralizada.

Un ejemplo inspirador de este modelo cooperativo es el caso de Francia, donde el consorcio Ilyad impulsa el entrenamiento de modelos francófonos en alianza con el CNRS (el equivalente del CONICET), universidades, empresas tecnológicas y organismos gubernamentales. Lo mismo ocurre con los modelos Falcon (Emiratos Árabes), Mistral (Francia), y Cohere (Canadá), que surgen de combinaciones público-privadas con estrategia de largo plazo y articulación regional.

¿Por qué no América Latina?

La región tiene muchas de las piezas necesarias, pero aún no las ha articulado. ¿Qué falta?

• Voluntad política explícita: pensar la IA como infraestructura estratégica, no solo como moda tecnológica o herramienta de marketing gubernamental.

• Financiamiento sostenido: no basta un anuncio. Un modelo de este tipo requiere inversión plurianual, con retornos esperados en forma de servicios públicos, capacidades locales y autonomía cognitiva.

• Articulación regional: un modelo soberano no necesita limitarse a las fronteras nacionales. Puede articular lenguas, culturas y necesidades comunes entre países de habla hispana y portuguesa. Un LLM latinoamericano no es una utopía; es una deuda histórica.

• Ética del desarrollo: la IA entrenada localmente debe ser también auditada localmente. No alcanza con producir modelos; hay que crear estándares, prácticas y marcos normativos adaptados a la región.

• Interfaz pública y uso real: sin un plan de implementación concreto, los modelos mueren en la fase de I+D. Un modelo nacional debe integrarse con las plataformas públicas, con políticas educativas, con servicios judiciales, con programas sociales. No es un producto; es un instrumento vivo.

El modelo como espejo cognitivo

Entrenar un modelo nacional no es solo una estrategia tecnológica. Es también una forma de preguntarse: ¿qué queremos que nuestra sociedad sepa, diga, recuerde, imagine? ¿Cómo queremos que nuestros hijos interactúen con el conocimiento, con la historia, con los valores comunes?

Un modelo entrenado desde nuestras prácticas, nuestras lenguas, nuestras tensiones y nuestras aspiraciones puede volverse un intérprete cultural: no una copia de lo que somos, sino una herramienta para pensar qué podríamos ser. En lugar de adoptar una IA entrenada con las prioridades de otra cultura, se trata de construir una infraestructura que entienda nuestras preguntas, nuestras paradojas, nuestros dilemas colectivos.

Como todo espejo, puede deformar o iluminar. Por eso el diseño no puede quedar en manos de unos pocos. Debe involucrar a la ciudadanía, a las comunidades lingüísticas, a los pueblos originarios, a los científicos sociales, a los diseñadores pedagógicos, a los trabajadores públicos. La IA soberana no es un modelo. Es una política cultural y epistémica.

De la utopía a la hoja de ruta: cuánto cuesta un modelo soberano

Los grandes modelos de lenguaje parecen inalcanzables para un país periférico. Se habla de miles de millones de parámetros, supercomputadoras, centros de datos en el desierto. Pero esta imagen es engañosa. Lo que cuesta miles de millones de dólares es entrenar un modelo generalista, multimodal y con capacidades emergentes. Pero un modelo nacional puede seguir una estrategia incremental, escalable y dirigida, mucho más austera y factible.

Tomemos un modelo como Gemma 7B, publicado por Google en código abierto. Requiere una capacidad de cómputo importante, sí, pero no inabordable. De hecho, en 2024 investigadores de diversas universidades entrenaron modelos similares con presupuestos por debajo del millón de dólares, distribuidos en clusters regionales. Esto se vuelve más viable aún si se utilizan estrategias como:

• Entrenamiento mixto: usar pesos base (preentrenamiento) de un modelo open-weight y aplicar fine-tuning con corpus nacionales, ajustando las respuestas a las necesidades locales. Se ahorra entre el 80% y el 95% del cómputo total.

• Corpus local especializado: en lugar de aspirar a representar todo el conocimiento humano, se puede entrenar un modelo en áreas específicas (lengua, derecho local, ciencia argentina, historia, expresiones culturales, atención pública) donde se gane ventaja estratégica.

• Entrenamiento continuo y adaptativo: el modelo no tiene por qué entrenarse una sola vez. Se puede mejorar iterativamente, alimentado por corpus dinámicos, retroalimentación de usuarios, y tareas específicas.

• Distribución federada: el cómputo no necesita concentrarse en un único centro de datos. Universidades y centros tecnológicos pueden contribuir a un esquema distribuido, con nodos locales que procesen partes del entrenamiento de forma asincrónica.

De los datos disponibles a los datasets estratégicos

El gran cuello de botella no es computacional, sino cultural: ¿de dónde provienen los datos? ¿Qué corpus representan nuestra lengua, nuestros usos, nuestras tensiones?

Hoy, los grandes modelos se entrenan con una visión sesgada del conocimiento, centrada en fuentes en inglés, medios digitales del hemisferio norte, foros tecnológicos, enciclopedias y papers indexados en revistas hegemónicas. Pero esa matriz no refleja el habla real, la historia local ni los debates culturales de países del sur global.

Una estrategia nacional debería priorizar la construcción de datasets propios. Algunas fuentes potenciales:

• Documentación legal, parlamentaria y judicial: miles de leyes, sentencias, fallos y normas disponibles para construir una IA experta en regulación local.

• Textos escolares, manuales y guías públicas: representan una pedagogía, una visión de mundo y una narrativa identitaria que es clave preservar.

• Corpus de lengua hablada y escrita: desde subtítulos de películas y series hasta foros locales, WhatsApp (anonimizado), mensajes administrativos, actas municipales, etc.

• Entrevistas, registros orales y archivos históricos: que permitan enseñar al modelo a reconocer acentos, variedades regionales, giros culturales, expresiones populares.

• Traducciones al español latinoamericano de grandes corpus globales, para no tener que resignar acceso al conocimiento general por falta de entrenamiento lingüístico.

Estos corpus deben ser curados, auditados, anotados con metadatos claros, y revisados con criterios éticos. El objetivo no es producir un modelo puramente nacionalista, sino una IA pluriversal, en la que la diversidad cultural y cognitiva no sea ruido, sino diseño.

🧭 Cuadro: Estrategias nacionales frente a los modelos de IA avanzados (2025)

No se trata de reemplazar a los modelos globales, sino de crear una capa local de inteligencia algorítmica que interprete mejor nuestro entorno, nuestras políticas, nuestras demandas sociales.

¿Y si no lo hacemos?

La pregunta que vertebra este artículo no es una fantasía especulativa. Es una advertencia real. Si no entrenamos nuestros propios modelos, otros lo harán. Y serán usados para:

• Clasificar a nuestra población con sus criterios.

• Filtrar nuestra lengua, nuestros memes, nuestros nombres propios.

• Sugerir políticas públicas desde una matriz cultural ajena.

• Redactar textos administrativos, médicos o judiciales sin comprender los contextos sociales.

• Decidir a quién mostrarle qué contenido, qué subsidio, qué ayuda.

El soft power del siglo XXI no se ejerce solo con medios de comunicación, sino con modelos de lenguaje que median la realidad. La soberanía ya no se juega solo en la defensa nacional, sino en la capacidad de tener un modelo que nos piense con nuestros propios ojos.