¿Qué es la inteligencia artificial soberana?

La inteligencia artificial soberana representa pasar de alquilar la inteligencia artificial a ser propietario de ella. Se trata de poseer la tecnología, mantener los datos en tus entornos locales y asegurarte de que los sistemas de inteligencia artificial reflejen tus valores y requisitos legales. 

La inteligencia artificial soberana es una implementación de la soberanía digital que busca desconcentrar las funciones de inteligencia artificial al eliminar la dependencia de los controladores de acceso externos. Con la ayuda de los modelos open source y la infraestructura local, la inteligencia artificial soberana funciona como un marco que considera a la inteligencia artificial como un servicio de propiedad y gestión local.

Más específicamente, la inteligencia artificial soberana describe las infraestructuras físicas y de datos de propiedad y gestión independientes. Esto incluye aceleradores de inteligencia artificial, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU), los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y los servidores de inferencia que los alojan en las instalaciones. Esta configuración garantiza que todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial, desde el entrenamiento hasta la inferencia, permanezca dentro de una jurisdicción específica. 

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A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en nuestras vidas diarias y en los sistemas que nos mantienen organizados, el debate sobre cómo funciona y quién la controla cobra mayor relevancia. 

Quizá el mayor incentivo para diseñar un sistema de inteligencia artificial soberana sea olvidarse de los riesgos. La inteligencia artificial soberana proporciona la arquitectura necesaria para mantener los datos valiosos dentro de una zona de seguridad legal, en la que solo tú estableces las reglas y controlas los resultados. Estos son otros motivos:

• Privacidad: Enviar datos a una nube en otro país puede significar una infracción de las leyes locales de privacidad y dar lugar a la filtración o la recopilación de información sin consentimiento. Para evitar esto, algunos gobiernos exigen que la inteligencia artificial procese los datos dentro de sus fronteras. La inteligencia artificial soberana mantiene los datos en los entornos locales, lo que ayuda a proteger la privacidad.

• Independencia tecnológica: Al contar con tu propia infraestructura de inteligencia artificial soberana, creas un sistema de protección que ayuda a mantener tu tecnología en funcionamiento cuando hay cambios geopolíticos o en los términos del servicio. Esto permite que los países dejen de ser solo consumidores y se conviertan en creadores e, incluso, exportadores. 

• Crecimiento económico: La inteligencia artificial soberana ayuda a los países a mantener los empleos y las ganancias dentro de sus límites. Cuando un país posee "fábricas de inteligencia artificial" (centros de datos) y modelos, el dinero que se invierte en esta tecnología permanece en la propia economía local.

• Seguridad nacional: A medida que los sistemas militares hacen un uso cada vez mayor de la inteligencia artificial, los gobiernos quieren evitar que la seguridad nacional dependa de tecnologías extranjeras. Los países que diseñan sistemas de inteligencia artificial soberana pueden acceder a los datos de manera más segura y privada sin comprometer la seguridad nacional.

• Identidad cultural: Las empresas estadounidenses están desarrollando algunos de los modelos de inteligencia artificial más conocidos. Esto significa que los modelos diseñados en Estados Unidos se entrenan con contenidos y valores occidentales, lo que puede generar prejuicios y malentendidos en otras culturas. La inteligencia artificial soberana permite que los países utilicen datos de entrenamiento basados en los idiomas, las culturas y los contextos locales. 

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Diseñar y mantener la inteligencia artificial soberana no implica seguir una lista de verificación estática, sino operar un sistema dinámico que incluye muchos elementos. Es fundamental conocer y controlar todos los recursos en juego, desde la experimentación hasta la producción. Piensa en los elementos de un sistema de inteligencia artificial soberana como un pastel organizado en capas, en el que cada capa adicional refuerza la autosuficiencia o la soberanía del sistema. Estas capas, a las que a veces denominamos "stack de inteligencia artificial", pertenecen a un espectro y controlan los siguientes elementos.

• Hardware: ¿A quién pertenecen los chips y los centros de datos?

• Datos: ¿Quién posee y proporciona los datos que se utilizan para entrenar y perfeccionar la inteligencia artificial?

• Modelos: ¿Quién es el propietario de los algoritmos que utiliza la inteligencia artificial?

• Aplicaciones: ¿Quién crea la interfaz de usuario y los datos que se recopilan y quién tiene acceso a ella?

• Energía (capa adicional): ¿El país o la empresa puede impulsar su propia inteligencia artificial?

   

Diseñar un sistema de inteligencia artificial soberana también implica plantearse preguntas como las siguientes:

• ¿Quién diseña los modelos?
• ¿En qué se basa el entrenamiento de los modelos?
• ¿Qué sistemas de valores tienen los modelos?
• ¿Qué idiomas y dialectos hablan?
• ¿Quién se hace cargo cuando algo sale mal?

Si decides diseñar un sistema soberano, lo primero que necesitarás es la infraestructura o las fábricas de inteligencia artificial. Estos centros de datos deben poder procesar, analizar y generar una gran cantidad de datos con mucha rapidez.

Con los sistemas de software de optimización, como vLLM y llm-d, las consultas de los usuarios y los flujos de datos activos se procesan de forma local, por lo que nunca se conectan con una interfaz de programación de aplicaciones (API) pública. Estas tecnologías optimizan el uso de la memoria de la GPU a través de PagedAttention y permiten que los modelos base de gran tamaño se compartan en varias GPU más pequeñas. Este proceso, denominado inferencia distribuida, posibilita, tanto desde el punto de vista financiero como técnico, que las empresas alojen la inteligencia artificial generativa de alto rendimiento en su propia infraestructura actual. De esta manera, no tienen que alquilar API de nube costosas y no soberanas.

Además, necesitarás personal. Deberás contar con un equipo exclusivo que establezca las reglas, cree los sistemas y audite los resultados. Necesitarás ingenieros, analistas de datos, asesores legales e investigadores. También deberás colaborar con los funcionarios gubernamentales para establecer un marco normativo. Esto implica crear pautas para el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial, con prácticas recomendadas que se centren en aspectos como la explicabilidad, la transparencia, la protección de los datos y la ciberseguridad. 

Aunque el objetivo final sea la soberanía, probablemente necesites ayuda al principio. Por lo tanto, te recomendamos que colabores con entidades de otros países para complementar recursos y experiencia. Estas asociaciones también te permiten establecer estándares globales para el uso de la inteligencia artificial y facilitar el flujo de datos entre distintos países. 

¿Qué es la inferencia confidencial? 

La inferencia confidencial es la tecnología que hace que la soberanía sea práctica. Permite que los países y las empresas dejen de esperar a que sus datos estén protegidos y comiencen a asegurarse de que realmente lo están. 

La inferencia confidencial es un sistema de seguridad de hardware que se utiliza para cifrar los datos mientras la inteligencia artificial los analiza. Esto permite mantener la privacidad de los datos y garantizar que el proveedor de nube no pueda acceder a ellos. Durante este proceso, los datos permanecen cifrados (no pueden leerse) mientras se transmiten por la red y llegan al servidor. 

Una vez que los datos llegan a la unidad central de procesamiento (CPU) o GPU, se descifran temporalmente. Sin embargo, los datos permanecen privados porque ingresan a una parte física del hardware (CPU o GPU) conocida como entorno de ejecución de confianza (TEE). Este enclave dentro del chip toma una parte del circuito y la vuelve inaccesible para el resto de la computadora. Se trata básicamente de un escudo de privacidad físico.

Los datos se descifran durante la fase de inferencia, pero aún están protegidos. Se vuelven a cifrar a medida que avanzan por el servidor de nube y se descifran una vez más cuando llegan a tu dispositivo.

Para pasar de depender de una infraestructura externa a lograr la soberanía, las entidades deben controlar cuatro elementos clave de la stack de inteligencia artificial.

• Soberanía de los datos: La soberanía de los datos consiste en mantener el control sobre la forma en que se recopilan, clasifican, procesan y almacenan para cumplir con las normas. Los datos confidenciales deben alojarse en un almacenamiento ubicado físicamente dentro del perímetro soberano, de modo que solo estén sujetos a las leyes locales. 

  En el contexto de la inteligencia artificial soberana, la soberanía de los datos afecta el entrenamiento, la inferencia y los parámetros. Esto significa que los datos que usas para entrenar la inteligencia artificial son tuyos. Cuando un usuario formula una pregunta, los datos no se envían a un centro de datos externo, sino que se procesan de forma local. Por último, la soberanía de los datos dentro del ámbito de la inteligencia artificial soberana garantiza que puedas personalizar el manual de instrucciones que decide cómo "piensa" la inteligencia artificial.

• Soberanía técnica: La soberanía técnica consiste en poseer (y poder validar) el plano técnico de tu stack de inteligencia artificial. La inteligencia artificial no es solo un elemento de software, sino una receta con una larga lista de "ingredientes". Cuando diseñas una stack de inteligencia artificial, utilizas elementos de diferentes proveedores. La soberanía técnica requiere una cadena de custodia transparente para dar cuenta de cada elemento que forma parte de tu sistema de inteligencia artificial. Este concepto de registro también se conoce como lista de elementos del software (SBOM) o lista de elementos de la inteligencia artificial (AIBOM). Funciona como un inventario completo de las tecnologías que estás utilizando y te ayuda a auditar tu sistema para garantizar su buen estado. 

  Analicemos un ejemplo: Tienes una empresa que terceriza las tareas de contabilidad. Cedes tus registros financieros a una empresa externa y confías en su trabajo. Luego de un año, ya está lista la auditoría. Observas que tu contador no ha conservado ningún comprobante y que las cifras no cuadran. 

  La soberanía técnica es como decidir llevar la contabilidad de manera interna. Utilizas tu propio software en tu propia computadora y exiges un comprobante digital para cada ingreso. Luego, puedes entregarle al auditor una carpeta con fecha y hora de todos los comprobantes y un registro de todas las personas que tocaron los archivos. 

• Soberanía operativa: La soberanía operativa se refiere a la entidad encargada de ejecutar el sistema. Requiere control administrativo total, autosuficiencia (a través del personal local) y un mecanismo de defensa que permita detener el sistema al instante. Por lo tanto, no tienes que preocuparte de que una entidad externa deshabilite o cambie tu configuración de inteligencia artificial de forma remota. En pocas palabras, la soberanía operativa implica que puedas operar tu tecnología de modo independiente. 

  Analicemos un ejemplo: Un banco de la India utiliza un sistema de inteligencia artificial ubicado en Estados Unidos. Este sistema implementa una actualización de software que crea desajustes en la forma en que la inteligencia artificial procesa los datos y funciona. Comienza a crear problemas a los usuarios, que de repente no pueden acceder a sus cuentas. En lugar de poder recurrir a ingenieros locales para que solucionen el problema, el banco debe llamar al servicio de atención al cliente para obtener asistencia operativa. 

• Soberanía de seguridad: La soberanía de seguridad consiste en comprobar y garantizar de forma independiente la integridad, la seguridad y la confiabilidad de los procesos y los sistemas digitales. En otras palabras, se asegura de que la inteligencia artificial cumpla lo que promete. La soberanía de seguridad se centra en las auditorías permanentes del sistema y en la validación independiente mediante tus mediciones, en lugar de en las indicadas por el fabricante o el proveedor.

  Sin la soberanía de seguridad, es posible que poseas y operes un sistema que no funciona correctamente o que no actúa como deseas. Con la soberanía de seguridad, puedes asegurarte de que la lógica de los sistemas cumpla con tus estándares y expectativas. Si no funciona como debería, puedes abrir el sistema y diagnosticar el problema. 

  La soberanía de seguridad también te permite generar pruebas "listas para la auditoría" del comportamiento de la inteligencia artificial, lo que puede ser importante para cumplir con la normativa. Las herramientas open source como Feast extraen datos de diferentes fuentes, los organizan en un solo sistema y permiten rastrear de dónde vienen. Esto significa que si un regulador pregunta por qué tu inteligencia artificial denegó un préstamo, puedes señalar la versión exacta de los datos utilizados para tomar esa decisión.
  
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El open source proporciona los planos técnicos y las herramientas que se requieren para crear inteligencia artificial soberana. Sin los modelos open source, solo unas pocas empresas adineradas contarían con los recursos necesarios para desarrollar la inteligencia artificial, por lo que todas las demás se verían obligadas a alquilar la tecnología en lugar de desarrollar la propia. 

Al fin y al cabo, uno de los mayores obstáculos para crear inteligencia artificial soberana es el costo de entrenar modelos y sistemas desde cero. Con el software open source y los modelos de peso abierto, las empresas o los países pueden tomar un modelo base y perfeccionarlo con sus datos para satisfacer sus necesidades. También pueden usar bibliotecas de código open source (como vLLM) para reducir los costos. 

La inteligencia artificial soberana implica tener el derecho de controlar tus sistemas. La inteligencia artificial explicable es la capacidad de ejercer ese derecho. No puedes tener soberanía (o poder) sobre una máquina si no conoces su funcionamiento ni los motivos por los que arroja ciertos resultados. Sin la capacidad de explicación, la inteligencia artificial soberana es solo una caja negra que puede tener sesgos ocultos.

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A medida que la inteligencia artificial deja de ser una herramienta que responde preguntas y se convierte en un sistema que reconoce el contexto, las empresas deben crear capas semánticas y puertas de enlace del protocolo de contexto de modelos (MCP) para que un agente de inteligencia artificial pueda navegar de manera segura por todo un conjunto de datos empresariales. 

Cuando otorgas acceso a la inteligencia artificial a mucha información para proporcionar contexto, debes mantener esa información protegida, especialmente si es confidencial. 

Para operar la inteligencia artificial con agentes (Agentic AI) dentro de un sistema de inteligencia artificial soberano, la capacitación y la certificación de los agentes, los gráficos de conocimiento y los sistemas de backend deben realizarse dentro del espacio físico del ámbito de ese agente. De esta manera, puede entrenarse con el conocimiento potencialmente privado específico de tu caso práctico y tener acceso a él. Esta proximidad también permite reducir la latencia (retraso).

Imagínate un agente de inteligencia artificial que se especializa en la legislación alemana y te ayuda a tomar decisiones relacionadas con las políticas. Sin sistemas de inteligencia artificial soberana, algunas cosas podrían salir mal:

• Si utiliza conjuntos de datos entrenados con datos internacionales o sistemas legales de Estados Unidos, se corre el riesgo de generar sesgos o resultados que no sean del todo precisos en el contexto alemán.
• Si estos agentes se alojan en una nube externa (en lugar de una soberana), su proveedor puede ver los datos, la memoria y la lógica y, posiblemente, acceder a esa conexión.
• Si el agente comete un error, es posible que las entidades locales e internacionales no estén de acuerdo acerca de qué leyes relativas a las malas prácticas se aplican.
• Si se produce una disputa internacional, es probable que se bloquee el agente porque el proveedor extranjero revocó tu clave de API. 

La inteligencia artificial soberana garantiza que tus agentes sean tratados conforme a las limitaciones de tu jurisdicción. En este caso de soberanía, el agente alemán que trabaja en la legislación alemana tiene acceso a los datos de archivo en los servidores alemanes. Comprende los detalles específicos de la cultura alemana. Tiene acceso a la capacitación y la certificación requeridas para obtener una licenciatura en derecho alemán. Utiliza un gráfico de conocimiento de los fallos de los tribunales alemanes que se almacena físicamente en Alemania. 

Sin las prácticas de inteligencia artificial soberana, los legisladores alemanes podrían utilizar inteligencia artificial que enviara y recibiera datos de Alemania a otro país, que usara gráficos de conocimiento que incluyeran información legal de todo el mundo o que no tuviera acceso a los fallos de los tribunales alemanes que podrían ayudar a presentar un caso. El entrenamiento del agente podría diferir culturalmente de lo que los legisladores alemanes esperan de sus políticas y sistemas legales. 

Obtén más información sobre la inteligencia artificial con agentes

AgentOps e inteligencia artificial soberana

AgentOps es un elemento esencial para implementar prácticas de inteligencia artificial soberana en flujos de trabajo con agentes. Las AgentOps pueden brindar un registro verificable de las decisiones, los flujos de datos y las interacciones con las herramientas, de manera que puedas entender mejor el funcionamiento del sistema. Además, aportan transparencia, ya que permiten: 

• realizar un seguimiento del uso de los recursos de hardware;
• supervisar los índices de alucinaciones;
• garantizar que los datos se mantengan cifrados;
• proporcionar un registro auditable de las acciones llevadas a cabo por el agente;
• finalizar un proceso si se producen infracciones a las políticas.

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El uso generalizado de la inteligencia artificial soberana podría crear una red de ecosistemas de inteligencia artificial especializados y localizados y presentar las siguientes ventajas:

• Seguridad y protección de los datos: La inteligencia artificial soberana es de particular importancia en los sectores estrictamente regulados, como los de salud, finanzas y administración pública. Colabora con la ciberseguridad y protege los datos propietarios y la propiedad intelectual. También posibilita una cadena de suministro de software auditable. Con herramientas como vLLM y llm-d, puedes verificar cada elemento de tu software antes de que llegue a los datos confidenciales. De este modo, la seguridad pasa de ser una defensa pasiva a una verificación activa.

• Independencia de los proveedores extranjeros de inteligencia artificial: El diseño y el uso de sistemas de inteligencia artificial locales permiten que los gobiernos y las empresas mantengan el control y sigan operando ante factores externos disruptivos, como guerras comerciales, cambios normativos, problemas geopolíticos o cortes de energía externos.

• Ventaja competitiva: Al controlar la infraestructura y los modelos de inteligencia artificial, las empresas pueden perfeccionar sus sistemas y personalizar los resultados para que la inteligencia artificial actúe en función de su contexto cultural y necesidades empresariales. 

• Aumento de la confianza de los usuarios: Los usuarios y los clientes pueden sentirse más seguros sabiendo que sus datos permanecen en entornos locales.

• Sostenibilidad y control de los recursos: Al controlar cómo y dónde se ejecutan las cargas de trabajo, las empresas pueden decidir cómo impulsarlas. Esto puede implicar el uso de fuentes de energía renovables para ajustar las operaciones a los compromisos ambientales locales. Básicamente, la inteligencia artificial soberana lleva a una empresa o nación de un estado de dependencia a otro de dominio e independencia. 

La inteligencia artificial soberana es un plan estratégico que requiere una inversión a largo plazo. Operar una stack soberana personalizada implica cambiar la comodidad por la responsabilidad, una transición que puede presentar varios desafíos.

• Ambigüedad legal: Las distintas jurisdicciones aplican las leyes de manera diferente. Las empresas deberán lidiar con marcos legales contradictorios para poder tomar decisiones acertadas sobre el funcionamiento de la inteligencia artificial, lo cual podría requerir asesoría legal.

• Cambios lentos: Los organismos reguladores y de cumplimiento normativo son conocidos por su lentitud. Es probable que las decisiones no se tomen con rapidez, por lo que los proyectos deberán gestionarse de manera estratégica.

• Costos: Además de pagar por la capacidad informática y la infraestructura requeridas para procesar la inteligencia artificial, las empresas deberán buscar especialistas para implementar las soluciones técnicas que deseen producir. También deberán invertir en investigación y desarrollo para crear servicios que beneficien y respalden a sus usuarios. 

• Complejidad técnica: Es probable que, a la hora de crear una stack de inteligencia artificial soberana, debas realizar algunas modificaciones en tu infraestructura de TI. En concreto, esto implica desarrollar código nuevo y migrar los datos actuales. Es más difícil gestionar esto por tu cuenta que usar una opción sencilla como el modelo como servicio (MaaS).

Las estrategias para adoptar la inteligencia artificial soberana varían según la disponibilidad de los recursos. Estos son algunos ejemplos de cómo diferentes países dan sus primeros pasos en la inteligencia artificial soberana:

• Soberanía integral como propósito: En este momento, China es el ejemplo más reconocido de inteligencia artificial soberana casi total. El Gobierno chino controla los datos (mediante leyes estrictas y el acceso a los datos del sector privado), las aplicaciones (un ecosistema totalmente nacional) y los modelos (mediante laboratorios nacionales). China invierte en el desarrollo local de chips, pero todavía no es independiente por completo en lo que respecta al hardware. El Gran Cortafuegos, un sistema estatal de censura en Internet, permitió que China se acercara más que ninguna otra nación a la soberanía digital. 

• Dominio del sector privado: En Estados Unidos, las empresas privadas han creado sistemas de inteligencia artificial dominantes con poca ayuda directa del Gobierno estadounidense. Por lo tanto, que Google, Microsoft, OpenAI y Anthropic lideren el desarrollo de la inteligencia artificial a nivel mundial es en sí mismo una forma de soberanía. 

• Soberanía normativa: El enfoque de soberanía de la Unión Europea prioriza más el control que la infraestructura. En la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea, se clasifica la inteligencia artificial según el riesgo y se establecen los estándares que los sistemas deben cumplir para funcionar en la Unión Europea. En lugar de tratar de igualar las infraestructuras y los presupuestos informáticos de países como Estados Unidos o China, la Unión Europea invierte en proyectos locales como Mistral y establece normas claras para guiar al sector.

• Enfoque simplificado de la soberanía: Los países más pequeños aceptan depender de modelos base extranjeros, pero dedican su tiempo e inversión a perfeccionarlos para los idiomas locales, diseñar marcos de control nacionales y mantener los datos en entornos locales. Esto implica invertir en investigadores locales, sin buscar crear su propia versión de ChatGPT de OpenAI. El proyecto SEA-LION de Singapur es un ejemplo de cómo se pueden diseñar LLM que se centren en las comunidades del sudeste asiático con especialistas locales. 

A veces, estos términos se usan indistintamente y es fácil confundirlos. Analicemos las diferencias.

La inteligencia artificial soberana incluye a los productos, la stack tecnológica y las herramientas que permiten que una nación o entidad implemente sistemas de inteligencia artificial según sus propios términos. Se trata de tener el poder de decidir cómo funciona la inteligencia artificial en primer lugar. En otras palabras, se trata de contar con la capacidad, las habilidades y los medios necesarios. 

En cambio, la soberanía de la inteligencia artificial consiste en un enfoque más filosófico que plantea quién tiene el poder de determinar la política de inteligencia artificial. Se trata de garantizar que una gran variedad de ciudadanos y comunidades pueda opinar sobre la forma en que la inteligencia artificial afecta sus vidas y su futuro. La soberanía de la inteligencia artificial amplía el alcance del uso de la inteligencia artificial para incluir el debate sobre los derechos humanos, la democracia, el consentimiento, la preservación cultural y los valores. 

Analicemos un ejemplo: Un país puede perseguir la inteligencia artificial soberana de un modo que afecta la soberanía de la inteligencia artificial de sus propios ciudadanos. Un país puede tener herramientas de inteligencia artificial sofisticadas que funcionen de manera completamente independiente de cualquier otra nación, pero utilizarlas de forma injusta e inequitativa para sus ciudadanos. 

También hay una importante superposición entre la inteligencia artificial soberana y la soberanía de la inteligencia artificial. La creación de un sistema de inteligencia artificial soberana requiere que nos preguntemos por los valores, el poder, la responsabilidad y la representación, es decir, por aspectos de la soberanía de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial monopolizada o concentrada se refiere a un caso en el que solo un par de hyperscalers controlen el suministro mundial de inteligencia, es decir, la infraestructura, el acceso a los datos sin procesar y las tecnologías que dan forma a las sociedades. Esto podría dar lugar a que las naciones que no dispusieran de inteligencia artificial propia dependieran de potencias extranjeras, lo que derivaría en conflictos geopolíticos. La inteligencia artificial soberana es, en muchos sentidos, una iniciativa para evitar que esto suceda. 

El modelo como servicio (MaaS) consiste en la práctica de pagar para acceder a un modelo como ChatGPT. Con MaaS, si el proveedor cambia el modelo o bloquea el acceso, no hay nada que puedas hacer al respecto. El objetivo de la inteligencia artificial soberana es dejar de depender de los servicios de otra persona y comenzar a ser dueño de uno propio. 

A medida que buscas lograr la inteligencia artificial soberana, es importante comprender el espectro de soberanía para saber dónde te encuentras ahora y hacia dónde debes ir.

• Soberanía cero: La mayoría de las empresas comienzan en este punto, con MaaS. Utilizas un modelo que no comprendes completamente y envías datos a otros países para su procesamiento. En este caso, solo eres un tenant, por lo que, si tu proveedor bloquea el servicio, tu inteligencia artificial desaparece.

• Soberanía parcial: Este es el punto medio en el que utilizas modelos de peso abierto y los alojas en una infraestructura regional. Sabes cómo definir el conocimiento de los modelos y eres dueño del código. En este caso, es probable que utilices chips de NVIDIA o proveedores de nube ubicados en otros países, por lo que dependes de un hardware externo.

• Soberanía total: La inteligencia artificial se desarrolla en un entorno local y un hardware de tu propiedad. Se entrena con datos locales y se ejecuta con energía nacional. 

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El concepto de inteligencia artificial soberana plantea si una nación puede definir la inteligencia artificial que cada vez más da forma a su sociedad. Es la pieza central de un rompecabezas más grande que incluye tipos más amplios de soberanía, como la soberanía digital y la soberanía técnica.

La soberanía digital comprende las reglas, los derechos y la jurisdicción de un espacio digital.

La soberanía técnica consiste en poseer y controlar la infraestructura y la tecnología de base.

La inteligencia artificial soberana combina ambos conceptos y los aplica a los sistemas de inteligencia artificial que se rigen por tus reglas, se basan en tu infraestructura, se entrenan con tus datos y se ajustan a tus valores. 

La mayoría de los países operan dentro de los límites de la soberanía digital o técnica. Si bien hay una intención de crear inteligencia artificial soberana, la realidad de alcanzarla aún requiere un mayor desarrollo en política tecnológica. 

En los próximos años, es probable que veamos un aumento en los sistemas de inteligencia artificial regionales o nacionales. Prueba de ello son las iniciativas de la Unión Europea para aprobar la Ley de Inteligencia Artificial y las inversiones en modelos como Mistral, que indican que Europa busca una identidad de inteligencia artificial distinta de la que ofrecen actualmente Estados Unidos y China. 

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