Las grandes tecnológicas estadounidenses están atrapadas en una carrera de inteligencia artificial que no pueden permitirse abandonar, pero que tampoco saben si podrán financiar indefinidamente. Invierten miles de millones en procesadores, centros de datos y capacidad de computación mientras China desarrolla modelos que, en determinados casos, necesitan muchos menos recursos para funcionar.
Es una carrera en la que levantar el pie del acelerador puede significar perder la supremacía tecnológica. Pero mantenerlo pisado a fondo también puede acabar asfixiando a los competidores.
Así lo advirtió Alonso Hurtado, vicepresidente segundo de ASCOM y socio de Compliance e IT de Écija, durante la mesa redonda «Impacto de la inteligencia artificial en sostenibilidad», celebrada en el Instituto de la Ingeniería de España, en el marco del II Congreso de Compliance y Sostenibilidad de ASCOM.
«No podemos poner el pie en el freno porque China no lo va a poner», afirmó.
En dicha mesa también tomaron parte también Isabel Martínez Muriel, socia responsable de Privacidad, Negocio Digital, Competencia y Derecho de la Unión Europea de Andersen España, y Juan Diego Torres, Country Manager de Cabot, quienes analizaron también cómo esta tecnología está transformando los sistemas de cumplimiento normativo de las empresas.
La moderación estuvo a cargo de Susana Vigaray Salinas, integrante del grupo de trabajo de Compliance y Sostenibilidad de ASCOM y Chief Legal Officer and Equity Partner de Pace Biotech.
Hurtado lanzó una pregunta que puso en cuestión los fundamentos económicos de esta revolución tecnológica: «¿Es un modelo sostenible? Y no pienso solo desde el punto de vista ambiental, pienso desde el punto de vista financiero».
La carrera de la inteligencia artificial entre Estados Unidos y China puede terminar convirtiéndose en una trampa para las grandes tecnológicas occidentales. Necesitan invertir cantidades extraordinarias de dinero en infraestructuras, centros de datos y procesadores para mantener su ventaja competitiva, pero nadie puede garantizar que ese ritmo de inversión sea sostenible.
Su intervención introdujo una cuestión incómoda: ¿es sostenible un modelo de inteligencia artificial que necesita cada vez más dinero, electricidad, materias primas y capacidad de procesamiento para mantenerse competitivo?
China y Occidente: dos modelos enfrentados
Hurtado distinguió entre dos grandes modelos de desarrollo de inteligencia artificial.
Por una parte, el occidental, representado por compañías como OpenAI y Anthropic, caracterizado por grandes inversiones en capacidad de computación e infraestructuras.
Por otra, el asiático, fundamentalmente chino, que describió como un modelo basado en sistemas de código abierto, más accesibles y, en determinados casos, considerablemente más eficientes.
Según su exposición, algunos modelos asiáticos pueden funcionar con aproximadamente el 1 % de los recursos computacionales que consumen determinadas alternativas occidentales.
Una comparación que el propio contexto obliga a circunscribir a los sistemas concretos analizados y que no puede generalizarse a toda la inteligencia artificial desarrollada en ambos mercados.
La importancia de esta diferencia, explicó, trasciende el consumo eléctrico.
Menos capacidad computacional supone menos equipos, menor utilización de materias primas y, potencialmente, una reducción considerable de las inversiones necesarias.
Hurtado planteó también la sostenibilidad financiera de este modelo de crecimiento, marcado por las enormes compras de procesadores y las inversiones en infraestructuras.
«¿Es un modelo sostenible?», preguntó. Y añadió inmediatamente: «No pienso solo desde el punto de vista ambiental, pienso desde el punto de vista financiero».
En su opinión, existe una competición geopolítica que obliga a las empresas estadounidenses a continuar invirtiendo incluso cuando aparecen dudas sobre la rentabilidad futura de esas inversiones.
La alternativa sería perder terreno frente a China.
El resultado es una carrera en la que nadie quiere ser el primero en reducir la velocidad.
La inteligencia artificial puede convertir el Compliance en un sistema preventivo
Pero Hurtado no limitó su intervención a la geopolítica tecnológica.
También defendió una transformación radical de los sistemas tradicionales de cumplimiento normativo.
Su propuesta consiste en trasladar las políticas y procedimientos internos de las organizaciones a las instrucciones que gobiernan las herramientas de inteligencia artificial utilizadas por sus empleados.
«¿Por qué no le dices a la herramienta que vas a utilizar sí o sí para trabajar […] que no puede incumplir esas políticas y procedimientos? Para mí esa es la clave», planteó.
En lugar de depender exclusivamente de documentos que los empleados pueden leer, interpretar o ignorar, el objetivo sería incorporar determinadas obligaciones directamente al funcionamiento de los sistemas tecnológicos.
De este modo, la inteligencia artificial podría identificar actuaciones contrarias a las reglas de la organización y advertir al usuario antes de ejecutarlas.
Sin embargo, Hurtado reconoció que esta transformación exige instrucciones bien construidas.
Puso como ejemplo una prohibición genérica de causar daños a terceros. Aplicada literalmente, podría impedir decisiones empresariales legítimas que perjudicasen comercialmente a un competidor.
Por eso, insistió en que las reglas deben incorporar los matices jurídicos y empresariales necesarios.
También propuso utilizar la propia IA para identificar riesgos y diseñar controles, aunque advirtió de que sus recomendaciones nunca deben aceptarse sin supervisión.
«Obviamente, no nos creamos lo que nos dice la IA», señaló.
Para Hurtado, el verdadero potencial de esta tecnología se encuentra en la automatización selectiva de procesos de gobierno, riesgos y cumplimiento.
Isabel Martínez Muriel: los códigos éticos no sirven sin controles efectivos
Isabel Martínez Muriel introdujo la perspectiva jurídica y recordó que las posibilidades técnicas de la inteligencia artificial no equivalen a una autorización para utilizarla indiscriminadamente.
Identificó tres límites fundamentales: la regulación, la ética y la capacidad de supervisión de cada organización.
La abogada explicó que el Reglamento europeo de Inteligencia Artificial establece obligaciones diferenciadas dependiendo de los riesgos que presente cada sistema.
También destacó que utilizar herramientas desarrolladas por terceros no exime a las empresas de sus propias responsabilidades.
Es necesario evaluar al proveedor, la seguridad de los sistemas, la información utilizada y los posibles efectos sobre los derechos de las personas.
Además, recordó que la regulación de la inteligencia artificial debe aplicarse conjuntamente con otras normas, especialmente las relativas a protección de datos.
Su principal advertencia estuvo dirigida a las organizaciones que confunden la aprobación de políticas internas con su cumplimiento efectivo.
«No nos va a valer tener políticas y códigos éticos que no podamos evidenciar su cumplimiento y la existencia de controles efectivos», afirmó.
Martínez Muriel defendió que las empresas deben documentar sus decisiones y establecer mecanismos de supervisión durante todo el ciclo de utilización de la tecnología.
Juan Diego Torres: la regulación no es enemiga de la innovación
Juan Diego Torres aportó la perspectiva de la dirección empresarial y explicó cómo Cabot incorpora la inteligencia artificial a sus procesos.
«Nosotros no vemos la IA como una herramienta, lo vemos al final como una capacidad estratégica», señaló.
Esta concepción determina la metodología de la compañía.
Primero identifica los procesos donde la tecnología puede aportar valor. Después evalúa los riesgos, desarrolla pruebas de concepto y analiza si resulta conveniente extender su utilización.
Torres explicó que Cabot aplica un sistema de gobernanza con dos niveles. El primero, local, estudia los casos de uso, sus beneficios y los riesgos asociados. El segundo corresponde a la matriz estadounidense, que examina las iniciativas desde una perspectiva corporativa, regulatoria y reputacional.
El directivo defendió la participación conjunta de los departamentos de negocio, operaciones, asesoría jurídica, riesgos y compliance.
«La regulación no es una oposición a la innovación», subrayó.
Por el contrario, consideró que disponer de un marco jurídico claro permite desarrollar proyectos tecnológicos con mayor seguridad.
La sostenibilidad obliga a mirar también a los proveedores
La moderadora, Susana Vigaray, planteó otra de las grandes contradicciones de la inteligencia artificial: puede mejorar la eficiencia energética y la gestión ambiental de las empresas, pero también genera importantes necesidades de electricidad y recursos.
Martínez Muriel destacó la necesidad de aumentar la transparencia sobre el consumo de los centros de datos y la sostenibilidad de los proveedores tecnológicos.
Las organizaciones, explicó, deben evaluar no solamente el precio de las herramientas, sino también los costes ambientales asociados a su utilización.
El debate terminó recuperando una idea defendida por Hurtado y compartida por Torres: no todos los procesos empresariales deben automatizarse.
«No industrializar por industrializar, selectivamente y específicamente para ese caso concreto. Esa es la clave», afirmó Hurtado.
Torres lo sintetizó con una expresión: «Industrialización selectiva».
Al cerrar el encuentro, Vigaray destacó que las organizaciones deben analizar primero sus necesidades, valorar los riesgos y definir los controles antes de adquirir una solución de inteligencia artificial.
La conclusión fue que la verdadera ventaja competitiva no estará simplemente en disponer de inteligencia artificial, sino en saber utilizarla, controlarla e integrarla en los procesos empresariales.
Y todo ello en un escenario en el que, como advirtió Hurtado, la propia sostenibilidad económica y ambiental de la carrera tecnológica sigue siendo una de las grandes incógnitas.
