Centro para estudio sobre Inteligencia Artificial y Relaciones Internacionales – CIARI
Artículos
Inteligencia Artificial China, Estrategia Nacional, y Competitividad Global
Giselle Ana Sanabria[1]
Introducción
El surgimiento de esta rama de la información con capacidad de aprendizaje, razonamiento, percepción, visión y toma de decisiones denominada Inteligencia Artificial (IAs), desde los tiempos de John McCarthy (1956) quien organizó junto a Marvin Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester la histórica Conferencia de Dartmouth, en la que se considerada el nacimiento oficial del campo de la inteligencia artificial cada aspecto de la inteligencia humana podría ser descrito con tal precisión que una máquina podría simularlo, a los de Alan Turing en el año 1950 en su famoso ensayo Computing Machinery and Intelligence, l Test de Turing, demostrando los avances en la capacidad computacional, hasta el desarrollo y la mejora de algoritmos a la adopción de los Modelos Deep Learning los cuales se constituyen como una subcategoría del aprendizaje automático que, mediante el uso de redes neuronales con múltiples capas, permite a los sistemas informáticos aprender representaciones complejas directamente de los datos, similar al procesamiento humano de la información (Goodfellow et al., 2016), lo expuesto forma parte de la trayectoria evolutiva de las IAs.
Es de suma importancia abordar, discutir y aportar en la coyuntura académica de las relaciones internacionales la competencia y estrategia que se aborda vinculada a los sistemas de inteligencia que se describen, dado que nos encontramos en el epicentro de una transformación sin precedentes impulsada por la inteligencia artificial, y en particular, por la gran revolución del Deep Learning. Este tipo de aprendizaje automatizado, que opera mediante un proceso sofisticado de recepción y procesamiento de información para la obtención de resultados finales, no es solo una evolución tecnológica. Su capacidad para aprender y discernir representaciones complejas a partir de vastos conjuntos de datos no solo impulsa avances en innumerables sectores, desde la medicina hasta la industria y la vida cotidiana, sino que también despierta debates cruciales sobre la ética, la privacidad, el futuro del trabajo y la propia naturaleza de la inteligencia, temas que deben ser analizados y comprendidos profundamente por la sociedad.
El estudio comparado de los modelos de gobernanza en inteligencia artificial (IA) nos permite entender cómo se están redefiniendo las relaciones de poder, la soberanía tecnológica y los mecanismos de acumulación en el siglo XXI. Lejos de ser meros enfoques técnicos y regionales, estos modelos reflejan prioridades políticas, económicas y normativas profundamente arraigadas en cada bloque geopolítico. Estados Unidos, la Unión Europea, Asia Oriental y especialmente China no solo diseñan sus estrategias en función de sus capacidades, sino también de sus visiones sobre el futuro digital. En ese proceso, la IA se convierte en un terreno de disputa por la hegemonía global, no solo tecnológica, sino también epistemológica.
El modelo chino de gobernanza en inteligencia artificial se presenta como un paradigma estratégico que desafía de forma directa los marcos liberales dominantes. Su enfoque, basado en la planificación estatal, el control algorítmico y la búsqueda de autosuficiencia tecnológica, no sólo redefine las reglas del juego, sino que también interpela a otras regiones del mundo. En particular, América Latina se encuentra ante un dilema profundo: ¿qué tipo de IA queremos desarrollar? ¿Una que reproduzca dependencias externas o una que responda a nuestras propias necesidades, valores y contextos? La propuesta china, conlleva soslayada el sistema Tianxia, una filosofía que pondera la armonía favoreciendo y dando luz a la “comunidad” presente en la estrategia del gigante asiático en las relaciones internacionales. Por ello, es propicio reflexionar desde una mirada latinoamericana ¿Cómo evitar nuevos ciclos de dependencia y acumulación por desposesión digital? ¿Es posible tener estos debates en coyunturas dispares entre gobiernos latinoamericanos?
La actual carrera por la generación de IAs sofisticadas, en torno al emergente desarrollo chino en este campo, su Estrategia Nacional y su Impacto en la Competitividad Global resulta ser centro de análisis del presente trabajo escrito.
Las estrategias de IA en las dinámicas internacionales
En el escenario contemporáneo, la inteligencia artificial se ha convertido en un eje estratégico de competencia y cooperación entre Estados, corporaciones y organismos multilaterales. Las estrategias nacionales de IA no solo reflejan prioridades tecnológicas, sino también visiones de gobernanza, seguridad y soberanía digital. En este apartado se examinan cómo estas estrategias configuran nuevas dinámicas internacionales, revelando tensiones entre modelos autoritarios y liberales, así como oportunidades para redefinir el poder global en la coyuntura actual.
El modelo de gobernanza corporativa en EE.UU.
El enfoque que adopta Estados Unidos, en términos regulatorios de IAs se inscribe dentro del modelo que podríamos determinar cómo liderazgo de mercado. El mismo, se caracteriza por la priorización de la innovación tecnológica y la competitividad empresarial, en un contexto donde prevalece la ausencia de una legislación federal integral específica para las IAs. Por lo tanto, la supervisión del sector se lleva a cabo mediante agencias ya existentes como la Comisión Federal de Comercio (FTC), la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y la Comisión para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEOC), entre otras.
El fundamento central de este enfoque reside en una idiosincrasia regulatoria de mínima intervención estatal. Bajo este paradigma, las empresas tecnológicas lideran los procesos de innovación y participan activamente en la definición de estándares éticos, los cual les confiere un rol central en la gobernanza del sector.
Entre sus fortalezas, este modelo estadounidense destaca por haber fomentado un veloz desarrollo tecnológico y su capacidad por atraer inversiones a escala global. Sin embargo, el modelo de gobernanza corporativa descrito tiene importantes limitaciones: la concentración del poder en un número reducido de grandes corporaciones tecnológicas, así como la fragmentación regulatoria entre jurisdicciones estatales, conforman escenarios complejos que ponen en tensión la equidad, la transparencia y la eficacia en la aplicación de normas éticas y de responsabilidad. Como señala Taner Akan (2017), el modelo Market-Led estadounidense, si bien logró altos niveles de crecimiento en sus primeras fases, terminó atrapado en una “fragmentación institucional” que debilitó su capacidad de gobernanza sistémica. En la misma línea, Frank Pasquale (2015) advierte que “los sistemas algorítmicos opacos prosperan en EE.UU. bajo una lógica de mercado que elude la supervisión democrática”, lo que refuerza la crítica sobre la falta de transparencia y rendición de cuentas. Por su parte, Shoshana Zuboff (2019) sostiene que el capitalismo de vigilancia, característico del modelo estadounidense, “se nutre de un vacío regulatorio donde la lógica de mercado supera las salvaguardas democráticas”, evidenciando cómo la acumulación de poder corporativo erosiona principios éticos fundamentales.
Por lo expuesto en este apartado, el modelo de gobernanza corporativa de Estados Unidos pone sobre la mesa una tensión estructural entre los intereses de mercado y la necesidad de garantizar derechos, protección social y cierta justicia algorítmica en el uso de la inteligencia artificial. Como señala Wagner (2018), “los marcos regulatorios de baja intervención tienden a delegar la gobernanza ética en actores privados, lo que reproduce desigualdades estructurales y debilita los mecanismos democráticos de control”
El modelo de regulación orientada al riesgo de la Unión Europea
La Unión Europea ha adoptado un enfoque distinto en términos de regulación de la inteligencia artificial, conocido como aquel basado en riesgos. El mismo, se estructura en una pirámide normativa que clasifica los sistemas de IA en función del nivel de riesgo que presentan en cuanto a los derechos fundamentales concierne como la seguridad y el bienestar social. A partir de esta clasificación, se establecen distintos tipos de obligaciones legales, desde prohibiciones absolutas hasta simples recomendaciones.
Este enfoque se haya formalizado en la Propuesta de Reglamento del Parlamento Europeo y del Consejo por el que establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial, conocida como AI Act, presentada por la Comisión Europea en 2021. Un instrumento que se constituye como el primer intento a nivel mundial de establecer un marco normativo jurídico integral, horizontal y preventivo para el desarrollo y uso de la IA (Comisión Europea, 2021).
El IA Act define cuatro niveles de riesgo:
- Riesgo inaceptable, correspondiente a sistemas prohibidos por su amenaza a los derechos fundamentales (por ejemplo, identificación biométrica, sistemas de puntuación social);
- Riesgo alto, que incluye sistemas aplicados a sectores sensibles como salud, educación, justicia, migración o empleo, sujetos a estrictos requisitos de evaluación de conformidad, gobernanza de datos y supervisión humana;
- Riesgo limitado, que requiere obligaciones de transparencia para que los usuarios sepan que interactúan como una IA (como chatbots o deepfakes);
- Riesgo mínimo, que no impone restricciones legales, pero fomenta el uso de códigos de conducta voluntarios.
Este paradigma refleja la tradición regulatoria europea que se centra en la protección de derechos fundamentales, la precaución y la responsabilidad social. A diferencia del enfoque estadounidense, en el cual prima la autorregulación empresarial, la UE busca consolidar una “IA confiable” (trustworthy AI) como principal rector, en línea con los valores del bloque. (Renda, 2021)
Es optimista tener en cuenta los avances institucionales y normativos de este modelo, sin embargo, hay que tener en cuenta que se presentan limitaciones estructurales que comprometen su eficacia como referente global. La coexistencia de soberanías nacionales con competencias supranacionales genera una arquitectura institucional ambigua, que dificulta la toma de decisiones coherentes y ágiles. Además, la rigidez fiscal impuesta por la Unión Económica y Monetaria restringe la capacidad de los Estados miembros para aplicar políticas adaptadas a sus contextos sociales, especialmente en situaciones de crisis. Como advierte Schmitter (2010), la experiencia europea, aunque valiosa, no puede ser transferida mecánicamente a otras regiones debido a las diferencias sustanciales en normas culturales, estructuras sociales y regímenes políticos. En este sentido, el modelo europeo requiere ser comprendido no como una fórmula universal, sino como un proceso específico, condicionado por su historia y geografía institucional.
El modelo de planificación estratégica de Asia
El modelo de planificación estratégica de Asia a diferencia de los modelos de regulación liderados por el mercado (como en Estados Unidos) o centrados en la gestión del riesgo (como en la Unión Europea), varios países asiáticos —especialmente China, Singapur y Emiratos Árabes Unidos— han arrogado un modelo de planificación estratégica centralizada para el desarrollo de la inteligencia artificial. Un modelo que se caracteriza por una gran articulación entre el Estado y los sectores productivos y científicos, dentro de una lógica de planificación nacional a largo plazo, que integra a la IA como pilar transversal del desarrollo económico y geopolítico.
En el caso de China, la IA se ha incorporado explícitamente a la estrategia nacional de poder. Desde la publicación del documento “New Generation Artificial Intelligence Development Plan” en 2017, el gobierno chino se propuso como objetivo convertirse en la potencia líder mundial en inteligencia artificial para el año 2030. Una estrategia que incluye grandes inversiones en investigación, incentivos estatales para startups y conglomerados tecnológicos nacionales, junto a un proceso de reestructuración industrial bajo la consigna de Made in China 2025 (Mozur, 2017; Ding, 2018). El modelo chino se establece como una colaboración estructurada entre el Estado, las empresas tecnológicas y las universidades, permitiendo una rápida implementación de tecnologías IA en sectores como salud, transporte, finanzas y seguridad.
Este tipo de planificación centralizada permite desarrollar ecosistemas de innovación robustos, alineados con objetivos de soberanía tecnológica y seguridad nacional. Además, fortalece la autonomía estratégica frente a la dependencia tecnológica occidental, especialmente en medio de disputas geopolíticas con Estados Unidos por el control de las cadenas de suministro y el acceso a semiconductores avanzados.
Sin embargo, este modelo también presenta desafíos importantes desde la perspectiva de los derechos humanos y el derecho internacional. La aplicación de sistemas de vigilancia basados en IA, como el reconocimiento facial masivo y los sistemas de puntuación social, ha generado preocupación en organismos multilaterales y ONGs por su potencial impacto sobre la privacidad, la libertad individual y el control social (Creemers, 2018).
Como advierte Lee (2018), “el siglo XXI estará definido por una carrera entre China y Estados Unidos por el liderazgo en IA. Pero mientras Occidente debate principios éticos, China ya está construyendo el futuro a través de una visión estratégica sostenida por una voluntad política unificada”.
Por lo expuesto en este apartado, el modelo asiático —y especialmente el caso chino— no solo reconfigura las condiciones de competencia tecnológica global, sino que también introduce nuevos patrones de influencia internacional, a través de la exportación de tecnologías, marcos regulatorios y cooperación Sur-Sur en temas de infraestructura digital e IA. El impacto de este modelo excede lo tecnológico: implica una disputa por los valores que orientarán la gobernanza global de la inteligencia artificial.
El Plan de desarrollo de IAs en China
La República Popular China despliega su estrategia nacional de inteligencia artificial mediante un Plan de Desarrollo por etapas, lanzado oficialmente en julio de 2017 por el Consejo de Estado. El documento, titulado “New Generation Artificial Intelligence Development Plan” (国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知), establece metas escalonadas a 2030, coordinadas por el Ministerio de Ciencia y Tecnología, el Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT) y otras agencias estatales.
- Primera fase (hasta 2020): construcción de una industria competitiva. Durante esta etapa inicial, China buscó sentar las bases de su ecosistema de IA mediante el fortalecimiento del capital humano, el estímulo a la investigación básica y la consolidación de empresas emergentes. Se proyectó una industria valuada en 150 mil millones de yuanes y el desarrollo de hubs estratégicos como el de Zhongguancun en Beijing. El fuerte de esta fase fue una transferencia tecnológica acelerada, políticas de subsidios y la implementación del plan Made in China 2025, en el que la IA figura como una de las industrias núcleo.
- Segunda fase (2020–2025): avances teóricos y expansión del mercado. El período en curso forma parte del fortalecimiento de las capacidades teóricas nacionales en IA, el desarrollo de algoritmos propios, chips especializados y plataformas de código base chino. Se aspira a una industria con un valor de 400 mil millones de yuanes, con creciente aplicación en sectores prioritarios como defensa, finanzas, salud, educación y vigilancia. El papel del Estado se intensifica en esta fase a través de normas técnicas centralizadas, centros de evaluación y consorcios público-privados. Este enfoque busca disminuir la dependencia tecnológica del exterior y consolidar una arquitectura digital autónoma (Kania, 2019).
- Tercera fase (2025–2030): liderazgo global e institucionalización normativa. La tercera y última etapa del plan busca posicionar a China como líder mundial en innovación e institucionalización normativa en materia de IA. Sumado al desarrollo industrial —estimado en un billón de yuanes— el énfasis recae en la formulación de marcos éticos y regulatorios propios, con alcance internacional. El modelo chino no sigue una lógica liberal ni multilateral, sino que institucionaliza principios técnicos y políticos con características nacionales, como el “control seguro”, la “fiabilidad algorítmica” y el “desarrollo armónico” bajo dirección estatal.
Esta última fase coincide con una proyección estratégica más amplia, en la que China no solo exporta tecnología, sino también normas, estándares y arquitecturas institucionales, desafiando el dominio occidental en la gobernanza digital global. Como señala Liu (2023), se configura un escenario de “multipolaridad normativa”, donde la IA se convierte en instrumento de disputa por la hegemonía tecnológica y valorativa en el orden internacional.
En el plano de un análisis comparativo entre paradigmas de gestión de la inteligencia artificial se revela un mapa geopolítico y normativo divergente. El enfoque de Estados Unidos privilegia la innovación empresarial bajo una lógica de mínima intervención estatal, lo que ha favorecido el dinamismo tecnológico, pero también ha generado opacidad algorítmica y concentración corporativa. En contraste, el modelo de regulación de riesgos de la Unión Europea se orienta a la protección de derechos fundamentales mediante una arquitectura regulatoria preventiva y estratificada, que busca construir una IA confiable y socialmente responsable. Por su parte, el modelo asiático de planificación estratégica —con especial énfasis en el caso chino— articula una visión estatal de largo plazo, donde la IA se integra como eje del desarrollo económico y geopolítico, combinando inversión pública, soberanía tecnológica y despliegue masivo en sectores clave. El Plan de Desarrollo de IA en China, en particular, ejemplifica cómo una estrategia nacional centralizada puede acelerar la innovación y reconfigurar las condiciones de competencia global, aunque no sin generar preocupaciones éticas por el uso intensivo de tecnologías de vigilancia. En conjunto, estos paradigmas no solo reflejan distintas formas de regular y promover la IA, sino que encarnan disputas más profundas sobre los valores, prioridades y modelos de gobernanza que definirán el futuro tecnológico del siglo XXI.
El emergente chino: ¿un desafío al dominio occidental en el campo de la Inteligencia Artificial?
El ascenso de China como potencia en inteligencia artificial representa un desafío estructural al dominio occidental en este campo, no solo por su ambición declarada de liderar globalmente para 2030, sino por la eficacia con la que ha articulado una estrategia nacional integral. Como señalan Vespoli y Coll (2025), el ecosistema chino de IA se ha consolidado mediante una combinación de inversión estatal masiva, estímulos locales, alianzas público-privadas y una política educativa orientada a formar capital humano especializado desde la educación básica hasta el posgrado, con universidades como Tsinghua y Zhejiang. Este caso —startup que en solo dos meses desarrolló un modelo comparable a GPT-4 con una fracción del presupuesto— ilustra cómo China ha logrado eficiencia disruptiva, desafiando las lógicas de gasto de las Big Tech occidentales y provocando reacciones inmediatas en los mercados globales. Este “momento Sputnik” tecnológico, como lo califican analistas en Silicon Valley, no solo evidencia la capacidad de innovación china bajo restricciones geopolíticas, sino que también reconfigura las narrativas sobre quién define las reglas del juego en la carrera por la supremacía algorítmica. ¿Estamos ante un cambio de paradigma donde la eficiencia estratégica supera a la hegemonía financiera? ¿Puede el modelo chino de IA, basado en planificación estatal, talento local y colaboración abierta convertirse en una alternativa viable frente al modelo corporativo occidental?
Por lo tanto, siguiendo a Vespoli y Coll (2025), el caso DeepSeek no debe interpretarse como una anomalía, sino como la validación empírica de una estrategia nacional meticulosamente diseñada. Su estudio destaca que el ecosistema chino de IA se caracteriza por una articulación estructural entre planificación estatal, cultura de colaboración abierta, autonomía tecnológica y formación masiva de talento, lo que permite que innovaciones como DeepSeek emerjan con rapidez y eficiencia dentro de un entramado institucional robusto.
Este modelo de desarrollo tecnológico, caracterizado por una planificación estratégica centralizada y una cultura de colaboración abierta, ha sido analizado por autores como Zeng (2022), quien sostiene que la IA con características chinas combina seguridad nacional, gobernanza algorítmica y legitimación política. A diferencia del enfoque corporativo estadounidense, donde la innovación se concentra en manos privadas, el modelo chino se apoya en una red estatal que coordina universidades, empresas y gobiernos locales. La rápida adopción de DeepSeek en empresas estatales —como CNPC, Sinopec o State Grid— demuestra cómo la tecnología se integra directamente en sectores estratégicos, cerrando el ciclo entre investigación, desarrollo y aplicación. Esta capacidad de alineación sistémica refuerza la autonomía tecnológica de China.
La filosofía de gobernanza China, prioridades y visión tecnológica nacional
En sintonía con el apartado desarrollado anteriormente, Song (2021) argumenta que la racionalidad individual a menudo conduce a juegos de suma cero y dilemas del prisionero, mientras que la racionalidad relacional permite evitar estos problemas y lograr el beneficio mutuo. En el contexto de la IA, esto sugiere un diseño de algoritmos y sistemas que no busquen sólo la optimización de los intereses de un solo actor, sino que consideren el impacto en todas las partes involucradas. Lo cual, como se ha observado, la emergente IA Deepseek se ha incorporado a distintos entramados industriales de la República Popular China, mediante una sinergia que complementa y beneficia a distintos sectores.
Asimismo, siguiendo a Song (2021), se extrae la idea de “Confucian improvement» traducida como “Mejora confuciana”: Este concepto se presenta como superior a la «mejora de Pareto». Mientras que la mejora de Pareto sólo garantiza que nadie estará peor, la mejora confuciana estipula que el progreso de una persona debe estar acompañado por el progreso de todos. Esto equivale a un crecimiento común, donde el desarrollo de la IA no solo no perjudique a nadie, sino que garantice que todos los miembros de la sociedad se beneficien del avance tecnológico de manera simultánea. El autor hace hincapié en este punto, dado que está directamente enraizado en la filosofía confuciana, que pone un fuerte énfasis en la comunidad y el bien común.
Por otro lado, el mismo autor introduce la idea de una «internalización global» que se asemeja al concepto de Tianxia, el cual tiene sus raíces en la dinastía Zhou (siglo XI al 256 a.C.), donde se concebía como un sistema político y filosófico que organizaba el mundo en torno al mandato del Emperador chino, hoy configurado como un antiguo ideal chino de un orden mundial armonioso que se encuentra vigente en el trasfondo del accionar del gigante asiático. Al aplicar Tianxia en el contexto de la inteligencia artificial, se operacionaliza mediante el desarrollo y la regulación de la IA, la deben tratarse como un asunto de toda la humanidad, no de naciones individuales. En lugar de que cada país compita por la supremacía tecnológica, una visión de Tianxia para la IA propone un marco de gobernanza global y cooperativo que elimine las «externalidades negativas» entre países.
De esta manera, se observa que la República Popular China ha desarrollado una estrategia de gobernanza para la Inteligencia Artificial que combina la regulación estatal, colaboración público-privada, inversión en innovación y un sólido control sobre el desarrollo tecnológico bajo el sistema de Tianxia en pos de promover “armonía” en las relaciones internacionales, sobretodo en términos de desarrollo y gobernanza de la IA. De esta manera se dispara el siguiente interrogante: ¿El desarrollo de códigos abiertos, la cooperación internacional incorporando una reducción en barreras económicas ayudaría a democratizar el acceso a las IAs, en sectores del Sur Global?
Conclusiones
A lo largo de los precedentes apartados, se ha comparado someramente los modelos de inteligencia artificial adoptados por Estados Unidos, con una estrategia de mercado regido por las grandes corporaciones y un marco regulatorio no articulado entre Estados. Por su parte, el modelo de la Unión Europea establece una clasificación y marco regulatorio de riesgo de los usos vinculados a la IA, se establecen distintos tipos de obligaciones legales, desde prohibiciones absolutas hasta simples recomendaciones. El modelo de la Unión Europea, si bien ha logrado avances significativos en integración regional, presenta limitaciones estructurales, económicas y democráticas que dificultan su replicabilidad en otros contextos. La ambigüedad institucional, el déficit democrático y las desigualdades entre Estados miembros revelan tensiones internas que desafían su cohesión. Estas limitaciones contrastan con propuestas alternativas como Tianxia, una filosofía política china que, en su reformulación contemporánea, plantea un orden global inclusivo y ético, superando la lógica westfaliana. En este marco, el surgimiento de iniciativas como DeepSeek refleja cómo la filosofía china puede informar modelos de gobernanza tecnológica más eficientes y soberanos. La articulación entre pensamiento político y desarrollo tecnológico en China ofrece lecciones relevantes para América Latina, donde los desafíos de integración y soberanía requieren enfoques adaptativos y post-occidentales, dejando de lado las coyunturas gubernamentales.
Por lo tanto, dado que este artículo se enmarca en el contexto geográfico latinoamericano, es preciso esbozar que desde el Sur Global no es menos meritorio recordar que enfrenta desafíos urgentes en términos de economía, sociedad e impacto ambiental-entre otros-, esto no excluye el debate sobre el uso de la IA en cuestiones clave, como el reconocimiento facial en espacios públicos o la representación y posible distorsión cultural de los pueblos originarios por parte de sistemas algorítmicos.
En recientes audiencias temáticas desarrolladas por la CIDH (OEA), del mes de marzo, se plantearon entre varios interrogantes la importancia del uso de IA como promotor de tareas de ciberpratullaje y vigilancia en internet, la escases de una legislación en torno a incorporar estas herramientas, sumado a la falta de actualización de una Ley de protección de datos personales, por ejemplo la cual es antigua en Argentina, o el impacto de la Discriminación – Privacidad – y el uso de la IA como deformación de la realidad al crear imágenes sobre pueblos originarios y mezclar costumbres dando una no realidad de la verdad. Con propuestas acerca de que se incorpore y se produzcan informes específicos que elaboren recomendaciones para los Estados. Actualmente, estos debates son sumamente interesantes, pero América Latina no cuenta con un modelo de Inteligencia Artificial generativa que compita directamente en términos de escala y sofisticación. Sin embargo, hay avances significativos en investigación y desarrollo de IA en la región. ¿Cuál es el rol de China en la región impulsando estrategias de desarrollo en esta rama? ¿Cooperación, dependencia, interdependencia o estrategia regional?
Bibliografía
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[1] Integrante del Centro de Inteligencia Artificial y Relaciones Internacionales (IRI –UNLP), Departamento de América Latina y el Caribe, y de la REDCAEM.
