Centro para estudio sobre Inteligencia Artificial y Relaciones Internacionales \u2013 CIARI<\/p>\n
Giselle Ana Sanabria[1]<\/strong><\/sup><\/a><\/p>\n El surgimiento de esta rama de la informaci\u00f3n con capacidad de aprendizaje, razonamiento, percepci\u00f3n, visi\u00f3n y toma de decisiones denominada Inteligencia Artificial (IAs), desde los tiempos de John McCarthy (1956) quien organiz\u00f3 junto a Marvin Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester la hist\u00f3rica Conferencia de Dartmouth, en la que se considerada el nacimiento oficial del campo de la inteligencia artificial cada aspecto de la inteligencia humana podr\u00eda ser descrito con tal precisi\u00f3n que una m\u00e1quina podr\u00eda simularlo, a los de Alan Turing en el a\u00f1o 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 adopci\u00f3n de los Modelos Deep Learning los cuales se constituyen como una subcategor\u00eda del aprendizaje autom\u00e1tico que, mediante el uso de redes neuronales con m\u00faltiples capas, permite a los sistemas inform\u00e1ticos aprender representaciones complejas directamente de los datos, similar al procesamiento humano de la informaci\u00f3n (Goodfellow et al., 2016), lo expuesto forma parte de la trayectoria evolutiva de las IAs.<\/p>\n Es de suma importancia abordar, discutir y aportar en la coyuntura acad\u00e9mica 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 transformaci\u00f3n sin precedentes impulsada por la inteligencia artificial, y en particular, por la gran revoluci\u00f3n del Deep Learning. Este tipo de aprendizaje automatizado, que opera mediante un proceso sofisticado de recepci\u00f3n y procesamiento de informaci\u00f3n para la obtenci\u00f3n de resultados finales, no es solo una evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica. 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 tambi\u00e9n despierta debates cruciales sobre la \u00e9tica, la privacidad, el futuro del trabajo y la propia naturaleza de la inteligencia, temas que deben ser analizados y comprendidos profundamente por la sociedad.<\/p>\n El estudio comparado de los modelos de gobernanza en inteligencia artificial (IA) nos permite entender c\u00f3mo se est\u00e1n redefiniendo las relaciones de poder, la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica y los mecanismos de acumulaci\u00f3n en el siglo XXI. Lejos de ser meros enfoques t\u00e9cnicos y regionales, estos modelos reflejan prioridades pol\u00edticas, econ\u00f3micas y normativas profundamente arraigadas en cada bloque geopol\u00edtico. Estados Unidos, la Uni\u00f3n Europea, Asia Oriental y especialmente China no solo dise\u00f1an sus estrategias en funci\u00f3n de sus capacidades, sino tambi\u00e9n de sus visiones sobre el futuro digital. En ese proceso, la IA se convierte en un terreno de disputa por la hegemon\u00eda global, no solo tecnol\u00f3gica, sino tambi\u00e9n epistemol\u00f3gica.<\/p>\n El modelo chino de gobernanza en inteligencia artificial se presenta como un paradigma estrat\u00e9gico que desaf\u00eda de forma directa los marcos liberales dominantes. Su enfoque, basado en la planificaci\u00f3n estatal, el control algor\u00edtmico y la b\u00fasqueda de autosuficiencia tecnol\u00f3gica, no s\u00f3lo redefine las reglas del juego, sino que tambi\u00e9n interpela a otras regiones del mundo. En particular, Am\u00e9rica Latina se encuentra ante un dilema profundo: \u00bfqu\u00e9 tipo de IA queremos desarrollar? \u00bfUna que reproduzca dependencias externas o una que responda a nuestras propias necesidades, valores y contextos? La propuesta china, conlleva soslayada el sistema Tianxia, una filosof\u00eda que pondera la armon\u00eda favoreciendo y dando luz a la \u201ccomunidad\u201d presente en la estrategia del gigante asi\u00e1tico en las relaciones internacionales. Por ello, es propicio reflexionar desde una mirada latinoamericana \u00bfC\u00f3mo evitar nuevos ciclos de dependencia y acumulaci\u00f3n por desposesi\u00f3n digital? \u00bfEs posible tener estos debates en coyunturas dispares entre gobiernos latinoamericanos?<\/p>\n La actual carrera por la generaci\u00f3n 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 an\u00e1lisis del presente trabajo escrito.<\/p>\n En el escenario contempor\u00e1neo, la inteligencia artificial se ha convertido en un eje estrat\u00e9gico de competencia y cooperaci\u00f3n entre Estados, corporaciones y organismos multilaterales. Las estrategias nacionales de IA no solo reflejan prioridades tecnol\u00f3gicas, sino tambi\u00e9n visiones de gobernanza, seguridad y soberan\u00eda digital. En este apartado se examinan c\u00f3mo estas estrategias configuran nuevas din\u00e1micas internacionales, revelando tensiones entre modelos autoritarios y liberales, as\u00ed como oportunidades para redefinir el poder global en la coyuntura actual.<\/p>\n El enfoque que adopta Estados Unidos, en t\u00e9rminos regulatorios de IAs se inscribe dentro del modelo que podr\u00edamos determinar c\u00f3mo liderazgo de mercado. El mismo, se caracteriza por la priorizaci\u00f3n de la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y la competitividad empresarial, en un contexto donde prevalece la ausencia de una legislaci\u00f3n federal integral espec\u00edfica para las IAs. Por lo tanto, la supervisi\u00f3n del sector se lleva a cabo mediante agencias ya existentes como la Comisi\u00f3n Federal de Comercio (FTC), la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA) y la Comisi\u00f3n para la Igualdad de Oportunidades en el Empleo (EEOC), entre otras.<\/p>\n El fundamento central de este enfoque reside en una idiosincrasia regulatoria de m\u00ednima intervenci\u00f3n estatal. Bajo este paradigma, las empresas tecnol\u00f3gicas lideran los procesos de innovaci\u00f3n y participan activamente en la definici\u00f3n de est\u00e1ndares \u00e9ticos, los cual les confiere un rol central en la gobernanza del sector.<\/p>\n Entre sus fortalezas, este modelo estadounidense destaca por haber fomentado un veloz desarrollo tecnol\u00f3gico y su capacidad por atraer inversiones a escala global. Sin embargo, el modelo de gobernanza corporativa descrito tiene importantes limitaciones: la concentraci\u00f3n del poder en un n\u00famero reducido de grandes corporaciones tecnol\u00f3gicas, as\u00ed como la fragmentaci\u00f3n regulatoria entre jurisdicciones estatales, conforman escenarios complejos que ponen en tensi\u00f3n la equidad, la transparencia y la eficacia en la aplicaci\u00f3n de normas \u00e9ticas y de responsabilidad. Como se\u00f1ala Taner Akan (2017), el modelo Market-Led estadounidense, si bien logr\u00f3 altos niveles de crecimiento en sus primeras fases, termin\u00f3 atrapado en una \u201cfragmentaci\u00f3n institucional\u201d que debilit\u00f3 su capacidad de gobernanza sist\u00e9mica. En la misma l\u00ednea, Frank Pasquale (2015) advierte que \u201clos sistemas algor\u00edtmicos opacos prosperan en EE.UU. bajo una l\u00f3gica de mercado que elude la supervisi\u00f3n democr\u00e1tica\u201d, lo que refuerza la cr\u00edtica sobre la falta de transparencia y rendici\u00f3n de cuentas. Por su parte, Shoshana Zuboff (2019) sostiene que el capitalismo de vigilancia, caracter\u00edstico del modelo estadounidense, \u201cse nutre de un vac\u00edo regulatorio donde la l\u00f3gica de mercado supera las salvaguardas democr\u00e1ticas\u201d, evidenciando c\u00f3mo la acumulaci\u00f3n de poder corporativo erosiona principios \u00e9ticos fundamentales.<\/p>\n Por lo expuesto en este apartado, el modelo de gobernanza corporativa de Estados Unidos pone sobre la mesa una tensi\u00f3n estructural entre los intereses de mercado y la necesidad de garantizar derechos, protecci\u00f3n social y cierta justicia algor\u00edtmica en el uso de la inteligencia artificial. Como se\u00f1ala Wagner (2018), \u201clos marcos regulatorios de baja intervenci\u00f3n tienden a delegar la gobernanza \u00e9tica en actores privados, lo que reproduce desigualdades estructurales y debilita los mecanismos democr\u00e1ticos de control\u201d<\/p>\n La Uni\u00f3n Europea ha adoptado un enfoque distinto en t\u00e9rminos de regulaci\u00f3n de la inteligencia artificial, conocido como aquel basado en riesgos. El mismo, se estructura en una pir\u00e1mide normativa que clasifica los sistemas de IA en funci\u00f3n del nivel de riesgo que presentan en cuanto a los derechos fundamentales concierne como la seguridad y el bienestar social. A partir de esta clasificaci\u00f3n, se establecen distintos tipos de obligaciones legales, desde prohibiciones absolutas hasta simples recomendaciones.<\/p>\n 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 Comisi\u00f3n Europea en 2021. Un instrumento que se constituye como el primer intento a nivel mundial de establecer un marco normativo jur\u00eddico integral, horizontal y preventivo para el desarrollo y uso de la IA (Comisi\u00f3n Europea, 2021).<\/p>\n El IA Act define cuatro niveles de riesgo:<\/p>\n Este paradigma refleja la tradici\u00f3n regulatoria europea que se centra en la protecci\u00f3n de derechos fundamentales, la precauci\u00f3n y la responsabilidad social. A diferencia del enfoque estadounidense, en el cual prima la autorregulaci\u00f3n empresarial, la UE busca consolidar una \u201cIA confiable\u201d (trustworthy AI) como principal rector, en l\u00ednea con los valores del bloque. (Renda, 2021)<\/p>\n 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 soberan\u00edas nacionales con competencias supranacionales genera una arquitectura institucional ambigua, que dificulta la toma de decisiones coherentes y \u00e1giles. Adem\u00e1s, la rigidez fiscal impuesta por la Uni\u00f3n Econ\u00f3mica y Monetaria restringe la capacidad de los Estados miembros para aplicar pol\u00edticas adaptadas a sus contextos sociales, especialmente en situaciones de crisis. Como advierte Schmitter (2010), la experiencia europea, aunque valiosa, no puede ser transferida mec\u00e1nicamente a otras regiones debido a las diferencias sustanciales en normas culturales, estructuras sociales y reg\u00edmenes pol\u00edticos. En este sentido, el modelo europeo requiere ser comprendido no como una f\u00f3rmula universal, sino como un proceso espec\u00edfico, condicionado por su historia y geograf\u00eda institucional.<\/p>\n El modelo de planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica de Asia a diferencia de los modelos de regulaci\u00f3n liderados por el mercado (como en Estados Unidos) o centrados en la gesti\u00f3n del riesgo (como en la Uni\u00f3n Europea), varios pa\u00edses asi\u00e1ticos \u2014especialmente China, Singapur y Emiratos \u00c1rabes Unidos\u2014 han arrogado un modelo de planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica centralizada para el desarrollo de la inteligencia artificial. Un modelo que se caracteriza por una gran articulaci\u00f3n entre el Estado y los sectores productivos y cient\u00edficos, dentro de una l\u00f3gica de planificaci\u00f3n nacional a largo plazo, que integra a la IA como pilar transversal del desarrollo econ\u00f3mico y geopol\u00edtico.<\/p>\n En el caso de China, la IA se ha incorporado expl\u00edcitamente a la estrategia nacional de poder. Desde la publicaci\u00f3n del documento \u201cNew Generation Artificial Intelligence Development Plan\u201d en 2017, el gobierno chino se propuso como objetivo convertirse en la potencia l\u00edder mundial en inteligencia artificial para el a\u00f1o 2030. Una estrategia que incluye grandes inversiones en investigaci\u00f3n, incentivos estatales para startups y conglomerados tecnol\u00f3gicos nacionales, junto a un proceso de reestructuraci\u00f3n industrial bajo la consigna de Made in China 2025 (Mozur, 2017; Ding, 2018). El modelo chino se establece como una colaboraci\u00f3n estructurada entre el Estado, las empresas tecnol\u00f3gicas y las universidades, permitiendo una r\u00e1pida implementaci\u00f3n de tecnolog\u00edas IA en sectores como salud, transporte, finanzas y seguridad.<\/p>\n Este tipo de planificaci\u00f3n centralizada permite desarrollar ecosistemas de innovaci\u00f3n robustos, alineados con objetivos de soberan\u00eda tecnol\u00f3gica y seguridad nacional. Adem\u00e1s, fortalece la autonom\u00eda estrat\u00e9gica frente a la dependencia tecnol\u00f3gica occidental, especialmente en medio de disputas geopol\u00edticas con Estados Unidos por el control de las cadenas de suministro y el acceso a semiconductores avanzados.<\/p>\n Sin embargo, este modelo tambi\u00e9n presenta desaf\u00edos importantes desde la perspectiva de los derechos humanos y el derecho internacional. La aplicaci\u00f3n de sistemas de vigilancia basados en IA, como el reconocimiento facial masivo y los sistemas de puntuaci\u00f3n social, ha generado preocupaci\u00f3n en organismos multilaterales y ONGs por su potencial impacto sobre la privacidad, la libertad individual y el control social (Creemers, 2018).<\/p>\n Como advierte Lee (2018), \u201cel siglo XXI estar\u00e1 definido por una carrera entre China y Estados Unidos por el liderazgo en IA. Pero mientras Occidente debate principios \u00e9ticos, China ya est\u00e1 construyendo el futuro a trav\u00e9s de una visi\u00f3n estrat\u00e9gica sostenida por una voluntad pol\u00edtica unificada\u201d.<\/p>\n Por lo expuesto en este apartado, el modelo asi\u00e1tico \u2014y especialmente el caso chino\u2014 no solo reconfigura las condiciones de competencia tecnol\u00f3gica global, sino que tambi\u00e9n introduce nuevos patrones de influencia internacional, a trav\u00e9s de la exportaci\u00f3n de tecnolog\u00edas, marcos regulatorios y cooperaci\u00f3n Sur-Sur en temas de infraestructura digital e IA. El impacto de este modelo excede lo tecnol\u00f3gico: implica una disputa por los valores que orientar\u00e1n la gobernanza global de la inteligencia\u00a0artificial.<\/p>\n La Rep\u00fablica 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 \u201cNew Generation Artificial Intelligence Development Plan\u201d (\u56fd\u52a1\u9662\u5173\u4e8e\u5370\u53d1\u65b0\u4e00\u4ee3\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u53d1\u5c55\u89c4\u5212\u7684\u901a\u77e5), establece metas escalonadas a 2030, coordinadas por el Ministerio de Ciencia y Tecnolog\u00eda, el Ministerio de Industria y Tecnolog\u00eda de la Informaci\u00f3n (MIIT) y otras agencias estatales.<\/p>\n Esta \u00faltima fase coincide con una proyecci\u00f3n estrat\u00e9gica m\u00e1s amplia, en la que China no solo exporta tecnolog\u00eda, sino tambi\u00e9n normas, est\u00e1ndares y arquitecturas institucionales, desafiando el dominio occidental en la gobernanza digital global. Como se\u00f1ala Liu (2023), se configura un escenario de \u201cmultipolaridad normativa\u201d, donde la IA se convierte en instrumento de disputa por la hegemon\u00eda tecnol\u00f3gica y valorativa en el orden\u00a0internacional.<\/p>\n En el plano de un an\u00e1lisis comparativo entre paradigmas de gesti\u00f3n de la inteligencia artificial se revela un mapa geopol\u00edtico y normativo divergente. El enfoque de Estados Unidos privilegia la innovaci\u00f3n empresarial bajo una l\u00f3gica de m\u00ednima intervenci\u00f3n estatal, lo que ha favorecido el dinamismo tecnol\u00f3gico, pero tambi\u00e9n ha generado opacidad algor\u00edtmica y concentraci\u00f3n corporativa. En contraste, el modelo de regulaci\u00f3n de riesgos de la Uni\u00f3n Europea se orienta a la protecci\u00f3n de derechos fundamentales mediante una arquitectura regulatoria preventiva y estratificada, que busca construir una IA confiable y socialmente responsable. Por su parte, el modelo asi\u00e1tico de planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica \u2014con especial \u00e9nfasis en el caso chino\u2014 articula una visi\u00f3n estatal de largo plazo, donde la IA se integra como eje del desarrollo econ\u00f3mico y geopol\u00edtico, combinando inversi\u00f3n p\u00fablica, soberan\u00eda tecnol\u00f3gica y despliegue masivo en sectores clave. El Plan de Desarrollo de IA en China, en particular, ejemplifica c\u00f3mo una estrategia nacional centralizada puede acelerar la innovaci\u00f3n y reconfigurar las condiciones de competencia global, aunque no sin generar preocupaciones \u00e9ticas por el uso intensivo de tecnolog\u00edas de vigilancia. En conjunto, estos paradigmas no solo reflejan distintas formas de regular y promover la IA, sino que encarnan disputas m\u00e1s profundas sobre los valores, prioridades y modelos de gobernanza que definir\u00e1n el futuro tecnol\u00f3gico del siglo XXI.<\/p>\n El ascenso de China como potencia en inteligencia artificial representa un desaf\u00edo estructural al dominio occidental en este campo, no solo por su ambici\u00f3n declarada de liderar globalmente para 2030, sino por la eficacia con la que ha articulado una estrategia nacional integral. Como se\u00f1alan Vespoli y Coll (2025), el ecosistema chino de IA se ha consolidado mediante una combinaci\u00f3n de inversi\u00f3n estatal masiva, est\u00edmulos locales, alianzas p\u00fablico-privadas y una pol\u00edtica educativa orientada a formar capital humano especializado desde la educaci\u00f3n b\u00e1sica hasta el posgrado, con universidades como Tsinghua y Zhejiang. Este caso \u2014startup que en solo dos meses desarroll\u00f3 un modelo comparable a GPT-4 con una fracci\u00f3n del presupuesto\u2014 ilustra c\u00f3mo China ha logrado eficiencia disruptiva, desafiando las l\u00f3gicas de gasto de las Big Tech occidentales y provocando reacciones inmediatas en los mercados globales. Este \u201cmomento Sputnik\u201d tecnol\u00f3gico, como lo califican analistas en Silicon Valley, no solo evidencia la capacidad de innovaci\u00f3n china bajo restricciones geopol\u00edticas, sino que tambi\u00e9n reconfigura las narrativas sobre qui\u00e9n define las reglas del juego en la carrera por la supremac\u00eda algor\u00edtmica. \u00bfEstamos ante un cambio de paradigma donde la eficiencia estrat\u00e9gica supera a la hegemon\u00eda financiera? \u00bfPuede el modelo chino de IA, basado en planificaci\u00f3n estatal, talento local y colaboraci\u00f3n abierta convertirse en una alternativa viable frente al modelo corporativo occidental?<\/p>\n Por lo tanto, siguiendo a Vespoli y Coll (2025), el caso DeepSeek no debe interpretarse como una anomal\u00eda, sino como la validaci\u00f3n emp\u00edrica de una estrategia nacional meticulosamente dise\u00f1ada. Su estudio destaca que el ecosistema chino de IA se caracteriza por una articulaci\u00f3n estructural entre planificaci\u00f3n estatal, cultura de colaboraci\u00f3n abierta, autonom\u00eda tecnol\u00f3gica y formaci\u00f3n masiva de talento, lo que permite que innovaciones como DeepSeek emerjan con rapidez y eficiencia dentro de un entramado institucional robusto.<\/p>\n Este modelo de desarrollo tecnol\u00f3gico, caracterizado por una planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica centralizada y una cultura de colaboraci\u00f3n abierta, ha sido analizado por autores como Zeng (2022), quien sostiene que la IA con caracter\u00edsticas chinas combina seguridad nacional, gobernanza algor\u00edtmica y legitimaci\u00f3n pol\u00edtica. A diferencia del enfoque corporativo estadounidense, donde la innovaci\u00f3n se concentra en manos privadas, el modelo chino se apoya en una red estatal que coordina universidades, empresas y gobiernos locales. La r\u00e1pida adopci\u00f3n de DeepSeek en empresas estatales \u2014como CNPC, Sinopec o State Grid\u2014 demuestra c\u00f3mo la tecnolog\u00eda se integra directamente en sectores estrat\u00e9gicos, cerrando el ciclo entre investigaci\u00f3n, desarrollo y aplicaci\u00f3n. Esta capacidad de alineaci\u00f3n sist\u00e9mica refuerza la autonom\u00eda tecnol\u00f3gica de China.<\/p>\n En sinton\u00eda 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 dise\u00f1o de algoritmos y sistemas que no busquen s\u00f3lo la optimizaci\u00f3n 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 Rep\u00fablica Popular China, mediante una sinergia que complementa y beneficia a distintos sectores.<\/p>\n Asimismo, siguiendo a Song (2021), se extrae la idea de \u201cConfucian improvement\u00bb traducida como \u201cMejora confuciana\u201d: Este concepto se presenta como superior a la \u00abmejora de Pareto\u00bb. Mientras que la mejora de Pareto s\u00f3lo garantiza que nadie estar\u00e1 peor, la mejora confuciana estipula que el progreso de una persona debe estar acompa\u00f1ado por el progreso de todos. Esto equivale a un crecimiento com\u00fan, 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 tecnol\u00f3gico de manera simult\u00e1nea. El autor hace hincapi\u00e9 en este punto, dado que est\u00e1 directamente enraizado en la filosof\u00eda confuciana, que pone un fuerte \u00e9nfasis en la comunidad y el bien com\u00fan.<\/p>\n Por otro lado, el mismo autor introduce la idea de una \u00abinternalizaci\u00f3n global\u00bb que se asemeja al concepto de Tianxia, el cual tiene sus ra\u00edces en la dinast\u00eda Zhou (siglo XI al 256 a.C.), donde se conceb\u00eda como un sistema pol\u00edtico y filos\u00f3fico 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 asi\u00e1tico. Al aplicar Tianxia en el contexto de la inteligencia artificial, se operacionaliza mediante el desarrollo y la regulaci\u00f3n de la IA, la deben tratarse como un asunto de toda la humanidad, no de naciones individuales. En lugar de que cada pa\u00eds compita por la supremac\u00eda tecnol\u00f3gica, una visi\u00f3n de Tianxia para la IA propone un marco de gobernanza global y cooperativo que elimine las \u00abexternalidades negativas\u00bb entre pa\u00edses.<\/p>\n De esta manera, se observa que la Rep\u00fablica Popular China ha desarrollado una estrategia de gobernanza para la Inteligencia Artificial que combina la regulaci\u00f3n estatal, colaboraci\u00f3n p\u00fablico-privada, inversi\u00f3n en innovaci\u00f3n y un s\u00f3lido control sobre el desarrollo tecnol\u00f3gico bajo el sistema de Tianxia en pos de promover \u201carmon\u00eda\u201d en las relaciones internacionales, sobretodo en t\u00e9rminos de desarrollo y gobernanza de la IA. De esta manera se dispara el siguiente interrogante: \u00bfEl desarrollo de c\u00f3digos abiertos, la cooperaci\u00f3n internacional incorporando una reducci\u00f3n en barreras econ\u00f3micas ayudar\u00eda a democratizar el acceso a las IAs, en sectores del Sur Global?<\/p>\n 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 Uni\u00f3n Europea establece una clasificaci\u00f3n 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 Uni\u00f3n Europea, si bien ha logrado avances significativos en integraci\u00f3n regional, presenta limitaciones estructurales, econ\u00f3micas y democr\u00e1ticas que dificultan su replicabilidad en otros contextos. La ambig\u00fcedad institucional, el d\u00e9ficit democr\u00e1tico y las desigualdades entre Estados miembros revelan tensiones internas que desaf\u00edan su cohesi\u00f3n. Estas limitaciones contrastan con propuestas alternativas como Tianxia, una filosof\u00eda pol\u00edtica china que, en su reformulaci\u00f3n contempor\u00e1nea, plantea un orden global inclusivo y \u00e9tico, superando la l\u00f3gica westfaliana. En este marco, el surgimiento de iniciativas como DeepSeek refleja c\u00f3mo la filosof\u00eda china puede informar modelos de gobernanza tecnol\u00f3gica m\u00e1s eficientes y soberanos. La articulaci\u00f3n entre pensamiento pol\u00edtico y desarrollo tecnol\u00f3gico en China ofrece lecciones relevantes para Am\u00e9rica Latina, donde los desaf\u00edos de integraci\u00f3n y soberan\u00eda requieren enfoques adaptativos y post-occidentales, dejando de lado las coyunturas gubernamentales.<\/p>\n Por lo tanto, dado que este art\u00edculo se enmarca en el contexto geogr\u00e1fico latinoamericano, es preciso esbozar que desde el Sur Global no es menos meritorio recordar que enfrenta desaf\u00edos urgentes en t\u00e9rminos de econom\u00eda, 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 p\u00fablicos o la representaci\u00f3n y posible distorsi\u00f3n cultural de los pueblos originarios por parte de sistemas algor\u00edtmicos.<\/p>\n En recientes audiencias tem\u00e1ticas 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 legislaci\u00f3n en torno a incorporar estas herramientas, sumado a la falta de actualizaci\u00f3n de una Ley de protecci\u00f3n de datos personales, por ejemplo la cual es antigua en Argentina, o el impacto de la Discriminaci\u00f3n \u2013 Privacidad \u2013 y el uso de la IA como deformaci\u00f3n de la realidad al crear im\u00e1genes sobre pueblos originarios y mezclar costumbres dando una no realidad de la verdad. Con propuestas acerca de que se incorpore y se produzcan informes espec\u00edficos que elaboren recomendaciones para los Estados. Actualmente, estos debates son sumamente interesantes, pero Am\u00e9rica Latina no cuenta con un modelo de Inteligencia Artificial generativa que compita directamente en t\u00e9rminos de escala y sofisticaci\u00f3n. Sin embargo, hay avances significativos en investigaci\u00f3n y desarrollo de IA en la regi\u00f3n. \u00bfCu\u00e1l es el rol de China en la regi\u00f3n impulsando estrategias de desarrollo en esta rama? \u00bfCooperaci\u00f3n, dependencia, interdependencia o estrategia regional?<\/p>\n Akan, T. (2017). Rise and Fall of the Market-Led Model: The United States. In Comparative Political Economy of Work (pp. 17\u201338). Springer. https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-319-68932-6_2<\/a><\/u><\/p>\n Consejo de Estado de la Rep\u00fablica Popular China. (2017). 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Las estrategias de IA en las din\u00e1micas internacionales<\/h2>\n
El modelo de gobernanza corporativa en EE.UU.<\/h3>\n
El modelo de regulaci\u00f3n orientada al riesgo de la Uni\u00f3n Europea<\/h3>\n
\n
El modelo de planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica de Asia<\/h3>\n
El Plan de desarrollo de IAs en China<\/h3>\n
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El emergente chino: \u00bfun desaf\u00edo al dominio occidental en el campo de la Inteligencia Artificial?<\/h2>\n
La filosof\u00eda de gobernanza China, prioridades y visi\u00f3n tecnol\u00f3gica nacional<\/h2>\n
Conclusiones<\/h2>\n
Bibliograf\u00eda<\/h2>\n