El mundo conocido está desapareciendo, y lo que viene no se limita solo al problemático reemplazo de humanos por algoritmos, sino que implica la profunda reorganización de Estados, empresas y universidades. Este artículo aborda los retos que impone la IA agéntica en medio de una aguda disputa geopolítica, propone avanzar hacia un Estado desarrollista para no quedar rezagados en la carrera por la IA, y acusa que la política chilena, atrapada en sus debates pequeños, ignora este cambio de época que compromete nuestro desarrollo y soberanía.

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Mientras Chile veraneaba, el mundo siguió girando. Y giró rápido.

Durante el verano de 2026 se consolidaron dos tendencias que, combinadas, configuran un escenario radicalmente distinto al que el país observó durante la pasada campaña electoral. La primera es la aceleración de la tensión geopolítica global. La “extracción” de Nicolás Maduro de Venezuela en enero, así como el inicio de la guerra en Irán en febrero, son síntomas de una escalada más amplia: Estados Unidos, con China y sus aliados como principal contendor en la competencia geopolítica, tecnológica y comercial, ha elevado el tono y el costo de esa disputa. El tan comentado episodio del “cable chino” no fue, en ese sentido, una simple anécdota de política exterior. Fue un síntoma que nos recordó que países como Chile, que durante décadas pudieron pensarse como periféricos y relativamente neutrales frente a los conflictos de los grandes, hoy ya no pueden darse ese lujo. La neutralidad se ha vuelto más difícil, y cada decisión —incluida la decisión de no decidir— empieza a tener costos más visibles y potencialmente más altos.

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“Países como Chile, que durante décadas pudieron pensarse como periféricos y relativamente neutrales frente a los conflictos de los grandes, hoy ya no pueden darse ese lujo”

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La segunda tendencia es la popularización explosiva de la inteligencia artificial agéntica. Desde fines de 2025, herramientas como Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI comenzaron a ser adoptadas masivamente por desarrolladores, analistas y profesionales de muy distinto tipo. Ya no estamos hablando de un chatbot que redacta correos o resume textos para que luego un usuario copie y pegue el resultado en otro documento. Estamos hablando de agentes digitales capaces de ejecutar tareas complejas de manera semiautónoma: escribir y depurar códigos, analizar grandes volúmenes de información, coordinar flujos de trabajo, producir entregables intermedios y sostener procesos completos con intervención humana mucho menor. La velocidad de adopción de estas herramientas sorprende incluso a quienes llevamos tiempo trabajando con ellas.

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Estas dos tendencias —la creciente tensión geopolítica y la irrupción imparable de la IA— no son procesos paralelos, sino que van de la mano. Y su interacción está comenzando a reordenar la economía global, la organización del trabajo, la competencia entre empresas, la capacidad de los Estados y las relaciones internacionales. En ese contexto, la pregunta para Chile ya no es si la inteligencia artificial será importante. La pregunta es si el país va a seguir tratándola como un tema solo asociado a la innovación, o si va a asumir que se ha convertido en un insumo estratégico para su desarrollo, su capacidad estatal y su soberanía.

En el sector privado, los efectos de la IA ya son masivos. Las empresas que la incorporan a sus procesos no solo ganan eficiencia: reorganizan sus cadenas de decisión, transforman perfiles laborales y crean ventajas competitivas que rápidamente pueden volverse irreversibles. Algo parecido comienza a ocurrir en el sector público de los países que han decidido tomarse el asunto en serio. La IA ya está impactando áreas clave, desde la seguridad pública y la defensa hasta la gestión administrativa cotidiana, la planificación territorial y la participación ciudadana. En ciertas áreas, especialmente las vinculadas a seguridad, defensa y gestión de información compleja, su adopción ya dejó de ser un lujo o una moda. Se está convirtiendo en una cuestión de soberanía operativa.

LA TRANSFORMACIÓN EN CURSO

No escribimos desde la especulación. Durante el último año hemos trabajado directamente con el uso de estas herramientas en procesos vinculados a política pública y gestión institucional en América Latina. En Uruguay, por ejemplo, participamos en la incorporación de inteligencia artificial al procesamiento de los Encuentros por Seguridad, el proceso participativo asociado al Plan Nacional de Seguridad Pública. En ese marco, colaboramos en la incorporación de IA para facilitar la toma de decisiones en procesos de diálogo social. Aunque no estaba previsto inicialmente, la IA también se transformó en un insumo fundamental para la organización del Plan, así como para el diseño de un sistema que eventualmente lo dote de seguimiento y capacidad de adaptación a lo largo del tiempo. El Plan Nacional de Seguridad Pública de Uruguay, de implementarse como ha sido diseñado, permitirá desarrollar y monitorear política pública basada en evidencia, apalancando el uso basal de IA en dicho esfuerzo.

Durante el mismo período, también trabajamos con organismos multilaterales para sistematizar corpus documentales acumulados durante décadas con el fin de mejorar la gestión, el monitoreo y la capacidad analítica de sus proyectos. La conclusión a la que arribamos luego de esta experiencia fue similar a la que extrajimos del caso uruguayo: la IA reduce de manera dramática la fricción asociada a usar información y evidencia durante el ciclo completo de la política pública. Permite recuperar memoria institucional, triangular fuentes antes dispersas, estructurar problemas complejos con mayor rapidez y diseñar soluciones que prometen mejorar significativamente la capacidad operativa de instituciones que, en la región, llevan décadas enfrentando demandas crecientes con recursos insuficientes.

Para ser claros, no se trata solo ni principalmente del reemplazo de humanos por algoritmos. La transformación en curso afectará el modo en que funcionan los Estados, las empresas, las universidades y, en general, las organizaciones dedicadas al trabajo del conocimiento. También obligará a repensar, más temprano que tarde, la formación de capital humano. En ese plano, quienes trabajamos en instituciones universitarias ya tenemos claro que hemos entrado en terra incognita.

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“Una vez que un equipo descubre que puede procesar en horas lo que antes le tomaba semanas y que puede analizar miles de documentos con una precisión que antes requería ejércitos de consultores, la relación con el trabajo cambia. La IA, en este sentido, se parece a la electricidad y Chile va a necesitar un flujo relativamente continuo y confiable de ella. No será un lujo. Será un insumo básico”

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Hay algo, sin embargo, que hemos aprendido una y otra vez en cada organización a la que hemos ayudado a incorporar IA en sus procesos: no vuelven atrás. Una vez que un equipo descubre que puede procesar en horas lo que antes tomaba semanas, que puede analizar miles de documentos con una precisión que antes requería ejércitos de consultores, que puede simular escenarios y testear hipótesis en tiempo real, la relación con el trabajo cambia. La IA, en este sentido, se parece a la electricidad. Y al igual que con la electricidad, Chile va a necesitar un flujo relativamente continuo y confiable de ella. No será un lujo. Será un insumo básico.

Si esto suena exagerado, conviene recordar lo que sucedió cuando fallaron los servidores de Amazon Web Services en Virginia y una parte relevante de la economía digital global quedó paralizada por horas. Plataformas de streaming, redes sociales, servicios financieros, aplicaciones de pago y sistemas de trading quedaron a oscuras. Un solo punto de falla, en un solo país, durante un período relativamente breve, bastó para producir pérdidas millonarias y efectos en cadena. Ahora traslademos esa lógica a un futuro cercano en el que Chile dependa masivamente de capacidades de IA para funciones críticas del Estado, del sistema financiero o de la seguridad pública. Y pensemos no en un accidente técnico, sino en una interrupción derivada de una decisión comercial o geopolítica tomada en otro lugar. El problema adquiere así un carácter abiertamente estratégico.

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“Nos guste o no, no habrá capacidad estatal o margen de maniobra soberano sin el desarrollo de una política pública basal en torno a la IA”

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En el fondo, la lección no es tan distinta de la que aprendimos en 2020 con el Covid-19, cuando se hizo evidente la fragilidad de las cadenas globales de producción. En ese momento descubrimos, entre otras cosas, que países enteros ya no podían fabricar insumos tan básicos como mascarillas y que los semiconductores de los que dependía buena parte de la economía tardaban meses en llegar desde Asia. La lección fue simple: cuando un insumo estratégico se produce lejos, se controla desde afuera y se da por descontado, la vulnerabilidad latente tarde o temprano se materializa. Con la inteligencia artificial el riesgo es estructuralmente parecido, salvo que esta vez no hablamos solo de bienes físicos. Hablamos de la infraestructura operativa sobre la que comenzarán a sostenerse áreas cada vez más amplias de la economía, del Estado y de la vida social.

LA ECONOMÍA POLÍTICA DE LA IA

Conviene entonces detenerse en la economía política de la IA, que combina niveles de concentración geográfica y vertical sin precedentes. Las mismas corporaciones que controlan la infraestructura de nube donde se alojan los servicios digitales de buena parte del planeta son también las que desarrollan sistemas operativos, administran redes sociales y construyen o financian los modelos de inteligencia artificial más avanzados. La dependencia, por tanto, no remite a un servicio aislado, sino a un entramado completo que va desde el centro de datos físico hasta el algoritmo que procesa lenguaje, imágenes o decisiones. Ese entramado está hoy concentrado, esencialmente, en un puñado de empresas con base en Estados Unidos y China: los mismos polos que hoy tensionan la geopolítica global.

A ello se suma un hecho menos discutido, pero igualmente importante. El acceso actual a la IA está fuertemente subsidiado. Buena parte de estos servicios opera gracias a inyecciones masivas de capital que permiten ofrecer capacidad de cómputo a precios que probablemente no reflejan un equilibrio sostenible en el tiempo. Si esa oferta se encarece, se restringe o se reasigna en función de prioridades estratégicas ajenas a países como Chile, la dependencia se volverá mucho más tangible. Y cuando eso ocurra, los Estados que no hayan construido cierta capacidad propia de negociación, provisión y resiliencia estarán en una posición particularmente débil.

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“El objetivo no puede ser la independencia tecnológica total. Ese tren ya pasó. Pero tampoco puede ser la resignación. Lo que sí está al alcance de países como Chile es construir capacidad doméstica y regional … el objetivo debiera ser contar con un Estado desarrollista para la era de la IA.”

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Frente a este escenario, los países intermedios enfrentan, simplificando, tres caminos posibles. El primero es volverse consumidores dependientes: adoptar IA de forma intensiva, pero sin construir capacidad local, quedando así a merced de decisiones comerciales, técnicas y geopolíticas tomadas por terceros. El segundo es intentar limitar o frenar su adopción mediante una regulación meramente defensiva. Esa alternativa también tiene costos altos: reduce la competitividad, limita la capacidad estatal y amplía la asimetría frente a actores —estatales y no estatales— que sí incorporan estas herramientas a gran velocidad. El tercer camino, y el único que nos parece razonable, es desarrollar una estrategia estatal explícita para asegurar el suministro de inteligencia artificial en sectores clave, fortalecer capacidades locales y reducir, aunque sea parcialmente, la vulnerabilidad estructural del país.

El objetivo no puede ser la independencia tecnológica total. Ese tren ya pasó. Pero tampoco puede ser la resignación. Lo que sí está al alcance de países como Chile es construir capacidad doméstica y regional suficiente para mantener un flujo robusto de IA en sectores estratégicos, diversificar dependencias, desarrollar expertise propio y negociar desde una posición menos frágil. Más que apostar a la autosuficiencia (lo que hoy se parece a una quimera), el objetivo debiera ser el de contar con un Estado desarrollista para la era de la IA. Eso implicaría contar con un Estado que sea capaz de asegurar acceso a cómputo, que desarrolle capacidades propias, y que incorpore activamente estas herramientas a su gestión pública y al diseño, implementación y monitoreo de políticas públicas. Todo ello debiera orientarse también al objetivo principal de reducir (o al menos gestionar exitosamente) la vulnerabilidad estratégica que el país enfrenta en este sentido.

En esencia, esa es la dirección en que ya avanzan otros países intermedios. Canadá hoy considera la IA como infraestructura estratégica y ha montado una política explícita de cómputo soberano; Suiza ha avanzado en articular un sistema de cómputo público, asociándolo también al impulso de la coordinación científica y a una política de adopción de IA en el aparato estatal; Uruguay está diseñando una política de Estado en IA en base a su Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial 2024–2030 (1). La idea no es copiar mecánicamente modelos ajenos. Lo que estos casos señalan es que la IA dejó de ser solamente un tema restringido a la ciencia, la innovación y el emprendimiento. Hoy, la IA debe ser incorporada como un componente esencial en la estrategia de desarrollo de los países: nos guste o no, no habrá capacidad estatal o margen de maniobra soberano sin el desarrollo de una política pública basal en torno a la IA.

Chile ha dado algunos pasos en la dirección correcta, pero se trata todavía de avances parciales y aislados. El primero ha sido la instalación de data centers en territorio nacional. El Plan Nacional de Data Centers de 2024 busca convertir al país en un hub regional, apalancando ventajas evidentes en minerales críticos, energía y conectividad. El Plan también propone un mecanismo (voluntario) para volver más sustentable en términos medioambientales esa inversión. La apuesta es lógica porque Chile tiene condiciones objetivas para captar parte de esa inversión global en una infraestructura que será cada vez más relevante.

Sin embargo, atraer inversión en infraestructura no equivale a contar con una estrategia de soberanía tecnológica. Instalar más data centers no garantiza automáticamente acceso estable a capacidad de cómputo para funciones estratégicas, ni asegura la transferencia de capacidades a nivel local: por ejemplo, no se apuesta con el énfasis necesario a la formación de capital humano, ni se garantiza automáticamente una mayor autonomía frente a proveedores externos. Tampoco se avanza lo suficiente en apalancar oportunidades y mitigar externalidades a nivel local, en un contexto en que los costos sociales y ambientales de la instalación de data centers ya comenzaron a hacerse visibles. En comunas como Huechuraba, Quilicura y Cerrillos, la expansión de centros de datos ha empezado a generar resistencias asociadas al uso intensivo de agua, a sus impactos territoriales y a una percepción cada vez más clara de que la relación entre la inversión y el bienestar local es, cuando menos, problemática.

LATAM-GPT

La discusión, por tanto, no debe centrarse en la conveniencia o inconveniencia de atraer inversión en data centers, sino en cómo crear condiciones para que la expansión de dicha infraestructura apalanque capacidades y legitimidad a nivel local, así como un mayor margen de maniobra soberano a nivel nacional. Sin una visión estratégica clara y sin consistencia en su aplicación futura, el país corre el riesgo de repetir un patrón tan recurrente como problemático: atraer inversión sin construir suficientes retornos locales en conocimiento, poder de negociación o capacidad soberana.

Algo similar ocurrió con Latam-GPT, una iniciativa de colaboración regional impulsada por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (CENIA) junto a decenas de otras instituciones de América Latina y el Caribe (el proyecto reunió a más de doscientos profesionales y más de sesenta y cinco instituciones de quince países latinoamericanos). Latam-GPT buscaba entrenar, en base a infraestructura de cómputo local, un modelo de lenguaje (LLM) basado en datos de origen latinoamericano. El objetivo era el de generar un modelo de IA que los latinoamericanos pudieran utilizar abiertamente y que fuera capaz, al mismo tiempo, de reflejar el acervo cultural de la región. Latam-GPT constituye, sin duda, una apuesta ambiciosa y valiosa: se trató de un esfuerzo de cooperación regional orientado a desarrollar capacidades propias, con vocación latinoamericana y en diálogo con problemas y realidades de la región. En ese sentido, Latam-GPT es un ejemplo relevante porque muestra que América Latina puede y debe aspirar a más que a meramente consumir de modo pasivo tecnología desarrollada en el norte global.

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“La experiencia de Latam-GPT demuestra que la región puede aspirar a construir capacidades propias, pero también revela cuánto cuesta sostener esa ambición sin infraestructura, inversión y continuidad estratégica a la escala que el desafío exige”

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Pero Latam-GPT revela también, la magnitud del desafío. La distancia entre la ambición inicial del proyecto y lo que las condiciones materiales realmente disponibles en Chile y la región hicieron posible es significativa. Latam-GPT muestra que entrenar, sostener y desplegar capacidades de inteligencia artificial de frontera exige capacidad de cómputo y niveles de inversión y acceso a infraestructura que hoy no están disponibles localmente. A modo de ejemplo, Latam-GPT terminó siendo entrenado en Amazon Web Servers. Más que invalidar la apuesta, el caso de Latam-GPT ilustra la dimensión del desafío que implica hacer de la soberanía tecnológica más que una consigna.

Vistas así, ambas experiencias —la política de data centers y Latam-GPT—ofrecen un diagnóstico transparente respecto al desafío que Chile enfrenta hoy. La expansión de data centers atrae inversión, pero no garantiza que el Estado chileno pueda acceder de manera estable y permanente a la capacidad de cómputo que necesita para desarrollar funciones críticas. Dicho acceso depende hoy de contratos, precios y condiciones de servicio que se fijan en oficinas de Mountain View o Redmond. Latam-GPT demuestra que la región puede aspirar a construir capacidades propias, pero también revela cuánto cuesta sostener esa ambición sin infraestructura, inversión y continuidad estratégica a la escala que el desafío exige.

Ambos ejemplos permiten plantear algunas preguntas relevantes, para las que aún no tenemos una política de Estado: ¿cómo diversificar proveedores para que una sola decisión comercial o geopolítica no deje al país sin acceso a una tecnología que será crítica para su funcionamiento cotidiano? ¿cómo traducir la infraestructura física que se instalará en territorio chileno en formación de capital humano, transferencia tecnológica y desarrollo de capacidad institucional real? ¿cómo incorporar estas herramientas al ciclo completo de la política pública sin sacrificar la protección de datos personales ni la transparencia? ¿cómo cooperar, junto a otros países intermedios que enfrentan dilemas similares, para lograr sostener un margen de maniobra y soberanía que hoy ninguno puede alcanzar de forma aislada?

Ese último punto es particularmente relevante. Chile no podrá resolver este desafío solo. Pero tampoco debe concluirse que la dependencia pasiva es la única alternativa. Lo que se requiere es una estrategia explícita de alianzas que apunte a la construcción gradual pero sostenida de capacidades en conjunto con otros países intermedios que enfrentan dilemas similares. Canadá, los países nórdicos, Uruguay, Nueva Zelanda o Corea del Sur ofrecen, cada uno a su manera y en la medida de sus posibilidades, referencias útiles para pensar cómo enfrentar el desafío de evitar la dependencia completa respecto a las superpotencias. De nuevo, no se trata de copiar experiencias ajenas, sino de entender que, en el nuevo contexto geopolítico, la inserción internacional en materia de IA no puede relegarse ni a la improvisación, ni a la inercia. También es necesario dejar de pensar a la IA como una tecnología asociada a lo sectorial (ciencia) o a la innovación. Por acción u omisión, la IA es ya una tecnología que está transformando las políticas públicas y la soberanía estatal. Por esta razón, se requiere con urgencia el desarrollo de una política de Estado, de alcance transversal, sobre IA.

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“El episodio del cable chino mostró hasta qué punto seguimos entrampados en un debate superficial, estridente y dominado por la frivolización, incluso cuando lo que está en juego son decisiones de largo plazo sobre inserción internacional, infraestructura crítica y capacidad de maniobra soberana”

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La velocidad del cambio vuelve la inercia especialmente costosa y desafiante. No estamos frente a ciclos de innovación que avanzan en años. A veces ni siquiera en meses. En muchos casos, hablamos de días. Cada semana aparece una nueva capacidad, una nueva interfaz, una nueva forma de organizar el trabajo del conocimiento o de desplegar herramientas que alteran el rango de lo posible. Cualquier respuesta estatal que intente operar con una temporalidad convencional —comisiones, consultas, borradores, plazos legislativos, reglamentos— llegará tarde. Eso no significa, por supuesto, que la regulación sea inútil o irrelevante. Significa algo distinto: la política de IA debe ser permanente, dinámica y adaptativa. La lógica regulatoria tradicional no puede lidiar con la velocidad y la magnitud de la disrupción cotidiana.

Una estrategia dinámica debe combinar principios rectores claros —sobre acceso, sustentabilidad, competencia, ética y derechos humanos, seguridad y resguardo de datos personales, formación de nuevas generaciones y re-calificación laboral de las antiguas— con mecanismos de implementación, experimentación y revisión mucho más ágiles que los que hoy están disponibles. Esto supone desarrollar capacidad institucional para aprender, corregir y adaptar políticas de modo permanente. Ya no parece sensato establecer leyes y reglamentos pétreos ante una tecnología que muta y desborda la capacidad regulatoria de los Estados a gran velocidad. A un nivel más profundo, la disrupción tecnológica en curso nos obliga a repensar los formatos organizacionales e institucionales en torno a los que se estructuró nuestra vida en sociedad hasta el momento.

Chile necesita abordar este asunto ahora. No el próximo año, no cuando se logre un consenso pleno sobre lo que hay que hacer. Y necesita, además, una conversación pública a la altura del desafío. El episodio del cable chino mostró, lamentablemente, hasta qué punto seguimos entrampados en un debate superficial, estridente y dominado por la frivolización y las culpas cruzadas, incluso cuando lo que está en juego son decisiones de largo plazo sobre inserción internacional, infraestructura crítica y capacidad de maniobra soberana. Mientras la discusión local se enreda en la minucia de una política cada vez más cercana a la farándula, el mundo se sigue moviendo a una velocidad que nuestro debate público parece incapaz de registrar.

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