Sep 28, 2026

La desaceleración de la IA es un ardid de venta

Dario Amodei, CEO de Anthropic, publicó este mes un ensayo titulado «Debemos regular el ritmo de la frontera tecnológica». Sam Altman, CEO de OpenAI, respondió: «Estoy de acuerdo con Dario en que debemos regular el ritmo de la frontera». Elon Musk añadió: «Dario tiene razón». 

Shelly Palmer/sp@shellypalmer.com

Tres hombres que están invirtiendo cientos de miles de millones de dólares para ganar una carrera, anunciaron, en la misma semana, que dicha carrera debería ralentizarse. La ironía es que estas son las empresas con más probabilidades de llevarnos a la AGI (inteligencia artificial general) y más allá. Si quieren reducir la velocidad, nada se lo impide; controlan totalmente el ritmo de su propia innovación. Entonces, ¿por qué pedir la intervención de los gobiernos? Analicémoslo.

Lo que buscan los gigantes de la IA

Anthropic quiere contar con evaluadores independientes —debidamente acreditados y con acceso interno equivalente al de los empleados— en cada laboratorio de vanguardia. Pretenden que los laboratorios coordinen el ritmo de desarrollo, lo cual requiere una exención de las leyes antimonopolio por parte del gobierno. También buscan acuerdos internacionales, incluidos pactos con China. En Julio, Axios informó que Amodei propuso crear una agencia federal similar a la FAA (Administración Federal de Aviación) con autoridad para bloquear el lanzamiento de modelos. Demis Hassabis, CEO de Google DeepMind, propuso un organismo financiado por la industria y similar a la FINRA (Autoridad Reguladora de la Industria Financiera). Altman propuso un foro internacional de certificación —al estilo del OIEA (Organismo Internacional de Energía Atómica)— que utilice el acceso al mercado como mecanismo de imposición.

Luego está la cuestión de los modelos de «pesos abiertos» (open-weight). En Julio, Axios informó que OpenAI y Anthropic instaron a los legisladores a examinar minuciosamente los modelos chinos de pesos abiertos alegando motivos de seguridad. Amodei argumentó que, una vez publicados los pesos, las medidas de seguridad ya no pueden revocarse. David Sacks, excoordinador de IA de la Casa Blanca, advirtió que dicho escrutinio corría el riesgo de provocar una «captura regulatoria». Christian Catalini lo expresó de forma más directa en el titular de su columna en Forbes: «Solo hay una forma de ganar la carrera de la IA, y los grandes laboratorios están presionando en contra de ella». Los modelos de pesos abiertos son el único obstáculo que se interpone entre los laboratorios de vanguardia y una ventaja permanente en materia de precios.

Anthropic gastó más de 3,5 millones de dólares en actividades de cabildeo durante la primera mitad de 2026, superando la cifra total invertida en 2025. OpenAI gastó 1,2 millones de dólares tan solo en el segundo trimestre. Grupos vinculados a ambas empresas están invirtiendo grandes sumas en las elecciones de mitad de mandato. Si la iniciativa de las grandes empresas de IA (Big AI) tiene éxito, un pequeño número de compañías —aquellas con los recursos necesarios para superar la certificación— obtendrá un sello de aprobación gubernamental. Al resto nos tocará asumir una factura de cumplimiento inasequible.

El cálculo de la salida a bolsa

Anthropic tiene previsto cotizar en el Nasdaq este otoño. En Agosto, la CNBC informó que su formulario S-1 señalaría el rechazo público hacia la IA como un factor de riesgo material, citando la oposición a los centros de datos y el temor al desplazamiento laboral. OpenAI ha estado entrando y saliendo de las conversaciones sobre una posible salida a bolsa durante todo el año. Ambas empresas necesitan capital público, ya que el capital privado no puede cubrir su ritmo de gasto indefinidamente.

Un sistema federal de certificación aporta tres ventajas a una empresa que está a punto de salir a bolsa. Transforma un riesgo difícil de cuantificar (responsabilidad legal variable según el estado, un mosaico de normativas, un regulador desconocido) en un coste de cumplimiento concreto que un analista puede modelar. Indica a los inversores institucionales que la empresa es el actor establecido, seguro y regulado, mientras que las otras 40 startups representan el riesgo. Además, eleva la barrera de entrada para el próximo competidor. Si yo estuviera gestionando la suscripción de una de estas operaciones, querría que el sistema de certificación estuviera ya vigente antes de la gira de presentación a inversores (roadshow).

Clase magistral sobre cómo sembrar el miedo

Los medios de comunicación están haciendo el trabajo sucio de los laboratorios. El 8 de Septiembre, un investigador que llevaba pocos meses en Anthropic dimitió publicando un mensaje en el que afirmaba que el sector está “jugando con nuestras vidas” y estimaba en un 10 % la probabilidad de extinción de la humanidad en la próxima década. Según se informa, la publicación superó los 165 millones de visualizaciones, y desde entonces los medios no han dejado de publicar artículos explicando el riesgo de extinción.

El incidente de la “IA rebelde” que desencadenó el pánico actual es un buen ejemplo de cómo funciona esto. OpenAI desactivó las restricciones de seguridad de un modelo, le ordenó completar una tarea de ciberseguridad y observó cómo explotaba una vulnerabilidad para acceder a Hugging Face. Un fundador citado por Townhall lo resumió así: “Lo que para uno es ‘el modelo se escapó’, para otro es ‘no construiste correctamente el entorno seguro de pruebas’. El modelo realizó acciones verdaderamente inesperadas. Para eso se experimenta. Sin embargo, los titulares proclamaron que se había vuelto rebelde. Los centros de datos son una representación física de todo esto. En Marzo, Gallup reveló que el 71 % de los estadounidenses se opone a la instalación de un centro de datos en su zona, y un 48 % se manifiesta rotundamente en contra. 

En cambio, solo el 53 % se opone a una central nuclear. Esta oposición trasciende las líneas partidistas. Tanto Bloomberg como NPR informan que el rechazo a los centros de datos se ha convertido en un tema candente en las elecciones de mitad de mandato. El movimiento contra la IA tiene una ubicación geográfica concreta y está ganando elecciones locales.

Tres hechos complican el panorama

En primer lugar, los proyectos de ley sobre responsabilidad civil que se están debatiendo apuntan en la dirección opuesta. El borrador de la Ley Trump America AI de la senadora Marsha Blackburn derogaría la Sección 230 en un plazo de dos años e impondría una responsabilidad estricta e irrenunciable por el producto a los desarrolladores de IA. Ningún laboratorio ha solicitado públicamente una medida equivalente a la Sección 230.

El ensayo de Amodei no menciona en absoluto la cuestión de la responsabilidad civil, lo cual puede interpretarse como una omisión o como un indicio revelador. Erick Erickson señaló esta misma omisión en su columna.

En segundo lugar, los laboratorios están enfrentándose a la administración actual, una conducta extraña si se tratara de un caso de captura del regulador. En Junio, la Casa Blanca redujo de 90 a 30 días el plazo propuesto para la revisión de los modelos de frontera, después de que Sacks hiciera presión en contra de la medida inicial. Trump ha calificado de «farsa» los temores sobre una catástrofe provocada por la IA. Por lo general, la captura del regulador implica congraciarse con la autoridad existente; sin embargo, estos laboratorios están presionando para que se cree un regulador que aún no existe.

En tercer lugar, quienes sostienen estas afirmaciones parecen creer realmente en ellas. Altman y Amodei firmaron la declaración de 2023 sobre el riesgo de extinción antes de que ninguna de sus empresas tuviera una salida a bolsa viable. Nitish Pahwa, de Slate, argumenta que son sinceros pero están equivocados, atrapados en una cámara de eco. La sinceridad y el interés propio no son mutuamente excluyentes: una persona puede creer que el edificio se está incendiando y, aun así, querer ser la propietaria de la única salida de emergencia.

El riesgo real

Según Axios, en Agosto, unos hackers vinculados a Irán dejaron fuera de servicio una central eléctrica del Reino Unido durante cuatro días, mientras que empresas de servicios de agua de EE. UU. sufrían ataques mediante scripts de explotación generados por IA. Diana Kelley, de Noma Security, describió el mecanismo: la IA reduce «el tiempo, el coste y los conocimientos técnicos necesarios para aprovechar vulnerabilidades preexistentes».

Ese es el escenario de un «Pearl Harbor de la IA», y es poco probable que las regulaciones lo eviten. La regulación orientada al consumidor impide que un usuario común cause daños.

Detener a un actor estatal requiere tratados internacionales, y los Estados con más probabilidades de llevar a cabo estas acciones no suelen firmar dichos tratados. Una agencia federal de IA que otorgue licencias a Anthropic y OpenAI no puede hacer nada frente a un modelo chino de pesos abiertos que se ejecute en un servidor en Teherán. Eso sí, beneficia enormemente al precio de las acciones.

Evalúe cualquier norma sobre IA basándose en cuatro criterios. ¿Acaso las obligaciones se ajustan a la capacidad demostrada? ¿Los costos de cumplimiento guardan proporción con el riesgo? ¿Se tratan igual los modelos abiertos y los cerrados? ¿Puede cumplir con los requisitos una empresa que no cuente con el presupuesto de un laboratorio de vanguardia? Todas las propuestas de Altman, Amodei y Hassabis fallan en al menos dos de estos aspectos.

¿Es realmente peligrosa la IA?

Intentar ordenar el espectro de opiniones sobre los peligros de la IA es una tarea inútil. No existe consenso. Los gobiernos son plenamente conscientes de la necesidad militar de dominar la IA. Por tanto, se trata, ante todo, de una carrera armamentística. Bajo esa óptica, la mayoría de los estadounidenses con los que he hablado afirman que se sentirían más seguros en un mundo en el que Estados Unidos fuera «la» superpotencia de la IA. Pero existe otra perspectiva.

A lo largo de toda la historia registrada, los seres humanos hemos sido la inteligencia dominante en la Tierra. Nadie vivo ha competido jamás intelectualmente con otra especie. El lenguaje es la tecnología (si es que esa es la palabra adecuada para algo que nadie inventó) que nos permitió organizarnos y conquistar el planeta.

Ahora estamos a punto de compartir nuestro mundo con una inteligencia ajena que toma el lenguaje —la herramienta que nos hizo dominantes— y lo reduce a aritmética. (Actualmente, la IA representa nuestras palabras como puntos en un espacio de miles de dimensiones, y los algoritmos razonan ajustando valores numéricos y midiendo distancias entre dichos puntos). Eso constituye una forma de pensamiento, pero no se parece en nada al nuestro. Carece de cuerpo, de infancia, de muerte y de motivos para interesarse por ninguna de las cosas que el lenguaje nació para expresar. Podría decirse que se trata del lenguaje escapando de sus límites biológicos. ¿Qué sucede entonces? Nadie lo sabe con certeza.

Lo que sí sé es que no debemos centrarnos en una captura regulatoria que permita a unas pocas organizaciones dominar una nueva industria multimillonaria. La IA es una tecnología que transformará la civilización, y le debemos a la posteridad un debate honesto y reflexivo

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Sobre Shelly Palmer

Shelly Palmer es profesor residente de Medios Avanzados en la Escuela S.I. Newhouse de Comunicación Pública de la Universidad de Syracuse y director ejecutivo de The Palmer Group, una consultora que ayuda a empresas de la lista Fortune 500 en materia de estrategia, implementación y gobernanza de IA, así como en tecnología, medios y marketing. Reconocido como una de las «Top Voices» de LinkedIn en el ámbito de la tecnología, es autor de libros superventas y cubre temas de tecnología y negocios para. Fox 5’s Good Day New York, is comentarista habitual de CNN y autor del popular blog diario sobre negocios Think About This. Follow @shellypalmer or visit shellypalmer.com.

Nota del autor: Esta no es una publicación patrocinada. Soy el autor de este artículo y en él expreso mis propias opiniones. Ni yo ni mi empresa recibimos compensación alguna por ello. Este trabajo se ha realizado con la ayuda de varios modelos de IA generativa.

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