Mensajes clave
- Para que la Unión Europea pueda posicionarse adecuadamente en la batalla global y geopolítica de la inteligencia artificial generativa, es fundamental conocer bien los elementos de la cadena de valor, a saber: (a) infraestructura tecnológica (semiconductores, nube y centros de datos); (b) datos de entrenamiento; (c) entrenamiento de modelos; (d) desarrollo de aplicaciones; y (e) elementos transversales críticos (financiación, talento especializado, marco regulatorio y de gobernanza, ecosistema de investigación y transferencia tecnológica e infraestructura energética).
- En abril de 2025, la Comisión Europea presentó el AI Continent Action Plan, que consta de cinco pilares: (1) infraestructura computacional; (2) estrategia de datos; (3) adopción sectorial; (4) desarrollo de talento y competencias; y (5) marco regulatorio. Esta estrategia presenta aciertos, pendientes de una buena ejecución, especialmente en el ámbito de los datos, la promesa de la simplificación regulatoria y el talento. No obstante, también adolece de elementos cuestionables, especialmente la apuesta por las gigafactorías, que plantea el riesgo de consumir una cantidad desproporcionada de recursos financieros para no poder llegar hasta 2028 ni siquiera al nivel de inversión de empresas individuales estadounidenses. También destacan omisiones en el plan, en particular: (a) la falta de estrategia específica para entrenamiento eficiente; (b) la ausencia de apoyo financiero al desarrollo por startups de modelos especializados, (c) la falta de mecanismos específicos de transferencia tecnológica; y (d) la ausencia de referencias a la infraestructura energética.
- El AI Continent Action Plan refleja una tensión no resuelta entre dos visiones: competir frontalmente replicando modelos existentes versus desarrollar un enfoque europeo diferenciado. Este análisis propone que la Unión opte por desarrollar su propio enfoque para la IA, basado en seis pilares: (1) mercados competitivos y abiertos, pero regulados; (2) poder de demanda como ventaja estratégica; (3) especialización inteligente en ventajas competitivas; (4) protección ciudadana mediante enforcement del marco regulatorio; (5) creación de zonas de excelencia energética; y (6) ecosistema financiero adaptado a la financiación de los proyectos de inteligencia artificial.
- La batalla geopolítica por la inteligencia artificial generativa no se ganará necesariamente replicando las estrategias de Silicon Valley o Shenzhen. La Unión llega tarde a la carrera de la infraestructura bruta, pero puede liderar la siguiente fase: la de la inteligencia artificial inteligente, ética y especializada.
Análisis
1. Punto de partida: una batalla geopolítica en la que la UE debe encontrar su hueco
Por mucho que nos duela admitirlo, la Unión Europea (UE) se ha quedado rezagada en la carrera por la inteligencia artificial (IA) generativa. Si bien China, gracias a la aplicación de su plan Made in China 2025, ha conseguido situarse como líder mundial en tecnologías como los paneles solares, las baterías de litio y los vehículos eléctricos, los drones civiles y militares, los trenes de alta velocidad y el grafeno, sigue claramente por detrás de Estados Unidos (EEUU) en materia de IA.
Pero esto no quiere decir que China no vaya a dar la batalla por la IA. De hecho, la presentación pública del modelo DeepSeek en enero de 2025, coincidiendo con la toma de posesión de Donald Trump y el lanzamiento de la iniciativa Stargate (500.000 millones de dólares de inversión privada liderada por OpenAI, SoftBank y Oracle para construir centros de datos de última generación en EEUU), marca un punto de inflexión en la pugna tecnológica entre ambas potencias.
En efecto, con Deepseek, China lanzó un claro mensaje geopolítico a EEUU: a pesar de las restricciones impuestas por el gobierno de EEUU a las exportaciones a China de los semiconductores más avanzados y de los elevados recursos financieros de las grandes tecnológicas estadounidenses, una startup china había sido capaz de producir un gran modelo de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) de manera más eficiente desde el punto de vista tecnológico (empleo de ~2.000 GPU H800, una versión limitada frente a las H100), energético (consumo computacional de ~2,8 millones de GPU-horas, apenas un 10% del requerido por modelos comparables) y financiero (coste total de entrenamiento en torno a 5-6 millones de dólares, frente a los ~100 millones estimados para GPT‑4). Además, el hecho de que Deepseek sea un modelo de IA de código abierto contribuyó a reforzar el mensaje geopolítico, mostrando al mundo la voluntad colaboradora de China, de poner su tecnología a disposición del mundo y a su vez, beneficiarse de posibles mejoras.
Ahora bien, estas cifras deben interpretarse con cautela: aunque DeepSeek ha reivindicado una mayor eficiencia tecnológica, energética y financiera, no existe aún consenso sobre si su rendimiento es comparable al de modelos punteros como GPT‑4 o Claude 3 Opus, ni certeza plena sobre la solidez metodológica de las estimaciones divulgadas por la empresa. También hay que tener en cuenta que, a pesar de haberse autocalificado como modelo de código abierto, los datos para el entrenamiento, la documentación y la infraestructura de despliegue de Deepseek están controlados de manera centralizada, reflejando una gobernanza que responde a los intereses de China.
Sea como fuere, está claro que China quiere dar la batalla por la IA frente a EEUU. Y la pregunta inmediata es ¿está la UE adoptando las medidas adecuadas en este escenario? Para responder a esta pregunta, resulta imprescindible entender en primer lugar cómo funciona la cadena de valor de la IA generativa y dónde puede la Unión competir eficazmente sin intentar replicar las estrategias de sus competidores.
1. Entendiendo la cadena de valor de la IA generativa
La cadena de valor de la IA generativa se articula en torno a cinco componentes fundamentales, tal y como se refleja en la Figura 1 y se explica a continuación.
Figura 1. Cadena de valor de la IA generativa
2.1. Infraestructura tecnológica
Este eslabón comprende tres componentes críticos: semiconductores especializados (principalmente unidades de procesamiento gráfico (GPU) diseñadas para procesamiento paralelo masivo), infraestructura de computación en la nube y centros de datos de alta capacidad con sistemas de refrigeración y suministro energético específicos para cargas de IA.
El dominio estadounidense en este segmento es abrumador. NVIDIA controla aproximadamente el 90% del mercado de diseño de chips para IA con sus arquitecturas CUDA, mientras que AMD e Intel luchan por ganar cuota. Los procesos de fabricación más avanzados (3-5 nanómetros) están limitados a TSMC en Taiwán y Samsung en Corea del Sur, pero el diseño de chips y las herramientas de software siguen siendo predominantemente estadounidenses.
DeepSeek demostró que la eficiencia algorítmica puede compensar parcialmente las restricciones de hardware, pero esta optimización tiene límites. La ventaja competitiva fundamental de EEUU en semiconductores, construida durante décadas, permanece estructuralmente sólida. También lo hace en materia de computación en la nube, con tres empresas de origen estadounidense controlando casi el 70% de la cuota mundial.
2.2. Datos de entrenamiento
Los modelos de IA requieren volúmenes masivos de datos curados, diversos y de alta calidad. Los desafíos incluyen no solo el volumen, sino la calidad, representatividad, diversidad geográfica y lingüística, y acceso legal a bases de datos específicas. Los datos más valiosos suelen ser aquellos más específicos y difíciles de obtener: historiales médicos longitudinales, datos industriales propietarios, información regulatoria sectorial y contenido en idiomas menos representados globalmente.
2.3. Entrenamiento de modelos
Esta fase comprende el proceso computacionalmente intensivo de entrenar modelos de IA utilizando grandes bases de datos y recursos de computación masivos. Tradicionalmente, el entrenamiento de modelos de frontera requería inversiones de cientos de millones de dólares y el uso de decenas de miles de GPU durante meses.
Sin embargo, esta fase está experimentando una revolución en eficiencia impulsada por innovaciones técnicas como:
- Técnicas de precisión mixta: reducir el tamaño de los datos numéricos (de 32 a 8-16 bits) para disminuir significativamente el uso de memoria sin pérdida sustancial de calidad.
- Mixture of Experts (MoE): arquitecturas que activan selectivamente sólo los parámetros relevantes para cada consulta, evitando usar toda la capacidad del modelo.
- Transfer learning y fine-tuning: adaptar modelos preentrenados a dominios específicos mediante entrenamiento adicional con datos sectoriales.
- Optimizaciones de infraestructura: mejoras en la coordinación entre procesadores y distribución eficiente de cargas computacionales.
El caso DeepSeek ilustra esta transformación: logró capacidades comparables a GPT-4 con un gasto de seis millones frente a los estimados 100 millones de dólares del modelo de OpenAI, usando técnicas de entrenamiento más eficientes y una décima parte del poder computacional.
2.4. Desarrollo de aplicaciones
Esta fase final transforma los modelos entrenados en productos y servicios comerciales que resuelven problemas específicos de usuarios finales. Incluye el desarrollo de interfaces de usuario, la integración con sistemas existentes, la optimización para casos de uso particulares y la implementación de medidas de seguridad y cumplimiento regulatorio.
El desarrollo de aplicaciones puede seguir dos enfoques principales:
- Aplicaciones generalistas: herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini que abordan una amplia gama de tareas.
- Aplicaciones especializadas: soluciones verticales para sectores específicos como salud (diagnóstico médico), finanzas (análisis de riesgo), legal (revisión de contratos) y manufactura (mantenimiento predictivo).
Los modelos especializados, típicamente de 7-70B parámetros, pueden ofrecer ventajas significativas: mayor precisión en su dominio específico, menores costes de operación, mejor cumplimiento regulatorio sectorial y capacidad de funcionar con infraestructura más modesta. Por ejemplo, un modelo especializado en radiología entrenado con historiales médicos específicos puede superar a GPT-4 en diagnósticos por imagen, mientras que requiere una fracción de los recursos computacionales para su desarrollo y operación.
2.5. Elementos transversales críticos
Hay otra serie de elementos transversales a la cadena de valor, que son fundamentales para su buen funcionamiento, como la financiación, el talento especializado, el marco regulatorio y la gobernanza, el ecosistema de investigación y transferencia tecnológica, y la infraestructura energética.
2.5.1. Financiación e inversión
El desarrollo de IA requiere inversiones masivas con horizontes temporales largos. Incluye capital riesgo para startups, financiación de I+D para investigación básica y grandes inversiones institucionales para infraestructura. La disponibilidad de capital paciente, que tolere periodos de desarrollo sin retornos inmediatos, es crítica para competir con las Big Tech que pueden autofinanciar desarrollos durante años.
2.5.2. Talento especializado
La IA requiere perfiles híbridos escasos: científicos de datos, ingenieros de machine learning, especialistas en infraestructura computacional y expertos en ética de IA. La competencia global por este talento es intensa. Incluye también la necesidad de programas de formación continua, dado que las tecnologías evolucionan constantemente.
2.5.3. Marco regulatorio y gobernanza
Las regulaciones determinan qué es posible desarrollar, cómo se puede usar la IA y bajo qué condiciones. Incluye normativas específicas de IA y de protección de datos, regulaciones sectoriales específicas (farmacéutica, financiera) y marcos éticos. Un marco regulatorio bien diseñado puede generar ventaja competitiva al crear certidumbre jurídica y confianza.
2.5.4. Ecosistema de investigación y transferencia tecnológica
La conexión entre investigación básica (universidades, centros de investigación) y aplicación comercial es fundamental. Incluye mecanismos de transferencia tecnológica, colaboraciones público-privadas, y políticas de propiedad intelectual que incentiven tanto la investigación como la aplicación comercial.
2.5.5. Infraestructura energética
Los centros de datos de IA consumen enormes cantidades de energía. La disponibilidad de energía estable, renovable y a precio competitivo se está convirtiendo en factor diferenciador. Incluye también políticas de sostenibilidad que pueden influir en la localización de infraestructuras críticas.
3. La respuesta europea: el AI Continent Action Plan
En abril de 2025, la Comisión Europea presentó el AI Continent Action Plan, su estrategia para convertir la UE en líder global de IA. Esta iniciativa, lanzada por la presidenta Ursula von der Leyen en la Cumbre de IA de París, representa la respuesta europea a la intensificación de la competencia geopolítica en IA, movilizando hasta 200.000 millones de euros en inversiones públicas y privadas.
El plan se estructura en torno a cinco pilares fundamentales.
3.1. Infraestructura computacional: de factorías IA a gigafactorías
El componente más visible del plan es la creación de una red de infraestructura de computación de alta capacidad. En una primera fase, la UE establecerá 13 factorías IA distribuidas en 17 Estados miembros, utilizando la red de supercomputación EuroHPC. Estas instalaciones, que estarán operativas a finales de 2025, conectarán centros de supercomputación, universidades, pymes e industria.
La fase más ambiciosa contempla la construcción de hasta cinco gigafactorías IA equipadas con aproximadamente 100.000 procesadores de IA cada una –cuatro veces superior a las instalaciones actuales más avanzadas–. Estas mega instalaciones, financiadas a través de la iniciativa InvestAI con 20.000 millones de euros, están diseñadas para el desarrollo y entrenamiento de modelos de IA de próxima generación con cientos de billones de parámetros. La respuesta ha sido abrumadora: 76 expresiones de interés de 16 Estados miembros para 60 ubicaciones diferentes, previéndose la adquisición de al menos tres millones de procesadores especializados.
En definitiva, la parte más visible del Plan de IA de la UE se centra en el primer eslabón de la cadena de valor de la IA generativa, las infraestructuras. Para ello, a diferencia de lo que ocurre en EEUU, no sólo se emplearán fondos privados, sino también recursos del contribuyente.
3.2. Estrategia de datos: hacia una Unión de Datos
El plan reconoce los datos como activo estratégico crítico. La iniciativa incluye la creación de laboratorios de datos que integrarán grandes volúmenes de datos curados de diferentes fuentes en las factorías IA. Una Estrategia de Unión de Datos, cuya consulta pública se lanzó en mayo de 2025 (cerrada el 18 de julio), buscará crear un verdadero mercado interno de datos que permita escalar soluciones de IA.
La estrategia afronta un desafío complejo: simplificar la fragmentación regulatoria existente entre el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, por sus siglas en inglés), la Data Act, la Data Governance Act, la Open Data Directive y la AI Act, que actualmente genera cargas administrativas pesadas tanto para empresas como administraciones públicas. La consulta ha puesto de manifiesto la tensión fundamental entre las estrictas protecciones de datos del GDPR y las necesidades de acceso a datos para el desarrollo de IA, especialmente problemática para startups y pymes que luchan por acceder a bases de datos de calidad.
Paralelamente, se desarrollarán Espacios Europeos Comunes de Datos sectoriales para garantizar que más datos estén disponibles para entrenar sistemas de IA, respetando los marcos de protección existentes. Sin embargo, persiste la incertidumbre sobre cómo la estrategia podrá navegar las complejidades asociadas al manejo de bases de datos mixtos (personales y no personales) y si conseguirá evitar los problemas de implementación que han afectado a iniciativas anteriores como Gaia-X. A pesar de llevar más de cuatro años desde su lanzamiento, Gaia-X sigue enfrentándose a obstáculos como la fragmentación regulatoria entre Estados miembros, la elevada complejidad técnica para lograr una interoperabilidad real entre proveedores de nube y, especialmente, la limitada adopción empresarial en comparación con las altas expectativas iniciales.
Por tanto, este segundo pilar de la estrategia de la UE se centra en la segunda parte de la cadena de valor de la IA generativa, pero su éxito dependerá crucialmente de resolver las tensiones regulatorias existentes sin comprometer las protecciones fundamentales de datos europeas.
3.3. Adopción sectorial: la Estrategia Apply AI
Reconociendo que sólo el 13,5% de las empresas europeas han adoptado IA, el plan incluye una Estrategia Apply AI para impulsar el uso industrial y la adopción completa en sectores estratégicos públicos y privados. Esta iniciativa se centrará en sectores como salud, automoción, manufactura avanzada y servicios públicos, aprovechando la red de Centros Europeos de Innovación Digital y las factorías IA.
Este tercer elemento se sale de la cadena de valor de la IA generativa y se centra en otra cuestión clave: la incorporación de tecnologías de última generación en los procesos empresariales de las empresas europeas, sean tecnológicas o no, para conseguir ganancias de productividad.
3.4. Desarrollo de talento y competencias
El plan contempla programas de reciclaje profesional y formación especializada para abordar la escasez de talento en IA. Esta dimensión se considera fundamental para que Europa pueda competir efectivamente en el desarrollo y despliegue de tecnologías de IA.
Este punto se corresponde con uno de los elementos transversales de la cadena de valor.
3.5. Marco regulatorio: de la AI Act al AI Act Service Desk
El quinto pilar busca equilibrar innovación y protección. El plan prevé el lanzamiento del AI Act Service Desk en verano de 2025, que funcionará como punto central de contacto para empresas que busquen orientación sobre el cumplimiento de la AI Act. La iniciativa busca generar confianza ciudadana y proporcionar certeza jurídica a inversores y emprendedores, situando el marco regulatorio europeo como ventaja competitiva.
Al igual que con el anterior, este punto se corresponde con uno de los elementos transversales de la cadena de valor.
3.6. Cronología y financiación
El plan se desplegará en fases: las Factorías IA estarán operativas a finales de 2025, mientras que las gigafactorías comenzarán operaciones en 2028. La financiación combina fondos públicos europeos (especialmente a través del programa EuroHPC), contribuciones de Estados miembros, y capital privado movilizado a través de asociaciones público-privadas. La iniciativa InvestAI utilizará una estructura de fondos estratificada, combinando capital público y privado con diferentes niveles de riesgo y retorno, con el presupuesto de la UE reduciendo el riesgo para otros inversores.
4. Evaluación crítica del AI Continent Action Plan
El AI Continent Action Plan representa un esfuerzo ambicioso y necesario, pero presenta un enfoque desequilibrado que no aprovecha óptimamente las ventajas competitivas europeas en la cadena de valor de la IA.
4.1. Aciertos estratégicos, pendientes de una buena ejecución
El plan acierta en varios elementos fundamentales, pero será clave que haya una buena ejecución. En el ámbito de datos, la Estrategia de Unión de Datos y los Data Labs reconocen correctamente que la UE posee activos únicos y diferenciados. Los sistemas de salud europeos generan historiales médicos longitudinales de décadas, datos de farmacogenética específicos de poblaciones europeas, y registros de enfermedades raras con seguimientos imposibles de replicar en otros contextos. La industria europea produce datos industriales específicos de sectores donde mantiene liderazgo global: parámetros de manufactura automotriz, datos de eficiencia energética, información farmacéutica de ensayos clínicos y patrones de consumo energético de redes inteligentes. Además, la UE maneja 24 idiomas oficiales y múltiples dialectos regionales que los modelos estadounidenses y chinos procesan deficientemente, creando oportunidades para modelos especializados en contextos multilingües europeos.
Esta apuesta por convertir los datos europeos en ventaja competitiva está bien fundamentada conceptualmente, pero su materialización enfrenta obstáculos regulatorios significativos que conectan directamente con el enfoque regulatorio.
El enfoque regulatorio muestra intenciones correctas, pero se enfrenta a desafíos de implementación significativos. El AI Act Service Desk busca proporcionar orientación empresarial sobre cumplimiento, pero su efectividad real está por demostrar.
La consulta pública sobre la Estrategia de Unión de Datos ha evidenciado la complejidad del problema: la fragmentación entre el GDPR, la Data Act, la Data Governance Act, la Open Data Directive y la AI Act genera actualmente cargas administrativas significativas, especialmente problemáticas para startups y pymes. Esta fragmentación regulatoria precisamente dificulta el acceso empresarial a las bases de datos únicas europeas mencionadas anteriormente. Está pendiente de concretar cómo se materializará la prometida simplificación regulatoria y si la UE logrará una gobernanza más coherente que efectivamente facilite la operativa empresarial sin comprometer las protecciones fundamentales de datos. El riesgo es que, sin una implementación eficaz, el marco regulatorio europeo se convierta en desventaja competitiva en lugar de facilitar la innovación.
La inversión en talento reconoce correctamente una limitación crítica real. Sin perfiles especializados en IA, ninguna estrategia tecnológica es viable, independientemente de la infraestructura disponible. Sin embargo, un análisis reciente revela que el problema no es una escasez generalizada, sino un desajuste específico: Europa tiene exceso de científicos de datos, analistas de datos y desarrolladores de software, pero carece críticamente de gestores de proyectos de IA, analistas de negocio especializados, ingenieros de machine learning, investigadores en deep learning y científicos de investigación en IA. Esta precisión es fundamental: la UE no necesita más formación básica en datos, sino desarrollar perfiles híbridos que conecten la investigación técnica con la implementación empresarial y la gestión de proyectos complejos de IA.
El plan acierta al identificar esta prioridad y proponer programas de formación especializada y reciclaje profesional. La UE parte de una base sólida: excelencia reconocida en investigación básica de IA y generación considerable de patentes científicas. La combinación de infraestructuras como las factorías IA con formación especializada puede crear sinergias positivas para el desarrollo de talento local.
No obstante, persisten dudas sobre la capacidad real de Europa para competir por talento global frente a ecosistemas como Silicon Valley, que ofrecen paquetes salariales competitivos y oportunidades de carrera en empresas tecnológicas líderes. Además, queda pendiente abordar el desafío estructural de convertir la investigación europea en empresas europeas competitivas, evitando que el conocimiento generado en universidades europeas se comercialice en otros continentes.
4.2. Elementos cuestionables y omisiones críticas
El plan presenta desequilibrios preocupantes y deja sin abordar elementos fundamentales. La apuesta masiva por gigafactorías amenaza con un consumo masivo de recursos financieros para competir en el eslabón donde Europa tiene menor ventaja competitiva. Con 20.000 millones de euros para cinco instalaciones, Europa está intentando replicar el modelo estadounidense de “escala bruta” cuando llega tarde y con presupuestos insuficientes comparados con la competencia global.
La escala real del desafío se evidencia al comparar con la competencia: Meta, una sola empresa, ya posee más de 600.000 H100 equivalentes y planea superar 1,3 millones de GPU para finales de 2025, con una inversión de 60.000-65.000 millones de dólares sólo este año. En contraste, las cinco gigafactorías europeas sumarían ~500.000 chips de IA con 20.000 millones de euros total. Europa está intentando competir a nivel continental con lo que una empresa estadounidense ejecuta individualmente y llegando tarde: mientras Meta ya opera con esta escala, las gigafactorías europeas no estarán operativas hasta 2028.
El análisis técnico revela la paradoja: para modelos especializados de 7-70B parámetros (donde Europa podría tener ventaja), las gigafactorías están sobredimensionadas. Para modelos fundacionales masivos (donde la competencia es más intensa), la UE llega tarde y con recursos limitados.
El plan presenta además una serie de omisiones sorprendentes. En primer lugar, la falta de estrategia específica para entrenamiento eficiente es llamativa, especialmente tras la demostración de DeepSeek de que la innovación algorítmica puede compensar limitaciones de hardware. Paradójicamente, aunque la Comisión Europea indica que priorizará “centros de datos sostenibles” para las gigafactorías, parece delegar la eficiencia computacional a cada instalación individual en lugar de desarrollar una estrategia coordinada. Esta aproximación fragmentada contradice los principios básicos de eficiencia en IA: las optimizaciones algorítmicas más efectivas (como las técnicas de distribución de cargas, coordinación entre procesadores y gestión inteligente de recursos) requieren economías de escala y coordinación centralizada, no fragmentación del cómputo entre múltiples instalaciones. La UE podría liderar en técnicas de transfer learning, fine-tuning especializado y optimizaciones de eficiencia a nivel de ecosistema, pero el plan no aborda específicamente estas oportunidades que podrían generar ventajas competitivas reales frente al modelo de “fuerza bruta” estadounidense.
En segundo lugar, el foco financiero se concentra en gigafactorías, pero parece ignorar las necesidades de startups desarrollando modelos especializados, donde las barreras de entrada son menores y la UE podría competir efectivamente.
En tercer lugar, el ecosistema de transferencia tecnológica carece de mecanismos específicos para conectar investigación universitaria europea con aplicación comercial, un problema estructural de la UE. Sin instrumentos eficaces para convertir patentes académicas en startups viables, Europa seguirá siendo “laboratorio del mundo” en lugar de líder comercial en IA.
Por último, la infraestructura energética, crítica para centros de datos sostenibles, no se aborda pese a que la UE podría liderar en eficiencia energética, evidenciando una visión fragmentada que no capitaliza las fortalezas europeas reales.
5. Un enfoque europeo diferenciado para la IA: los principios rectores para la estrategia de la UE en IA
El AI Continent Action Plan refleja una tensión no resuelta entre dos visiones: competir frontalmente replicando modelos existentes versus desarrollar un enfoque europeo diferenciado. La concentración de recursos en infraestructura masiva sugiere la primera opción, pero las realidades competitivas de la cadena de valor apuntan hacia la segunda como más viable. En este contexto, tendría sentido que la estrategia de la UE en IA se guíe por cuatro principios fundamentales.
5.1. Mercados competitivos y abiertos, pero regulados
La UE debe mantener mercados abiertos que no excluyan empresas por su origen, pero que exijan cumplimiento estricto de los requisitos legales europeos, incluidos estándares de seguridad, privacidad y competencia. Este enfoque requiere enforcement riguroso de las reglas de competencia para garantizar que las empresas europeas puedan competir en condiciones equitativas.
El marco regulatorio existente (DMA, DSA, AI Act) debe aplicarse consistentemente para evitar prácticas anticompetitivas como el bundling obligatorio de servicios (forzar el uso de infraestructuras de nube específicas para acceder a ciertos modelos de IA) o la integración vertical abusiva que impida la entrada de competidores europeos. La clave está en la implementación efectiva: los reguladores deben tener recursos suficientes y voluntad política para hacer cumplir las normas contra actores dominantes, independientemente de su tamaño o procedencia.
5.2. Poder de demanda como palanca estratégica
Con más de 450 millones de habitantes y el mercado único democrático más grande del mundo, la UE posee un poder de demanda considerable que debe utilizar estratégicamente para exigir condiciones justas a los proveedores de infraestructuras tecnológicas. Esta posición de fuerza relativa debería permitir a la UE negociar estándares de interoperabilidad, portabilidad de datos, transparencia algorítmica y soberanía tecnológica sin recurrir a medidas proteccionistas.
El poder de demanda europeo puede influir en el desarrollo global de estándares técnicos, exigir acceso preferencial a tecnologías críticas, y establecer condiciones contractuales que protejan los intereses estratégicos europeos. Las compras públicas coordinadas, los esquemas de certificación europeos y los requisitos de cumplimiento del mercado único se convierten en herramientas de política industrial que no dependen de la capacidad de producir toda la tecnología internamente.
5.3. Especialización inteligente en ventajas competitivas
La UE debe concentrar recursos en los elementos de la cadena de valor donde posee ventajas competitivas genuinas, evitando la tentación de competir frontalmente en todos los eslabones. Las áreas de especialización incluyen:
- Modelos especializados con datos únicos: aprovechar las bases de datos europeas diferenciadas (historiales médicos longitudinales, datos industriales de sectores líderes, información regulatoria específica) para desarrollar modelos de IA especializados que superen a los generalistas en precisión sectorial. Un modelo de diagnóstico médico entrenado con décadas de datos del sistema sanitario europeo puede ofrecer ventajas que los modelos generalistas estadounidenses no pueden replicar.
- IA multilingüe europea: los 24 idiomas oficiales y múltiples dialectos regionales representan una oportunidad para modelos especializados que los desarrolladores anglo-céntricos no priorizan.
- IA ética y valores democráticos: desarrollar capacidades técnicas específicas para garantizar transparencia algorítmica, auditabilidad, y respeto a valores democráticos. Europa puede liderar en técnicas de IA explicable, detección de sesgos y sistemas de gobernanza algorítmica que otros modelos no implementan.
5.4. Protección ciudadana mediante enforcement del marco regulatorio
Además de especializarse en modelos de IA ética, la UE cuenta con un marco regulatorio de protección a sus ciudadanos que constituye una ventaja competitiva única en el panorama global. La UE ya posee un marco regulatorio avanzado para abordar los riesgos de la IA maliciosa, especialmente deepfakes (ultafalsificaciones). La clave está en la implementación efectiva y el cumplimiento coordinado entre la AI Act y DSA.
- Marco técnico de la AI Act: la AI Act establece obligaciones específicas de transparencia que abordan el problema desde el origen. Los proveedores de sistemas de IA que generen contenido sintético deben implementar marcas técnicas detectables automáticamente, mientras que los responsables del despliegue deben revelar claramente el origen artificial del contenido mediante etiquetado visible. Esta doble protección (técnica y de divulgación) asegura que el contenido generado por IA sea identificable tanto por sistemas automatizados como por usuarios finales.
- Cumplimiento a través de la DSA: las Plataformas Online Muy Grandes enfrentan obligaciones específicas de moderación que complementan las de la AI Act. Deben implementar sistemas de detección proactiva de ultrafalsificaciones, mecanismos de reporte accesibles para usuarios y procedimientos de retirada rápida de contenido fraudulento identificado. Las evaluaciones de riesgo sistémico obligatorias deben incluir específicamente los riesgos de desinformación y manipulación mediática.
- Enfoque sistémico: el marco europeo reconoce correctamente que el problema central no es la creación técnica de ultrafalsificaciones sino su amplificación viral a través de plataformas digitales. La combinación de transparencia obligatoria en origen (AI Act) con moderación efectiva en distribución (DSA) aborda tanto la prevención como la mitigación, creando un ecosistema donde el contenido sintético puede coexistir con la protección ciudadana.
5.5. Infraestructura energética estratégica
La UE debe aprovechar su diversidad geográfica y regulatoria para crear zonas de excelencia energética para centros de datos de IA. Aunque las autorizaciones sean competencia nacional/regional, la Comisión Europea puede:
- Mapeo estratégico: identificar regiones con ventajas energéticas específicas (abundante renovable, redes estables, costes competitivos) y coordinar políticas de incentivos. Por ejemplo, aprovechar el exceso de energía eólica nórdica o la solar mediterránea durante picos de producción.
- Armonización regulatoria: crear un fast-track europeo para autorizaciones de centros de datos en zonas designadas, reduciendo la fragmentación administrativa que actualmente penaliza a Europa frente a jurisdicciones más ágiles.
- Interconexión inteligente: desarrollar capacidad de distribución de cargas computacionales entre centros según disponibilidad energética en tiempo real, convirtiendo la variabilidad renovable en ventaja operativa. Sin embargo, esto requiere planificación coordinada desde el diseño inicial del sistema, no delegación de criterios de sostenibilidad a cada gigafactoría individual. El riesgo actual es que al priorizar “centros de datos sostenibles” como criterio de selección sin mandato técnico específico de interoperabilidad, la UE termine con instalaciones energéticamente eficientes, pero operativamente fragmentadas, perdiendo las economías de escala que hacen viable la distribución inteligente de cargas computacionales.
5.6. Ecosistema financiero adaptado a la financiación de los proyectos de IA
Aceleración de la Savings and Investment Union (SIU): la IA requiere capital paciente de largo plazo que los mercados fragmentados europeos no proporcionan eficientemente. Completar la SIU e implementar reformas a nivel nacional para desarrollar los mercados de capitales europeos, a semejanza de Suecia, Dinamarca y los Países Bajos, se vuelve crítico para:
- Movilizar de ahorro institucional: los fondos de pensiones y aseguradoras europeos deberían tener mayores facilidades regulatorias para financiar el desarrollo de IA.
- Diversificación de fuentes de financiación: reducir dependencia del capital bancario (inadecuado en muchos casos para financiar los proyectos más arriesgados de IA) hacia mercados de capitales más profundos.
Conclusiones: la UE como potencia inteligente en IA
La batalla geopolítica por la IA generativa no se ganará necesariamente replicando las estrategias de Silicon Valley o Shenzhen. La UE llega tarde a la carrera de la infraestructura bruta, pero puede liderar la siguiente fase: la de la IA inteligente, ética y especializada.
El AI Continent Action Plan representa un primer paso necesario pero insuficiente. Su obsesión por las gigafactorías revela la tentación de competir donde Europa tiene menores ventajas, mientras subestima las oportunidades donde puede diferenciarse genuinamente. La UE no necesita convertirse en una versión europea de EEUU o China; necesita convertirse en la mejor versión de sí misma.
Los seis pilares propuestos ofrecen un camino alternativo: aprovechar el poder de demanda del mercado único más grande del mundo, convertir la diversidad lingüística y cultural europea en ventaja tecnológica, transformar el marco regulatorio avanzado en diferenciación competitiva y movilizar el ahorro institucional europeo hacia la innovación en IA. La UE puede liderar en modelos especializados que superen a los generalistas estadounidenses en precisión sectorial, en IA multilingüe que conecte culturas, y en sistemas algorítmicos transparentes que respeten valores democráticos.
La paradoja de DeepSeek enseña que la eficiencia puede compensar la escala, que la innovación algorítmica puede superar las limitaciones de hardware y que llegar tarde no significa llegar derrotado. Si la UE aplica esta lección a sus propias fortalezas –datos únicos, diversidad cultural, marcos regulatorios avanzados, capital institucional abundante– puede escribir el siguiente capítulo de la historia de la IA.
El futuro de la IA no será unipolar. Habrá espacio para la escala estadounidense, la eficiencia china y la inteligencia europea. La cuestión es si Europa tendrá la visión estratégica para reclamar su lugar en ese futuro multipolar o si seguirá intentando ser una copia tardía de sus competidores.
