Valeria Tafoya, becaria Chevening que cursa una maestría en Innovación, Políticas Públicas y Valor Público en University College London y consultora en GovTech y Datos en Eon Institute, participó este año en el Foro Económico Mundial. Su presencia en los espacios de discusión sobre gobernanza tecnológica permitió identificar dinámicas que están reconfigurando el ecosistema global de IA y que tienen implicaciones directas para América Latina.
Este análisis no pretende ser un resumen más de Davos, sino una lectura situada sobre lo que realmente está en juego. A partir de las observaciones recogidas durante el foro y el trabajo que desde Eon Institute se ha venido desarrollando, se identifican cinco patrones que están marcando la conversación global sobre inteligencia artificial y que definen el futuro digital de regiones enteras.
La soberanía digital al centro de la conversación internacional
La «soberanía digital» se ha convertido en una de las palabras más repetidas en los espacios de gobernanza tecnológica, sin embargo, esta conversación dejó de ser un concepto aspiracional y comenzó a traducirse en componentes concretos.
En la mayoría de las conversaciones se planteó a la soberanía digital como un conjunto de componentes concretos (sobre todo de infraestructura) para reducir dependencias externas según las capacidades y estrategias de cada país. Para algunos actores, se traduce en construir arquitecturas integrales que articulan infraestructura, capacidades estatales y regulación. Para otros, implica ejercer control estratégico sin sacrificar interoperabilidad, innovación ni escalabilidad. Y en contextos con menor madurez digital, la prioridad está puesta en garantizar el acceso y levantar primero la Infraestructura Pública Digital (IPD), dejando las salvaguardas para una etapa posterior.
A pesar de que no hay una receta única, sí emerge un punto en común de entendimiento a la soberanía como la necesidad de ejercer un control efectivo sobre las diferentes capas críticas de la cadena de valor digital. Es decir, dejar de pensarla como restricción y empezar a construirla como capacidad.
Perspectivas divergentes sobre el desarrollo de IA
El Foro Económico Mundial 2026 también expuso una fractura cada vez más visible en el ecosistema de IA. Por un lado, la mayoría de líderes empresariales empujan narrativas de escalada, inversión y expansión acelerada. Por el otro, una minoría cuestiona si el modelo actual de desarrollo de IA está diseñado para servir a la humanidad.
El argumento principal detrás de esta segunda visión es que el problema va más allá de la tecnología, sino del modelo de negocio que la sostiene. Un modelo con rasgos extractivistas, donde unas pocas empresas concentran beneficios, distribuyen riesgos y controlan la dirección del desarrollo tecnológico. Coincidimos con esta lectura. Son estas mismas compañías de innovación las que promueven la urgencia de invertir más y más rápido, acelerando la concentración del poder computacional, de los datos y de la capacidad de unos cuantos, sin pesar en los posibles impactos negativos.
Frente a este panorama, en Davos se hablaron de posibles enfoques alternativos como «Adaptable Intelligence», que busca sistemas más flexibles y contextuales, y «Liquid AI» enfocado en integrar inteligencia directamente en hardware (especialmente con robótica) para reducir la dependencia de la nube y proteger la soberanía de los datos. Pero la pregunta que yo me sigo haciendo, desde hace años, es cómo estos conceptos se traducen en cambios reales y no se quedan únicamente en conversaciones.
Innovación real versus innovación rentable
Otra de las reflexiones está ligada a que pese al discurso constante sobre innovación, la industria sigue construyendo casi exclusivamente sobre arquitecturas como los Transformers (que no, no tiene que ver como Optimus Prime). Y no nos malinterpreten, no tenemos nada en contra de ellas. El problema es que su dominio no responde necesariamente a que sean la mejor opción, sino a que representen la apuesta más segura para los inversores.
El resultado es un ecosistema optimizado para reducir el riesgo financiero, no para explorar nuevas fronteras tecnológicas. Lo que a su vez provoca que el desarrollo verdaderamente disruptivo se vuelva marginal, que las áreas críticas de desarrollo reciban poca inversión, y que la competencia saludable se vea limitada por barreras de entrada cada vez más altas. Es decir, se innova donde es rentable, no donde es necesario.
Los gobiernos quieren convertirse en plataformas
Dado el foco de Valeria en GovTech, era inevitable hablar del otro gran patrón que atraviesó Davos, la convergencia del concepto de «gobierno como plataforma». Cada vez más gobiernos están apostando por construir IPD robusta, compartida, abierta y segura, mientras integran sistemas de IA para ganar eficiencia operativa.
Aunque la implementación varía según el país, uno de los patrones recurrentes es que la IA no aparece como punto de partida, sino como capa superior. Se construye sobre sistemas ya existentes de identidad digital, pagos, intercambio de datos y prestación de servicios. La lógica, como me dijo Valeria, es simple: «primero el esqueleto, luego el músculo».
