La competencia por la inteligencia artificial está cambiando de terreno: ya no se trata solo de quién entrena el modelo más grande, sino de quién lo usa mejor para producir conocimiento. Estados Unidos acaba de mover la ficha más grande con más de 5.000 millones de dólares para la Misión Génesis, un programa federal que conecta supercomputadoras, laboratorios, bases de datos científicas y modelos de IA en una sola maquinaria de descubrimiento.
Génesis fue creada por orden ejecutiva en noviembre de 2025 y ya integra a más de 15 organismos federales. No es un fondo único administrado desde Washington: es una movilización de recursos públicos coordinada para acelerar el método científico con ayuda de la IA y reforzar la autonomía tecnológica. El centro operativo es el Departamento de Energía, con 17 laboratorios nacionales, unos 40.000 científicos y un presupuesto anual cercano a los 20.000 millones de dólares. La meta declarada: duplicar en diez años la productividad de la ciencia y la ingeniería estadounidenses.
La misión quiere introducir IA en todas las etapas de la investigación. La Casa Blanca identificó 26 grandes desafíos, desde enfermedades crónicas hasta computación cuántica y detección de amenazas biológicas. La NASA aportará más de 150 petabytes de información acumulada en décadas de misiones espaciales.
El respaldo ideológico quedó escrito en Science: A New Golden Age, informe de 123 páginas firmado por Michael Kratsios y presentado el 21 de julio de 2026 como respuesta al legendario informe de Vannevar Bush de 1945. Es su antítesis: donde Bush imaginó ciencia abierta y financiada por el Estado, Kratsios propone ciencia soberana, protegida y orientada a la seguridad nacional. Las decisiones centrales: reasignar los cerca de 200.000 millones de dólares federales anuales financiando personas en lugar de instituciones, fijar seis misiones nacionales (IA, computación cuántica, fusión nuclear, regreso a la Luna, robótica y semiconductores) y convertir la IA en la infraestructura de la ciencia. El contexto: las empresas invierten unos 700.000 millones de dólares al año en I+D, más del triple que el Estado y las universidades juntos, mientras los investigadores pierden la mitad de su tiempo en trámites.
Silicon Valley ya está adentro. Anthropic comprometió 150 millones de dólares en tres años para poner su modelo Claude al alcance de las agencias del programa. Microsoft aporta 60 millones, incluidos 40 en créditos de Azure, y creó SPARK para coordinar sus proyectos con el Departamento de Energía. En total, 41 empresas y organizaciones filantrópicas sumaron más de 800 millones de dólares en cómputo, modelos, nube y financiación directa.
El componente técnico más novedoso son los laboratorios autónomos, que combinan IA y automatización para ejecutar ciclos completos del método científico: generar hipótesis, diseñar experimentos, operar robots, analizar datos y ajustar la siguiente prueba. Su expansión choca con un problema jurídico: las leyes de patentes del mundo solo reconocen inventores humanos, y si los inventos generados por IA no son patentables, la financiación de estos sistemas podría frenarse. También impactarán la fuerza laboral: desplazarán algunos roles científicos, pero crearán nuevas oportunidades.
El contrapeso europeo
La reacción de Europa muestra que el juego no es solo estadounidense. En octubre de 2026, la Comisión Europea movilizó 65 millones de euros para proteger bases de datos biomédicas estratégicas que dependían casi por completo del financiamiento de Washington. El caso más emblemático es Gencode, el mapa de referencia de los genes humanos y del ratón, sin el cual no serían posibles terapias génicas, tratamientos personalizados contra el cáncer ni herramientas como AlphaFold. "Las herramientas de inteligencia artificial están revolucionando la biología, pero sus predicciones solo pueden ser tan fiables como la referencia que usan", advierte su creador, el investigador español Roderic Guigó. Europa, además, busca replicar las bases de datos más estratégicas por si Estados Unidos decide apagarlas o restringir su acceso.
América Latina: el riesgo de quedar fuera
Lo que está en juego no es solo ciencia: es control de los datos, del cómputo y de los modelos que producirán la próxima generación de medicinas y tecnologías. Las empresas y gobiernos latinoamericanos entrenan y despliegan IA sobre nubes estadounidenses y sobre bases públicas como Gencode o UniProt. Si esos recursos se convierten en moneda de disputa geopolítica, la dependencia deja de ser un tema de eficiencia y pasa a ser un riesgo operativo.
En teoría, los laboratorios autónomos con acceso remoto podrían democratizar la ciencia y permitir que un equipo en Bogotá, São Paulo o Ciudad de México diseñe experimentos sin levantar infraestructura propia. En la práctica, sin datos propios de referencia ni capacidad de cómputo, la asimetría se profundiza.
La ventana para sentarse a la mesa se está cerrando: mientras EE.UU. ensambla su máquina científica y Europa blinda la suya, América Latina observa desde afuera. La pregunta para cada directorio es si su cadena de valor depende de recursos que otros ya están empezando a controlar.
