El jefe de espías que ahora manda en la IA de Trump

La Casa Blanca acaba de ampliar el repertorio de Jay Clayton: además de dirigir el aparato de inteligencia de Estados Unidos, Clayton asume como zar de la inteligencia artificial, según Politico. La noticia llega al mismo tiempo que el anuncio de la creación de una "Fuerza de la IA" por parte de Donald Trump, en un contexto marcado por advertencias del propio sector tecnológico. Que el coordinador de la política de IA sea simultáneamente el jefe de espionaje no es un detalle administrativo: es la primera señal de que, en esta administración, la IA se trata como un asunto de seguridad nacional.

Mientras ese nombramiento ocupa los titulares, por otro carril avanza la maquinaria burocrática. El 6 de febrero de 2025, la National Science Foundation abrió un período de consultas para el desarrollo de un AI Action Plan, el plan de acción nacional para la inteligencia artificial. Un equipo del Mossavar-Rahmani Center de Harvard Kennedy School respondió con una propuesta de gobernanza dinámica que intenta resolver el dilema de fondo: cómo regular una tecnología que cambia más rápido que las leyes.

El documento, firmado por Paulo Carvão, Slavina Ancheva y Yam Atir, parte de una observación dura: la innovación y la legislación funcionan en tiempos distintos. La primera es rápida e impredecible; la segunda es lenta por diseño, pensada para deliberar y construir consenso. Un marco estático queda obsoleto antes de aplicarse, y una regulación exclusivamente reactiva, basada en litigios y normas antimonopolio, actúa cuando el daño ya ocurrió. El texto recuerda que la innovación contribuyó con hasta la mitad del crecimiento económico de Estados Unidos en el siglo XX, y lo usa como argumento para no frenar la tecnología, sino construir un andamiaje que evolucione con ella.

El modelo que propone Harvard

La propuesta tiene tres componentes:

• Estándares de evaluación creados en alianzas público-privadas, que combinen viabilidad técnica con prioridades sociales.
• Un ecosistema de mercado para auditorías y cumplimiento, donde entidades independientes verifiquen que los sistemas cumplen esos estándares.
• Un sistema de responsabilidad y obligaciones definido por el Congreso, las agencias ejecutivas y los tribunales.

Los tres pasos forman un ciclo cerrado de retroalimentación: lo que se aprende en las auditorías alimenta la siguiente versión de los estándares. El modelo es extra-regulatorio, modular y liviano; no propone una ley específica para la IA, sino un método aplicable por fases, desde políticas de nicho hasta una estrategia nacional. También señala una carencia actual: el Instituto de Seguridad de IA de Estados Unidos (AISI), alojado en NIST, carece de poder de ejecución y de metodologías estandarizadas para evaluaciones independientes.

Carvão aporta una trayectoria de tres décadas en IBM, trabajando en transformación digital, nube e integración de IA; Ancheva asesoró en el Parlamento Europeo a uno de los negociadores clave del AI Act, la primera ley integral de IA del mundo; y Atir cofundó un think tank de política tecnológica. Ese ADN explica la forma del modelo: cauteloso con la intervención estatal, dependiente de la experiencia del sector privado y atento a la experiencia europea sin copiarla.

Aquí aparece el contraste con la "Fuerza de la IA" de Trump. Harvard propone una gobernanza distribuida, con auditorías de mercado y estándares cocreados; la Casa Blanca concentra la coordinación en una figura que además controla la inteligencia estadounidense. No son caminos necesariamente opuestos, pero definen dos tensiones que conviven en el plan de acción: la colaboración público-privada que piden los técnicos y el impulso securitista que domina al Ejecutivo.

Qué significa para América Latina

Lo que se decida en Washington no es un tema lejano para la región. Los países latinoamericanos suelen adoptar marcos regulatorios de referencia externa, y los estándares de evaluación que surjan de este plan se convertirán en un punto de partida para gobiernos locales y para compañías que exportan software o servicios a clientes estadounidenses. Si el modelo de Harvard gana tracción, podría nacer una industria de auditoría de IA certificada, algo que hoy no existe de manera estructurada en América Latina. Si manda la lógica de seguridad nacional, las empresas que manejan datos de ciudadanos estadounidenses o infraestructura crítica compartida deberán prepararse para requisitos de verificación más estrictos.

Esta ventana para influir en estas definiciones está abierta ahora, mientras se diseña el plan de acción. Cámaras tecnológicas, universidades y startups de la región tienen un incentivo claro para participar en estas consultas y para entender qué estándares se están negociando: serán los que tendrán que cumplir en dos o tres años, con o sin participación local.