Opinión Jay Clayton encabeza la estrategia de aprendizaje automático de EE.UU.
La designación de un jefe de inteligencia como zar de IA en EE.UU. revela una tensión crítica: la lógica securitaria por encima de la gobernanza dinámica. América Latina debe actuar ya para no ser mera receptora de reglas ajenas.
La imagen es elocuente: el director de la inteligencia estadounidense, Jay Clayton, asume ahora la batuta de la política de inteligencia artificial. No es un tecnócrata, ni un académico, ni un regulador de carrera. Es el jefe de los espías. Ese gesto, más que administrativo, es una declaración de principios: para la Casa Blanca, la IA es, ante todo, un asunto de seguridad nacional. Paralelamente, y casi en silencio, la National Science Foundation abre una consulta pública para diseñar el plan de acción nacional. Ahí, un equipo de Harvard presenta una propuesta que mira en otra dirección: gobernanza dinámica, auditorías de mercado, estándares cocreados y un ciclo de retroalimentación que evolucione a la velocidad de la tecnología.
El choque no es menor. La propuesta académica —firmada por Paulo Carvão, veterano de IBM; Slavina Ancheva, con experiencia en el AI Act europeo; y Yam Atir, de un think tank tecnológico— parte de una premisa incómoda: la legislación es lenta por diseño, la innovación es rápida por naturaleza. Un marco estático nace obsoleto. Su modelo propone tres patas: estándares técnicos vivos, auditorías independientes estandarizadas y un esquema de certificación que alimente la siguiente versión de las normas. No es una ley, es un método. Extrarregulatorio, modular, ligero. Y depende de que el sector privado asuma la responsabilidad de evaluarse, bajo la lupa de auditores certificados.
Frente a eso, la "Fuerza de la IA" de Trump concentra la coordinación en una figura que ya controla los secretos del Estado. No son caminos necesariamente opuestos, pero sí tensiones que conviven: la colaboración público-privada que piden los técnicos frente al impulso securitario que domina al Ejecutivo. Mientras tanto, el Instituto de Seguridad de IA (AISI) en NIST sigue sin poder de ejecución ni metodologías estandarizadas para evaluaciones independientes. El andamiaje institucional, en la práctica, aún no existe.
Con la llegada de la IA agéntica, la urgencia escala. Los sistemas que no solo generan contenido, sino que actúan, deciden y coordinan tareas complejas con mínima supervisión humana, cambian el tablero. Investigaciones recientes advierten que solo un 10-15 % de la investigación en seguridad aborda riesgos post-despliegue, y que la automatización podría reemplazar hasta el 42 % de las tareas laborales actuales. A eso se suma un dato alarmante: se estima que el 70-75 % de la infraestructura crítica estadounidense es vulnerable a sistemas autónomos adversariales. La gobernanza ya no es solo ética; es operativa y existencial.
¿Qué significa esto para América Latina? Todo. La región tiene el hábito de adoptar marcos regulatorios de referencia externa. Los estándares de evaluación que nazcan de este plan de acción serán la línea de partida para gobiernos locales y para empresas que exportan software o servicios a clientes estadounidenses. Si prospera el modelo Harvard, nacerá una industria de auditoría de IA certificada que hoy no existe aquí de forma estructurada. Si impone la lógica de seguridad nacional, las compañías que manejan datos de ciudadanos estadounidenses o infraestructura compartida enfrentarán requisitos de verificación mucho más estrictos.
Mientras se redacta el plan, la ventana para influir está abierta ahora. Cámaras tecnológicas, universidades y startups de la región tienen un incentivo concreto para participar en las consultas y entender qué estándares se negocian: serán los que tendrán que cumplir en dos o tres años, con o sin participación local. No es una invitación a la mesa; es una advertencia: el que no ayuda a escribir las reglas, termina obedeciendo las que otros escribieron para sus propios intereses.
