IA generativa: el nuevo motor de la geopolítica mundial

Soy Nacho de Pinedo, fundador de ISDI —la primera escuela de negocio digital de nuestro país—, CEO, emprendedor y, sobre todo, optimista digital. Ser optimista digital significa mirar las disrupciones tecnológicas con los ojos de un niño: como una aventura maravillosa en la que hay que jugar, descubrir, experimentar y, a veces, meter los dedos en el enchufe para aprender por prueba y error. 

Creo profundamente que la tecnología bien gestionada mejora la vida de las personas, democratiza oportunidades y abre espacios extraordinarios de progreso. Y la inteligencia artificial es la gran disrupción que nos toca surfear. Ya no es una promesa de futuro: está en los consejos de administración, en las conversaciones políticas, en los medios, en las aulas, en las reuniones de dirección, en las cenas familiares y hasta en las encíclicas del Papa. 

Usamos la IA, y punto. Pero muchas veces no nos hacemos las preguntas de fondo: ¿de dónde ha salido?, ¿cómo funciona?, ¿y qué impacto tiene? 

Un poco de historia: de Turing a ChatGPT 

En noviembre de 2022 se lanzó ChatGPT, el gran heraldo de la IA generativa. Su adopción fue fulgurante: alcanzó un millón de usuarios en cinco días y cien millones en apenas dos meses. Instagram, por ejemplo, necesitó más de dos años para llegar a esa cifra. 

Pero, su origen intelectual se remonta a Alan Turing, el matemático británico que en 1950 formuló el famoso Test de Turing para abordar una pregunta incómoda: ¿puede pensar una máquina? Desde entonces empezó a abrirse paso una idea revolucionaria: la inteligencia quizá no era patrimonio exclusivo de los seres humanos. 

Tras la muerte trágica de Turing en 1954, su visión siguió avanzando. En 1956, en Dartmouth College, un grupo de científicos acuñó el término “inteligencia artificial” con una ambición fundacional: crear sistemas capaces de reproducir funciones cognitivas humanas. 

Durante décadas, aquella promesa avanzó lentamente, basada sobre todo en reglas programadas. El gran salto llegó con el Machine Learning, cuando las máquinas empezaron a aprender patrones a partir de datos para clasificar, recomendar o predecir. Después, el Deep Learning multiplicó esa capacidad mediante redes neuronales profundas, impulsadas por más datos y más potencia de cálculo. Ya no se trataba solo de calcular más rápido, sino de encontrar y crear estrategias nuevas. 

La gran revolución que nos trae a la IA generativa llega con los Transformers, una arquitectura presentada en 2017 que permitió a los modelos procesar mejor el lenguaje natural. Sobre esa base nacen los grandes modelos de lenguaje, o LLM: sistemas capaces de generar texto, imágenes, audio, vídeo, código o diseños. GPT, Gemini, Claude, Llama, Grok, Mistral, Qwen, Ernie o DeepSeek son algunos de los modelos que sostienen aplicaciones como ChatGPT, Copilot o Midjourney. 

Por eso la IA actual representa un cambio de escala. Pasamos de máquinas que obedecían reglas a máquinas que aprendían de datos; después, a sistemas capaces de reconocer patrones complejos; y finalmente, a modelos que interactúan con nosotros en lenguaje natural y colaboran en tareas cognitivas: escribir, programar, analizar, resumir, diseñar, investigar o tomar decisiones. 

El nuevo tablero mundial: la geotecnología se come a la geopolítica 

En un contexto feroz de darwinismo tecnológico, empresas, profesionales, ejércitos y países saben que no pueden quedarse fuera de esta carrera. Si una organización no utiliza la IA, su competidor más cercano probablemente sí lo hará. 

Por eso la geopolítica se está convirtiendo en una carrera por controlar las tecnologías que soportan la IA generativa. Estamos viviendo un momento en el que el poder incumbente, Estados Unidos, pelea por mantener su hegemonía frente al gran poder emergente, China, mientras Europa observa desde otro nivel. 

Quien controle la IA podrá proyectar poder económico, político y militar. Y para eso hacen falta varias piezas críticas. 

• La primera son los procesadores de nueva generación. Los LLM necesitan una infraestructura física colosal. Las CPU tradicionales no bastan. Hacen falta GPUs, unidades de procesamiento gráfico capaces de realizar millones de cálculos en paralelo. NVIDIA, empresa estadounidense, diseña buena parte de los chips más avanzados, pero su fabricación depende en gran medida de TSMC, en Taiwán. Por eso Taiwán no es solo una isla estratégica: es uno de los corazones industriales de la IA mundial. 

• La segunda pieza son las tierras raras. 17 elementos químicos —como neodimio, praseodimio, disprosio o terbio— esenciales para smartphones, cámaras, motores eléctricos, aerogeneradores, drones, satélites, robots, misiles guiados, aviones de combate y sistemas de navegación. No son necesariamente escasas, pero sí difíciles, caras y contaminantes de extraer, separar y refinar. China domina especialmente estos procesos. Ahí está el verdadero cuello de botella. 

• La tercera son los modelos fundacionales. Son a la IA lo que los sistemas operativos fueron al ordenador o lo que el cloud fue a internet. Sul control está concentrado en grandes tecnológicas. Estados Unidos lidera con OpenAI, Microsoft, Google, Anthropic y Meta. China avanza con Alibaba, Baidu, Tencent, ByteDance y DeepSeek. Europa tiene pocas apuestas globales, con Mistral como principal excepción. 

• La cuarta pieza son los centros de datos: enormes fábricas de cómputo llenas de GPUs, servidores, fibra, sistemas eléctricos y refrigeración. Infraestructuras físicas que consumen energía, agua, suelo y conectividad. Están concentradas en pocos países y España tiene una oportunidad clara: espacio, renovables, conectividad por cables submarinos y pertenencia al marco jurídico europeo. 

• Y la quinta pieza es la energía. Sin energía no hay IA. La Agencia Internacional de la Energía proyecta que doblaremos la electricidad necesaria para abastecer centros de datos en 2030. Eso convierte la electricidad en una variable geopolítica de primer nivel. Los países capaces de ofrecer energía abundante, barata, estable y limpia atraerán centros de datos, cómputo y soberanía digital.

La lección es clara: la transición energética y la transición a la era de la IA son dos caras de la misma moneda. No habrá inteligencia artificial sin una energía limpia, eficiente y segura que la sustente. 

Ser optimistas digitales implica ser conscientes y responsables de nuestro papel protagonista en la construcción de esta nueva era.