Publicado: septiembre 20, 2026, 7:28 am

Los responsables de las grandes compañías de inteligencia artificial llevan días discutiendo sobre el futuro de una tecnología que muchos ya utilizamos a diario. Dario Amodei, el jefe de Anthropic, ha planteado ralentizar el desarrollo de los modelos más potentes para dar más tiempo a la seguridad y la supervisión. Otros nombres de la industria han respaldado esa posición con distintos matices. Mientras ellos debaten a qué velocidad avanzar, nosotros seguimos incorporando sus herramientas en nuestro día a día, ya sea en el entorno laboral o en el personal: para escribir, programar, analizar documentos, crear imágenes, resolver dudas.

Son discusiones que pueden parecer lejanas, pero sus decisiones tienen cada vez más recorrido en nuestra vida cotidiana. Si utilizas una IA para una tarea puntual, puedes probar otra. Si tu empresa ha integrado esa tecnología en sus aplicaciones y ha organizado parte del trabajo alrededor de ella, cambiar ya no resulta tan sencillo. Y hay decisiones que ni siquiera dependen de quien desarrolla el modelo.

En junio tuvimos un ejemplo. El Gobierno estadounidense impuso por motivos de seguridad nacional controles de exportación sobre dos modelos de Anthropic, que tuvo que suspender temporalmente su disponibilidad. Las restricciones se levantaron semanas después. No fue una represalia contra Europa, pero dejó una pregunta: ¿qué margen tenemos si una herramienta que utilizamos deja de estar disponible por una decisión tomada en Estados Unidos?

Es la preocupación que ha puesto ahora sobre la mesa Christine Lagarde, presidenta del Banco Central Europeo: qué ocurre cuando esa dependencia se extiende a muchas actividades a la vez. Porque la IA no termina en la ventana de ChatGPT o Claude. También puede estar incorporada a una aplicación de trabajo o al sistema con el que una empresa presta sus servicios.

Frenar los próximos modelos y perder acceso a los actuales son cosas distintas. Pero ambos debates llevan a mirar quién controla las herramientas que estamos incorporando a nuestro día a día. Si perdiéramos parte de ese acceso, ¿qué podríamos seguir haciendo? ¿Bastaría con cambiar de aplicación?

Para muchas tareas, seguiría habiendo alternativas

Diego Perino, director del Barcelona Supercomputing Center AI Institute, explica a 20bits que Europa podría mantener una parte importante de los servicios actuales. “Con modelos abiertos que podamos descargar y operar localmente, se podría sostener buena parte de los servicios actuales: asistentes, análisis documental, aplicaciones científicas, automatización empresarial y determinados servicios públicos”, señala. Seguiría siendo posible utilizar IA para trabajar con documentos o automatizar tareas. Que desapareciera el acceso a un proveedor no supondría que todas esas capacidades dejaran de existir.

La diferencia está en conectarte a un servicio o disponer de un modelo que puedes ejecutar en equipos propios. En el segundo caso, retirar el acceso al servicio original no equivale a borrar lo que ya tienes funcionando.

Eso tampoco significa que cualquier ordenador pueda ejecutar cualquier modelo, ni que una empresa pueda sustituir inmediatamente todas sus herramientas. Pero explica por qué hablar de un interruptor capaz de apagar toda la IA europea resulta engañoso.

Perino apuntaba esta semana a Europa Press que una ralentización de los modelos de frontera probablemente “no se notaría en el uso medio”, porque las herramientas actuales ya son muy potentes. Para muchas tareas cotidianas no necesitamos esperar al siguiente gran lanzamiento.

Cambiar de chat es más fácil que cambiar cómo trabaja una empresa

La situación se complica cuando una empresa ha construido parte de su trabajo alrededor de un modelo concreto: sus aplicaciones se conectan a él, sus empleados lo utilizan y sus procesos dependen de sus respuestas. Ahí, encontrar otra herramienta no garantiza que haga lo mismo ni igual de bien. “Para tener unas capacidades similares habría que sustituirlo por un modelo abierto chino. Ahora mismo no hay otra alternativa y, aun así, en muchas cosas se quedaría muy cojo”, sostiene Román Orús, director científico y cofundador de Multiverse Computing, sobre la sustitución de los grandes modelos estadounidenses.

Su advertencia se refiere a mantener capacidades comparables a las de esos sistemas. Para tareas más acotadas, el margen que describe Perino es mayor.

Después viene otra dificultad: tener una alternativa que funciona no significa poder ofrecérsela a todos los que la necesitan. “El cuello de botella no es solo el modelo: es toda la infraestructura que permite operarlo de forma eficiente y sostenida”, explica Perino. Si se perdiera el acceso a determinados chips, servicios de nube o modelos propietarios, “nuestra capacidad de escalar y competir se vería afectada”.

Para el usuario, esa infraestructura es invisible mientras todo funciona. Pero, dicho de forma muy sencilla, es la que permite que una herramienta atienda muchas peticiones a la vez.

Detrás de una respuesta hay mucho más que un chatbot

Cuando escribes una pregunta en un asistente, ves una caja de texto y una respuesta. Detrás hay ordenadores realizando cálculos, procesadores especializados y centros de datos que necesitan alojarlos y mantenerlos funcionando.

“Los chips son el primer eslabón de toda la cadena: chips, centros de datos, nube y modelos de IA. Sin chips, todo cae”, resume Orús.

Mateo Valero, director y fundador del Barcelona Supercomputing Center, lo explicaba a 20bits con otra frase bastante acertada: “Sin chips no hay paraíso”. Y añadía: “Los chips son la base para hacer hardware y el hardware es la base para ejecutar modelos de inteligencia artificial”. Por eso no basta con desarrollar un buen modelo o descargar uno abierto. También hace falta dónde ejecutarlo.

Europa dispone de centros de supercomputación, modelos abiertos y las nuevas AI Factories. Aun así, Perino advierte de que “hoy por hoy no tenemos la capacidad para servir a todos los usuarios de forma autónoma”. Las futuras gigafactorías buscan ampliar esa capacidad, pero tampoco son una solución inmediata. Según explica el director del BSC AI Institute, las instalaciones tardarían alrededor de 18 meses en empezar a funcionar después de firmarse los contratos.

Así, para entender la dependencia europea hay que mirar la cadena completa. Puede parecer que ‘solo’ utilizamos un modelo de OpenAI o Anthropic, pero antes han hecho falta procesadores especializados, enormes centros de datos y servicios de nube capaces de entrenarlo y ejecutarlo.

«El problema es que la dependencia tecnológica involucra a toda la cadena», Román Orús, director científico y cofundador de la empresa española Multiverse Computing.

Puede afectarte aunque no abras ChatGPT

La dependencia también está en servicios que utilizas sin pensar cómo y por qué funcionan. Una aplicación puede tener su propia marca y, por debajo, apoyarse en la infraestructura de otra compañía. Ya vimos las consecuencias de esa concentración cuando una caída de AWS dejó fuera de servicio plataformas que aparentemente no tenían relación entre sí. Aquello fue una avería, pero mostró cómo un problema en un proveedor puede llegar a muchos usuarios a la vez.

Mudarse tampoco es tan sencillo como cambiar una contraseña. Si una empresa ha construido sus sistemas con las herramientas de una nube concreta, trasladarlos exige adaptar lo que tiene funcionando. Es lo que se conoce como lock-in: la dificultad de marcharse de un proveedor del que dependes.

Por eso, una interrupción podría afectarte tanto en el asistente que has elegido como en una función incorporada a una aplicación de trabajo. Aunque nunca hayas abierto una cuenta con la compañía que está detrás.

Que cambiar sea una opción real

La advertencia de Lagarde mira también hacia servicios esenciales: menciona usos futuros de la IA en hospitales, trenes o pagos bancarios. Cuanto más dependan de ella, más importante será saber qué ocurriría si cambiara el acceso. Eso no significa que un bloqueo fuera a paralizarlos todos. El efecto dependería de qué tecnología utilizara cada servicio y de las alternativas disponibles.

Perino resume el objetivo así: “La soberanía no es autarquía”. Consiste en “tener capacidad propia y alternativas reales para poder decidir, mantener los servicios esenciales y evitar que una sola dependencia se convierta en un punto único de fallo”.

Conseguirlo llevará tiempo. Orús lo expresa de forma más cruda: “Si EE. UU. decide cerrar el grifo, la única alternativa que nos quedaría ahora mismo es China. Y si Europa se quiere poner al nivel, le va a llevar muchos años y mucho coste”.

Al final, la pregunta es qué pasa con tu trabajo cuando la herramienta que te ahorra horas deja de estar disponible. Si puedes recurrir a otra y seguir, tienes una alternativa. Si tienes que esperar a que una empresa o un Gobierno al otro lado del Atlántico decida devolverte el acceso, ahí es donde la dependencia tecnológica deja de sonar a un debate lejano.