El plan contiene docenas de medidas propuestas, agrupadas en tres «pilares»: acelerar la innovación, construir infraestructuras y liderar la diplomacia y la seguridad inte acionales. Algunas de sus recomendaciones son acertadas, aunque incrementales, otras tienen claramente fines ideológicos y muchas enriquecen a las grandes empresas tecnológicas, pero el plan no es más que un conjunto de medidas recomendadas.
Por otro lado, las tres órdenes ejecutivas ponen en práctica un subconjunto de medidas de cada pilar:
- Una tiene por objeto prevenir la IA woke (IA políticamente correcta) al exigir que el Gobie o federal adquiera únicamente modelos lingüísticos de gran tamaño considerados buscadores de la verdad e ideológicamente neutrales, en lugar de aquellos que supuestamente favorecen la diversidad, la equidad y la inclusión (DEI). Esta medida pretende acelerar la innovación en IA.
- La segunda tiene por objeto acelerar la construcción de centros de datos de IA. Se trata de una versión mucho más favorable a la industria de una orden emitida bajo la presidencia de Biden, que pone a disposición medidas políticas bastante extremas, como la exención efectiva de una amplia gama de protecciones medioambientales, la concesión de subvenciones gube amentales a las empresas más ricas del mundo e incluso la oferta de terrenos federales para centros de datos privados.
- Una tercera promueve y financia la exportación de tecnologías e infraestructuras de IA estadounidenses, con el objetivo de asegurar el liderazgo diplomático estadounidense y reducir la dependencia inte acional de los sistemas de IA de países adversarios.
Esta avalancha de medidas dio lugar a momentos mediáticos espectaculares, como un discurso de una hora del presidente y la firma de documentos en el escenario. Pero, aunque la industria tecnológica aplaudió estos anuncios que engrosarán sus arcas, estos ocultaron el hecho de que la administración está destruyendo las mismas políticas que permitieron a Estados Unidos convertirse en líder mundial en IA.
Para mantener el liderazgo del país en IA, hay que entender qué lo ha propiciado. A continuación, se presentan cuatro políticas públicas específicas de largo plazo que han ayudado a EE UU a alcanzar este liderazgo, ventajas que la administración está socavando.
Invertir fondos federales en I+D
Los productos de IA generativa lanzados recientemente por empresas estadounidenses, como ChatGPT, se desarrollaron con investigación y desarrollo financiados por la industria. Pero la I+D que hace posible la IA en la actualidad fue financiada en gran parte por agencias gube amentales federales, como el Departamento de Defensa, la Fundación Nacional de Ciencias, la NASA y los Institutos Nacionales de Salud, a partir de la década de 1950. Esto incluye el primer programa de IA que tuvo éxito en 1956, el primer chatbot en 1961 y los primeros sistemas expertos para médicos en la década de 1970, junto con avances en el aprendizaje automático, las redes neuronales, la retropropagación, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural.
Los impuestos de los estadounidenses también financiaron avances en hardware, redes de comunicaciones y otras tecnologías subyacentes a los sistemas de IA. La financiación pública de la investigación sustentó el desarrollo de las baterías de iones de litio, los microdiscos duros, las pantallas LCD, el GPS, la compresión de señales de radiofrecuencia y muchos otros componentes de los teléfonos inteligentes actuales, junto con los chips utilizados en los centros de datos de IA e incluso en la propia Inte et.
En lugar de aprovechar esta trayectoria de investigación de primer orden, la Administración Trump está recortando la financiación de I+D, despidiendo a científicos federales y exprimiendo a las principales universidades de investigación. El plan de acción de esta semana recomienda invertir en I+D, pero el presupuesto real de la Administración propone recortar la I+D no relacionada con la defensa en un 36 %. También propone medidas para coordinar y orientar mejor la I+D federal, pero la coordinación no generará más financiación.
Hay quien dice que las inversiones en I+D de las empresas compensarán la diferencia. Sin embargo, las empresas realizan investigaciones que benefician a sus resultados, no necesariamente al interés nacional. La inversión pública permite una amplia investigación científica, incluida la investigación básica que carece de aplicaciones comerciales inmediatas, pero que a veces acaba abriendo mercados enormes años o décadas más tarde. Eso es lo que ha ocurrido con la industria actual de la inteligencia artificial.
Apoyo a la inmigración y a los inmigrantes
Más allá de la inversión pública en I+D, Estados Unidos lleva mucho tiempo atrayendo a los mejores investigadores e innovadores del mundo.
La IA generativa actual se basa en el modelo transformador (la T de ChatGPT), descrito por primera vez por un equipo de Google en 2017. Seis de los ocho investigadores de ese equipo nacieron fuera de Estados Unidos y los otros dos son hijos de inmigrantes.
Esto no es una excepción. Los inmigrantes han sido fundamentales para el liderazgo estadounidense en IA. De las 42 empresas estadounidenses incluidas en la clasificación de Forbes de las 50 mejores startups de IA para 2025, el 60 % tiene al menos un cofundador inmigrante, según un análisis del Instituto para el Progreso de la Sociedad. Los inmigrantes también han cofundado o dirigen las empresas que se encuentran en el centro del ecosistema de la IA: OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Nvidia, Intel y AMD.
El término «fuga de cerebros» se acuñó por primera vez para describir la salida de científicos de otros países hacia Estados Unidos después de la Segunda Guerra Mundial, en beneficio de los estadounidenses. Lamentablemente, la tendencia ha comenzado a invertirse este año. Estudios recientes sugieren que el país ya está perdiendo su ventaja en materia de talento en IA debido a las medidas antiinmigración del Gobie o (incluidas las medidas adoptadas contra los investigadores en IA) y los recortes en la financiación de I+D.
Prohibición de los acuerdos de no competencia
Atraer mentes brillantes es solo la mitad de la ecuación; darles libertad para innovar es igual de importante.
Silicon Valley recibió su nombre por las empresas de mediados del siglo XX que fabricaban semiconductores a partir del silicio, empezando por la fundación de Shockley Semiconductor en 1955. Dos años más tarde, un grupo de empleados, los «ocho traidores», dimitió para crear una empresa competidora, Fairchild Semiconductor. A finales de la década de 1960, sucesivos grupos de antiguos empleados de Fairchild se marcharon para fundar Intel, AMD y otras empresas que recibieron el nombre colectivo de Fairchildren.
Las empresas de software e inte et siguieron sus pasos, fundadas de nuevo por personas que habían trabajado para sus predecesoras. En la década de 1990, antiguos empleados de Yahoo fundaron WhatsApp, Slack y Cloudera; la «mafia de PayPal» creó LinkedIn, YouTube y empresas de tecnología financiera como Affirm. Los antiguos empleados de Google han creado más de 1.200 empresas, entre ellas Instagram y Foursquare.
La IA no es diferente. OpenAI tiene fundadores que trabajaron en otras empresas tecnológicas y antiguos alumnos que han creado más de una docena de startups de IA, entre las que destacan Anthropic y Perplexity.
Según muchos historiadores, esta fluidez laboral y la innovación que ha generado han sido posibles en gran parte gracias a que la Constitución de Califo ia de 1872 se ha interpretado en el sentido de que prohíbe los acuerdos de no competencia en los contratos de trabajo, una protección estatal que Califo ia (EE UU) solo compartía originalmente con Dakota del Norte y Oklahoma (EE UU). Estos acuerdos vinculan a uno de cada cinco trabajadores estadounidenses.
El año pasado, la Comisión Federal de Comercio (FTC) bajo la presidencia de Biden tomó medidas para prohibir los acuerdos de no competencia en todo el país, pero un juez federal nombrado por Trump ha suspendido la medida. La actual FTC ha manifestado un apoyo limitado a la prohibición y podría estar dispuesta a retirarla. Si persisten los acuerdos de no competencia, la innovación estadounidense en materia de IA especialmente fuera de Califo ia, EE UU, se verá limitada.
Adopción de medidas antimonopolio
Uno de los anuncios de esta semana exige la revisión de las investigaciones y acuerdos de la FTC que «suponen una carga para la innovación en IA». Durante la última administración, la agencia estaba investigando las acciones de Microsoft en materia de IA y varias grandes empresas tecnológicas han llegado a acuerdos que, según sus abogados, imponen condiciones excesivas, lo que significa que esta medida podría frustrar los recientes avances en la política antimonopolio. Esto es un problema porque, además de la fluidez laboral lograda con la prohibición de las cláusulas de no competencia, la política antimonopolio también ha actuado como un lubricante clave para el engranaje de la innovación en Silicon Valley.
Los principales casos antimonopolio de la segunda mitad del siglo XX, contra AT&T, IBM y Microsoft, permitieron la innovación y el florecimiento del mercado de los semiconductores, el software y las empresas de inte et, como ha descrito la experta en antimonopolio Giovanna Massarotto.
William Shockley pudo fundar la primera empresa de semiconductores en Silicon Valley solo porque AT&T se vio obligada a ceder la licencia de su patente sobre el transistor como parte de un acuerdo judicial que resolvió una demanda antimonopolio del Departamento de Justicia contra la empresa en la década de 1950.
El mercado del software despegó entonces porque, a finales de la década de 1960, IBM desagregó sus ofertas de software y hardware como respuesta a la presión antimonopolística del Gobie o federal. Como explica Massarotto, el decreto de consentimiento de AT&T de la década de 1950 también contribuyó al florecimiento del software de código abierto, que desempeña un papel importante en el ecosistema tecnológico actual, incluidos los sistemas operativos para teléfonos móviles y servidores de computación en la nube.
Mientras tanto, muchos atribuyen el éxito de las empresas de Inte et de principios de la década de los 2000, como Google, al respiro competitivo creado por la demanda antimonopolio del Gobie o federal contra Microsoft en la década de 1990.
Una y otra vez, las medidas antimonopolio dirigidas contra los actores dominantes de una época han permitido la formación de la siguiente. Y hoy en día, las grandes empresas tecnológicas están asfixiando el mercado de la IA. Si bien los defensores de las medidas antimonopolio se mostraron optimistas, con razón, sobre la postura de esta administración tras los nombramientos clave realizados al principio, los anuncios de esta semana deberían frenar ese entusiasmo.
"No quiero perder de vista la situación actual: debemos aspirar a un futuro en el que la IA mejore nuestras vidas gracias a sus usos positivos"
Sin embargo, si Estados Unidos quiere seguir liderando el mundo en esta tecnología, debemos invertir en lo que nos convirtió en líderes en primer lugar: investigación pública audaz, puertas abiertas al talento global y competencia leal.
Dar prioridad a los beneficios a corto plazo de la industria por encima de estos principios fundamentales no solo pondrá en peligro nuestro futuro tecnológico, sino que también pondrá en peligro el papel de Estados Unidos como superpotencia mundial en materia de innovación.
Asad Ramzanali es director de Inteligencia Artificial y Política Tecnológica en el Vanderbilt Policy Accelerator. Anteriormente fue jefe de gabinete y subdirector de estrategia de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca bajo la presidencia de Biden.