La intel·ligència artificial es percep cada vegada més com un factor estratègic en la capacitat d'actuació d'un país. Els governs de tot el món esperen que aquesta tecnologia els ajudi a superar reptes nacionals complexos, augmentar la creació de valor econòmic i prestar els serveis públics de manera més eficient. Al mateix temps, els riscos per a la seguretat, l'estabilitat i la competitivitat cobren protagonisme, de manera que la IA no només es veu com un motor d'innovació, sinó també com una font potencial de noves dependències.

En aquest context, sorgeix el dubte de quant control poden assegurar els països sobre tecnologies que actualment es desenvolupen i operen principalment als Estats Units i la Xina. Per això, el focus s'està desplaçant cap a la sobirania de la IA: la capacitat de prendre decisions importants sobre l'ús, el control i el desenvolupament posterior dels sistemes d'IA de manera independent. Cada nació desenvolupa la seva pròpia estratègia. Alguns països aspiren a una "autosuficiència" de gran abast i a un control exhaustiu. Altres —especialment els que no tenen capacitat per a un desenvolupament d'IA totalment independent— persegueixen un enfocament gradual, basant-se en la infraestructura i l'experiència existents i complementant-les amb associacions estratègiques per tancar les bretxes tecnològiques.

Capacitat d'actuació mitjançant la llibertat d'elecció i infraestructura

En essència, la sobirania de la IA tracta sobre la llibertat d'elecció. Els països i les organitzacions han de poder triar les eines adequades per a tasques específiques dins de les seves fronteres, mantenir el control sobre les seves dades i operar aplicacions de manera flexible sense estar lligats a proveïdors o enfocaments individuals. La base per a això és una cadena de subministrament digital diversificada i resilient que garanteixi l'autonomia i les opcions.

La Llei d'IA de la UE, com a marc jurídic basat en el risc, pretén crear seguretat jurídica i reforçar la confiança a partir d'agost de 2024, tot i que també ha estat criticada per crear barreres a la innovació amb obligacions de compliment i sancions potencials de milions d'euros. Per facilitar un futur amb diverses opcions d'IA, els països aborden cada vegada més els obstacles pràctics d'una digitalització sobirana recolzada en la IA; en particular, els alts costos i els requisits d'infraestructura. Un pilar important és el desenvolupament de mercats dinàmics que permetin diferents solucions i creïn així la màxima capacitat d'elecció.

Infraestructura accessible

Les estratègies polítiques solen centrar-se en centres de dades d'alt rendiment per a l'entrenament de models d'IA generals, però poden passar per alt la infraestructura per a un ús productiu ampli. En particular, les xarxes distribuïdes (Edge) situades a prop dels usuaris són fonamentals per oferir aplicacions d'IA amb baixa latència, alt rendiment i escalabilitat. Tot i que certes funcions d'IA s'executin directament en els dispositius finals, molts casos d'ús requereixen potència de càlcul addicional per a tasques d'inferència que es poden processar eficaçment a l'extrem de la xarxa.

Inclusivitat

Molts països persegueixen l'objectiu de garantir que tota l'economia —des de les petites i mitjanes empreses fins a les institucions de recerca, la societat civil i les grans corporacions— es beneficiï de la transformació de la IA. Els models operatius sense servidor (serverless) i basats en l'ús redueixen les barreres d'entrada, ja que només es paguen els recursos que realment es consumeixen (pagament per ús) i no es requereixen grans inversions inicials.

Control sobre les dades

La capacitat de controlar exhaustivament les mateixes dades es considera un requisit important per a la sobirania. No es tracta de la pura localització de les dades, sinó de la integració de solucions de seguretat que aportin transparència, controlin l'accés de forma granular i tinguin en compte els requisits de compliment. Les arquitectures globals i distribuïdes permeten aplicar regles d'accés i controls allà on es processen les dades i s'operen les aplicacions d'IA.

Pilars de l'autonomia digital: estàndards, codi obert i promoció

Nombrosos països estan fixant les seves pròpies prioritats per impulsar la innovació de la IA en els seus mercats, per exemple, mitjançant programes per a grans models de llenguatge (LLM). Durant molt de temps van predominar els sistemes entrenats principalment amb conjunts de dades en anglès i, cada vegada més, en xinès, cosa que posava en desavantatge les regions amb accés limitat a aquests idiomes.

Com a resposta, hi ha un nombre creixent de models d'IA basats en conjunts de dades en idiomes locals que reflecteixen les característiques culturals i lingüístiques de regions específiques, sovint sota llicències obertes. La UE està invertint fortament en els seus propis models europeus i, en particular, en llengua alemanya, per reduir la seva dependència dels proveïdors nord-americans i xinesos. L'objectiu és desenvolupar models oberts i multilingües que tinguin en compte sistemàticament les llengües, els valors i les normatives europees, com la Llei d'IA de la UE.

En definitiva

En conjunt, és clar que els països utilitzen la IA de formes molt diverses per assolir més sobirania digital, amb conseqüències tècniques i normatives de llarg abast. La clau serà establir mercats d'IA dinàmics, oberts i competitius que garanteixin la llibertat d'elecció, redueixin les dependències i obrin així importants oportunitats d'innovació i creixement, especialment per a les economies europees.