Tras un verano sin precedentes para la IA en lo que respecta al lanzamiento de modelos y a los incidentes de seguridad, Vicente Luciani (X05), cofundador y presidente ejecutivo de Artefact, empresa líder en Europa en consultoría sobre inteligencia artificial, pone en perspectiva el debate sobre la soberanía en materia de inteligencia artificial. Según él, Europa aún dispone de recursos para garantizar tanto la competitividad como la resiliencia.
¿Por qué el concepto de soberanía está tan presente hoy en día en los debates en torno a artificial intelligence?
La soberanía, ante todo, no es autarquía. Es la capacidad de conservar la posibilidad de elegir. Poder decidir, en cualquier momento, qué tecnología utilizar, dónde se ejecuta y en qué condiciones, así como tener la capacidad de cambiar de una a otra.
La soberanía siempre ha sido una cuestión prioritaria para los gobiernos, pero es la primera vez que las empresas también perciben con tanta claridad lo crucial que es este concepto. En los últimos meses se han producido dos cambios: La tecnología se ha convertido, en gran medida, en un arma. (en junio, Washington clasificó dos modelos como tecnología militar), y algunos países han comenzado a impedir el acceso de otros a herramientas de alto rendimiento (Anthropic se vio obligada a retirar temporalmente Fable a petición expresa del Gobierno de EE. UU.).
¿De qué manera los acontecimientos recientes han puesto aún más de relieve las cuestiones relacionadas con la soberanía?
Las noticias de este verano han sido especialmente reveladoras en lo que respecta al rendimiento de los modelos y a los riesgos asociados. Si bien en los últimos tres meses se ha observado que el el mayor volumen de autorizaciones de uso de imágenes de toda la historia (75 modelos en 36 laboratorios), varios incidentes han puesto de manifiesto que los modelos de IA de vanguardia no son como el resto de herramientas tecnológicas.
En primer lugar, debemos recordar que, en 2025, todas las organizaciones se enfrentaban a casi 2.000 ciberataques a la semana: un aumento del 70% con respecto a 2023. Entre el 11 y el 21 de julio, los modelos que se estaban evaluando en cuanto a sus capacidades cibernéticas se escaparon del entorno de pruebas de OpenAI, accedieron a Internet y se infiltraron en los sistemas de producción de Hugging Face.
Cuando los modelos estadounidenses de fabricación propia se negaron a descifrar el código ofensivo para resolver el incidente, ¡los ingenieros tuvieron que recurrir incluso a un modelo chino, el GLM-5.2, para organizar la defensa! Posteriormente, a finales de agosto, OpenAI ha suspendido el entrenamiento de sus modelos más avanzados ya que no podía descartar que su modelo Astra supusiera un riesgo para las “capacidades cibernéticas críticas”.
¿Cómo cree que evolucionará en el futuro esta carrera por el rendimiento de los modelos de IA?
Mi hipótesis central es que la comoditización de los modelos seguirá acelerándose, ofreciendo inteligencia accesible a unos costes cada vez más bajos. Esta es la dirección que está tomando el mercado con la reciente explosión de soluciones de peso abierto (en las que se comparten los pesos de los modelos), que muestran un rendimiento entre un 2% y un 3% inferior a cambio de un precio drásticamente reducido (aproximadamente un 80% más barato). Tenga en cuenta que todos estos modelos ya ofrecen un rendimiento excepcional, y que la ganancia marginal incremental de los modelos propios solo puede justificarse para aplicaciones altamente críticas o de nicho. Por último, considere que un modelo abierto respaldado por data contextualizado y un conjunto de pruebas personalizado superará en rendimiento a un modelo Frontier independiente.
Este concepto no debe confundirse con el de «código abierto», que hace referencia a modelos cuyo proceso de entrenamiento completo se hace público. Recientemente se ha producido una oleada de modelos chinos de peso abierto que ha traspasado los límites de la tan publicitada DeepSeek, incluyendo Qwen (Alibaba), GLM (Zhipu), Kimi (Moonshot), y Hunyuan (Tencent).
Sin embargo, no se puede descartar que se produzca una divergencia en el rendimiento de los modelos, con la aparición de un líder entre los laboratorios de IA que consiga alcanzar la esquiva inteligencia artificial general. Por ejemplo, a principios de septiembre, OpenAI presentó GPT-6 Astra como “el inicio de la era de la IA general”, que supone un gran avance en las capacidades para tareas a largo plazo.
Para las empresas que buscan soberanía al tiempo que acceden a modelos de primer nivel, ¡el «open weight» es la solución! En concreto, para una empresa que pretenda implementar la IA, recomendamos integrar estos modelos mediante una arquitectura que mantenga el valor crítico dentro de la propia empresa (el contexto y el marco de trabajo de la empresa) y considerar la implementación de modelos de peso abierto en una infraestructura con sede en Francia. Si bien la soberanía perfecta no existe, sí es posible lograr una dependencia controlada.
¿Qué medidas deberían adoptarse a nivel francés y europeo para salvaguardar nuestro margen de maniobra frente a estos cambios tecnológicos? ¿Sigue Europa en la carrera por desarrollar soluciones soberanas?
Europa debe adoptar una visión pragmática respecto a su posicionamiento en las principales capas tecnológicas de la inteligencia artificial. En términos generales, existen dos: infraestructura y modelos.
En lo que respecta a la infraestructura informática, es evidente que debemos acelerar el despliegue de los centros data en Europa y en Francia, y el creciente apoyo público nos está llevando por el buen camino. Me gustaría añadir un matiz recordando a todos que la soberanía no se limita a una presencia física en territorio europeo. El orgullo colectivo que siguió a La inversión de 45 000 millones de euros de SoftBank En la cumbre «Choose France» a veces se pasa por alto el hecho de que la electricidad descarbonizada constituye una de nuestras principales ventajas competitivas y debe asignarse con moderación. Lamentablemente, la adopción del «peso abierto» no está actualmente arraigada en la cultura europea, a diferencia de lo que observamos en China y Estados Unidos. El data de Encuesta a desarrolladores de Mozilla de 2026 es inequívoco: Europa Occidental y Sudamérica son las únicas regiones en las que los modelos cerrados superan a los abiertos, con unas tasas de adopción de los modelos abiertos pasando de 90% en China a 70% en Europa… Existe una necesidad urgente de cambiar esta mentalidad a escala europea, ya que estas tecnologías bien podrían representar nuestra mejor esperanza para el futuro.
“Si bien la soberanía perfecta no existe, ¡la dependencia controlada sí es posible!”
Se trata de una cuestión cultural, marcada por una auténtica falta de familiaridad, pero también de disponibilidad del servicio: los modelos cerrados siempre cuentan con múltiples capas operativas que facilitan su implementación, a diferencia de las alternativas abiertas. Por lo tanto, debemos desarrollar rápidamente los componentes de software necesarios para implementar estos modelos abiertos con el mismo nivel de servicio que los cerrados (fiabilidad y estandarización de las API, orquestación, ajuste fino, etc.). En este sentido, el anuncio, realizado el 30 de septiembre, del lanzamiento de la startup de infraestructura de IA Blackfuel es una excelente noticia, ya que esta Reproductor neocloud especializado en inferencia de IA.
Aun así, Europa no debe abandonar la lucha por la inteligencia. Una decisión política podría prohibir fácilmente el uso de modelos abiertos (que quedarían rápidamente obsoletos), ya que estos siempre presentan los puntos ciegos de su entrenamiento, además de posibles problemas de desajuste. La señal que envía Mistral Este verano debería suponer una llamada de atención colectiva. Al carecer de un modelo competitivo de gama alta desde el Mistral Large 2 (julio de 2024), Mistral se vio obligada a incorporar un modelo chino, el GLM-5.2, y se reposicionó en gran medida como operador cloud e integrador de modelos extranjeros. El anuncio de Mistral Grande 4 Es una buena noticia, pero ha llevado bastante tiempo y su rendimiento sigue estando muy lejos de la frontera de los modelos generalistas (Índice de Vals). ¡Debemos volver a invertir de forma masiva ahora mismo en la carrera por los modelos de vanguardia!
¿Qué papel desempeña Artefact en este debate?
Han pasado más de 10 años desde que puse en marcha Artefact, y nos hemos centrado exclusivamente en la implantación de Data y la inteligencia artificial en empresas de todo el mundo. Nuestra función consiste en impulsar la competitividad económica mediante la adopción de nuevas tecnologías. Actualmente hemos alcanzado una envergadura que nos proporciona una experiencia sobre el terreno sin igual, con 2.600 personas repartidas en 26 oficinas en todo el mundo.
Nuestro lema siempre ha sido “La IA tiene que ver con las personas,”, lo que refleja nuestra convicción de que la transformación de las formas de trabajar y las estrategias de generación de valor corporativo deben situar siempre a las personas en el centro. En lo que respecta a las actividades principales actuales de Mistral, ¡somos, en esencia, competidores que atendemos las mismas necesidades de asesoramiento de los clientes!
Estamos comprometidos a contribuir en cuestiones relacionadas con la soberanía nacional. Por ello, hemos creado un Academia de IA hace años, con el objetivo de formar al mayor número posible de personas en inteligencia artificial, y es también la fuerza motriz que impulsa nuestra participación en el Consorcio AION para responder a la Comisión Europea Gigafábricas de IA licitación, cuyo objetivo es construir una infraestructura informática soberana en Francia y en toda Europa.
