Nick Perot

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Argentina

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Maximiliano Firtman

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1 day ago

La carta completa, traducida al español. ----- Pesos abiertos y liderazgo estadounidense en IA ----- 24 de julio de 2026 En la década de 1980, los primeros pioneros del software de código abierto desafiaron la creencia predominante de que el software solo avanzaría si las empresas mantenían un control estricto sobre su código. Este movimiento impulsó un ecosistema transparente en el que desarrolladores de todo el mundo pudieran estudiar, modificar y mejorar el software. El software desarrollado por la comunidad de código abierto hoy sostiene gran parte de Internet y sirve de base para sistemas utilizados por las empresas tecnológicas más grandes del mundo, así como por las fuerzas armadas estadounidenses y las agencias federales que llevan adelante investigaciones científicas, tareas de ciberseguridad y otras misiones críticas. El código abierto hizo mucho más que reducir el costo del software: creó una base compartida de conocimiento sobre la cual generaciones de ingenieros y emprendedores estadounidenses construyeron su soberanía institucional. Estados Unidos enfrenta ahora una decisión similar con la inteligencia artificial. Su liderazgo en IA no será juzgado por un único modelo de frontera, sino por su capacidad para construir un ecosistema sólido y abierto que se extienda a todos los sectores. Esto es esencial para generar oportunidades de innovación y prosperidad en todo el país. Para lograrlo, es necesario ampliar el acceso a la IA, fomentar la competencia, desarrollar capas de aplicaciones robustas y darles a los estadounidenses un mayor control sobre la tecnología de la que dependen. Los modelos de pesos abiertos —modelos de IA que cualquiera puede descargar, inspeccionar, modificar y ejecutar en su propia infraestructura— son una parte importante de esa base, porque hacen que la IA avanzada sea más accesible, adaptable y esté ampliamente disponible. Los pesos abiertos amplían el acceso a la economía de la IA. Las startups, las empresas consolidadas, las universidades y las instituciones públicas pueden desarrollar productos sobre modelos avanzados sin tener que entrenar uno desde cero ni pagar precios de modelos de frontera para cada tarea. Los pesos abiertos permiten que cada organización asigne el modelo adecuado al trabajo adecuado y al costo adecuado, reservando las capacidades de escala de frontera para verdaderos problemas de frontera y utilizando modelos eficientes y especializados para todo lo demás. Esa disciplina es la que hará que la IA sea económicamente sostenible cuando su uso se extienda a miles de millones de tareas cotidianas. Estados Unidos ganará la era de la IA si consigue incorporarla a los procesos de trabajo de fábricas, hospitales, granjas, aulas y comercios de todo el país. Los pesos abiertos también fortalecen la competencia, y la competencia es lo que permite que los beneficios de la IA se distribuyan ampliamente en lugar de quedar concentrados en unas pocas manos. Al permitir que muchas organizaciones desarrollen, adapten e implementen modelos avanzados, los pesos abiertos generan competencia no solo entre los desarrolladores de modelos, sino también en los chips para la nube, las aplicaciones y los servicios. Esa competencia impulsa la innovación, reduce los costos y distribuye ampliamente los beneficios de la IA en toda nuestra economía. Los pesos abiertos también les dan un mayor control a los clientes. Cuando las organizaciones invierten en IA, quieren tener la certeza de que no quedarán atadas a un único proveedor ni perderán los conocimientos y las capacidades que desarrollen con el tiempo. Los modelos de pesos abiertos contribuyen a ofrecer esa garantía al permitir que las organizaciones controlen sus propios datos, evalúen y adapten los modelos a sus necesidades y los implementen donde lo exijan sus requerimientos comerciales. Y a medida que las organizaciones crean valor mediante la IA, los pesos abiertos les permiten conservar ese valor a través de modelos que se perfeccionan de manera autónoma, capacidades especializadas y conocimientos acumulados que impulsan la soberanía y la prosperidad de Estados Unidos. Por supuesto, los pesos abiertos implican riesgos reales y específicos. Una vez publicados, quedan fuera del control del desarrollador original, y las versiones modificadas resultan difíciles de rastrear o revertir. Pero la respuesta adecuada ante este riesgo no es prohibirlos. En un mundo en el que los atacantes informáticos utilizan IA avanzada, quienes se ocupan de la defensa necesitan acceder a modelos con capacidades comparables para poder detectar, simular y responder a las amenazas emergentes. Los modelos abiertos amplían las capacidades defensivas, aumentan la transparencia y permiten que distintos equipos descubran y corrijan vulnerabilidades. De hecho, la apertura podría ser uno de los caminos más importantes hacia la seguridad de la IA. Depender exclusivamente de modelos cerrados no es intrínsecamente seguro: estos pueden ser vulnerados, utilizados indebidamente o fallar de maneras que terceros no pueden detectar. Además, concentrar las capacidades avanzadas de IA detrás de un número reducido de modelos cerrados agrava ese riesgo. Esto genera unos pocos puntos únicos de falla, debilita la competencia y deja tecnologías críticas en manos de un pequeño grupo de proveedores. En cambio, los modelos de pesos abiertos permiten que una comunidad amplia de investigadores y desarrolladores examine su comportamiento, identifique vulnerabilidades, desarrolle salvaguardas y los mejore con el tiempo. Del mismo modo que el software de código abierto demostró que la transparencia puede ser más segura que la oscuridad, la seguridad de la IA podría depender de ofrecerles a más personas la capacidad de probar y fortalecer los modelos de los que depende la sociedad. Esto permite realizar evaluaciones y comparaciones rigurosas, ejercicios de equipos rojos y aplicar protecciones vinculadas con daños reales y demostrados, en lugar de asumir que los sistemas cerrados son más seguros por defecto. Un ecosistema sólido de IA no está garantizado. Los responsables de formular políticas tienen una oportunidad importante para actuar. Esto incluye ampliar el acceso a capacidad de cómputo para startups e investigadores, invertir en recursos compartidos para el entrenamiento —conjuntos de datos, herramientas y marcos de evaluación— y preservar la pluralidad en la frontera tecnológica, evitando restricciones prematuras sobre los modelos abiertos que ahoguen la competencia o trasladen la innovación al extranjero. Estas medidas también deben considerar cómo unas capas de aplicaciones sólidas pueden ampliar el uso soberano de la IA en toda la economía. Al darle forma a este ecosistema, los responsables de formular políticas deben tener cuidado de no confundir técnicas legítimas de desarrollo de modelos con la apropiación indebida. La destilación —la práctica de utilizar los resultados de un modelo para ayudar a entrenar o mejorar otro— es una técnica ampliamente utilizada para mejorar, evaluar y validar modelos. Refleja una larga tradición de aprender de las tecnologías existentes, desarrollarlas y perfeccionarlas, una tradición que ha contribuido a impulsar la innovación desde el surgimiento del movimiento del software de código abierto. En cambio, los intentos ilegales de extraer valor de modelos cerrados generan preocupaciones legítimas. Estas deberían abordarse mediante marcos jurídicos y comerciales específicos, en lugar de imponer restricciones generales sobre técnicas que desempeñan un papel importante en la innovación en IA. La era de la IA puede ser una era de prosperidad. Con las decisiones adecuadas, la IA de pesos abiertos puede ampliar las oportunidades, fortalecer la competencia, extender el liderazgo tecnológico de Estados Unidos, mitigar los riesgos y garantizar que los beneficios de esta extraordinaria tecnología se distribuyan ampliamente en toda nuestra economía. Vale la pena construir ese futuro, y Estados Unidos debería liderar su construcción. Firmantes: American Innovators Network · Andreessen Horowitz · Arcee AI · Arena · Black Forest Labs · Box · CrowdStrike · Dell Technologies · Emergence Capital · Hugging Face · IBM · The Linux Foundation · Mariana Minerals · Meta · Microsoft · Mistral · Mozilla · NVIDIA · Palantir · Perplexity · Reflection · Replit · ServiceNow · Telnyx · Y Combinator.

Nick Perot

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