El mapa no es el territorio
Alfred Korzybski
No, la adopción de la IA no podía producirse a dos velocidades. Y, sin embargo, lo irónico era que justo ahora, cuando el acceso a Internet era casi ubicuo, la globalización empezaba a resquebrajarse. La búsqueda de soberanía tecnológica, la fricción regulatoria o, simplemente, la desconfianza podía abrir nuevas brechas y hacer que el uso fuera desigual. Es más, Nadella iba más allá y se preguntaba de qué servía tener soberanía si no se traducía en uso.
Por eso quiso aprovechar el altavoz de esta cita mundial. Días antes, Microsoft había publicado un mapa que mostraba el uso de la IA por países. Aunque reconocían que utilizaban una métrica imperfecta para medirlo. Quizá por eso eligieron la palabra «difusión», y no «adopción» como indicador.
Los colores señalaban quién avanzaba y quién se quedaba atrás. A finales de 2025, la IA generativa alcanzaba una difusión del 16%; es decir, un sexto de la población mundial había entrado en contacto con esta tecnología. El hemisferio norte, con un 24%, superaba con holgura al sur, con un 14%.
Una brecha se abría a simple vista. Pero el mapa ofrecía pistas sobre cómo cerrarla. Había que mirar el detalle y ver quién lideraba y por qué, qué hacía que unos países avanzaran más rápido… y qué los frenaba.
No, Estados Unidos no lideraba el ranking.
Estados Unidos, cuna de ChatGPT, ocupaba el puesto 24 con un 28% de difusión. España aparecía en el sexto puesto, con un 41,8%. Pero el país que encabezaba el ranking mundial era Emiratos Árabes Unidos (EAU). Su cifra: un 64%.
En octubre de 2017, cinco años antes de que ChatGPT popularizara la IA generativa, EAU nombró al primer ministro de inteligencia artificial del mundo. Ese mismo año lanzó una estrategia nacional que identificaba nueve sectores prioritarios e incorporaba marcos de gobernanza cuando muchos gobiernos aún debatían si la IA merecía una política propia.
Esa anticipación fue clave. Cuando llegó la ola de ChatGPT, otras formas de IA llevaban años integradas en los servicios públicos, presentes en el debate institucional y aceptadas por la población. Los indicadores de confianza sobre esta tecnología reflejaban esa ventaja acumulada.
En 2025, el Edelman Trust Barometer situaba la confianza en la IA en EAU en torno al 67%, muy por encima de países occidentales. Si bien la confianza explicaba el primer puesto, no aclaraba por qué Estados Unidos caía hasta el 24. Los promedios nacionales quizá escondían otra grieta: la interna. El 28% de difusión en Estados Unidos no distinguía entre un ejecutivo en San Francisco… y un agricultor en Mississippi.
Algunos países aceleran, otros se estancan.
El país que había subido más puestos en solo seis meses resultó ser Corea del Sur, que pasó del puesto 25 al 18. Su base de usuarios en ese periodo creció un 81%. Sería tentador atribuirlo al Comité Nacional de Estrategia de IA o al empuje de gigantes tecnológicos locales como Naver. Sin embargo, lo que realmente disparó el uso fue un fenómeno cultural: en abril, imágenes estilo Ghibli generadas con ChatGPT se hicieron virales. Millones probaron la IA por primera vez: era accesible a cualquiera, ya que las instrucciones podían darse en coreano.
Ahora bien, no todos los países consiguen que los modelos entiendan la lengua local. Basta pensar que en África se hablan aproximadamente dos mil lenguas, incluidos dialectos indígenas, según la UNESCO. Los modelos están entrenados mayoritariamente en inglés, es decir, arrastran una visión anglosajona del mundo. Un nuevo colonialismo que proyectos como Masakhane quieren combatir.
Senegal, por ejemplo, es un país multilingüe. Aunque tiene como lengua oficial el francés, se hablan más de treinta lenguas. Quizá eso explique por qué registró uno de los avances más bajos a lo largo de 2025. El índice de difusión no varió durante todo el año, quedándose anclado en el 12,9%. El mapa lo pintaba con un color apagado. Pero no todo era el idioma. Fuera de Dakar los cortes de luz son habituales y la falta de infraestructura tecnológica se traduce en una mayor latencia para unos usuarios que accedían casi exclusivamente desde smartphones.
¿Consumir o construir?
En Sudamérica los índices de difusión en el cono sur eran más altos que en el resto del continente: Chile aparecía en el puesto 47, con un 20,8% de difusión, por delante de Brasil, con un 17%. Ambos países habían sido pioneros en la búsqueda de soluciones soberanas; es decir, habían apostado por entrenar modelos localmente. Brasil fue el primero con Amazonia IA, entrenada en portugués brasileño, que inspiró el proyecto chileno Patagonia IA.
Eso sí, ambos apostaban por un enfoque híbrido: aprovechar la innovación de los grandes actores de la IA a corto plazo, mientras desarrollaban mayor autonomía a medio y largo plazo. El objetivo no era competir en modelos de frontera, sino evitar una dependencia total de sistemas entrenados y regulados fuera de la región.
Tanto Chile como Brasil disponían de infraestructura propia… lo que les había permitido avanzar hacia cierta soberanía tecnológica. Sin embargo, en África, con menos capacidad para desarrollar estos programas, aparecía una amenaza mayor para los gigantes tecnológicos americanos: DeepSeek. Optimizado para funcionar allí donde la infraestructura es más frágil. Y, además, no llegaba solo, sino que estaba acompañado de Huawei.
Su presencia no tenía que ver con preferencias ideológicas ni con grandes estrategias nacionales, sino con algo más simple: funciona, es económico y requiere menos recursos. La elección no era entre modelos, sino entre tener acceso o no tenerlo. El precio para quien lo adopta es meter un caballo de troya en la infraestructura.
El mapa no es el territorio, pero cumplía su función
En Davos, Nadella necesitaba una narrativa simple. La IA estaba llegando a todos. El crecimiento era inevitable. Adoptad rápido… o quedaos atrás.
Pero el territorio contaba otra historia. Adoptar no era lo mismo que controlar. Un uso elevado podía convivir con una dependencia profunda. Países con más usuarios no necesariamente tenían más capacidad para decidir sobre los modelos que utilizaban.
El mapa cumplía su función. Simplificaba una realidad compleja y convertía una tensión en urgencia. Hablaba de difusión, pero no distinguía entre un uso recreativo y uno productivo, ni mostraba la lengua en la que los modelos habían sido entrenados ni la infraestructura que los sostenía. Ahí estaba la verdadera brecha: entre los países capaces de controlar su futuro… y los que no.