La inteligencia artificial modifica a la vez la escala, la velocidad y el acceso a las competencias. Según Sébastien Garnault, fundador de Garnault & Associés y del Paris Cyber Summit, la regulación ganaría en centrarse en el acceso a la potencia de los sistemas, más que en los modelos o los usos por separado. En esta lógica, las nubes juegan el papel de centrales, y queda por saber quién controlará las llaves de paso.
Hasta ahora, la regulación busca encuadrar los modelos por un lado y los usos por otro. El autor propone vincular ambos al concentrarse en lo que los modelos hacen posible y en lo que los usos producen. Esta potencia multiplica la escala, comprime el tiempo y sustituye a la competencia. Actuar sobre ella permitiría, según él, actuar sobre los tres a la vez.
La energía nuclear ofrece un precedente. Frente al átomo, los Estados han regulado los usos, pero también el acceso a los materiales, las instalaciones y las tecnologías sensibles. El uranio poco enriquecido alimenta reactores, mientras que el uranio altamente enriquecido puede servir para fabricar un arma. El nivel de control debe depender, por tanto, de las capacidades efectivamente accesibles, un principio que el autor considera aplicable a la IA.
Una base de potencia, accesos diferenciados
Un mismo modelo puede utilizarse de maneras muy diferentes. Puede solo responder preguntas, o bien leer documentos, buscar en Internet, escribir y ejecutar código. Utilizado en modo agencial, actúa directamente, enviando mensajes, realizando pedidos o pilotando una máquina. La potencia depende de la base que la soporta, es decir, el cálculo, los modelos, las infraestructuras y los datos, pero también del acceso abierto a las herramientas y a la autonomía.
Un uso cotidiano no exige la potencia que necesitan la defensa, el espionaje o un laboratorio de investigación. Para el autor, el control debe seguir las capacidades abiertas, y no el estatus de quien las solicita. La regla que propone se resume en una frase: cuanto más capacidades abre un acceso, más debe ser controlado. Los proveedores de los accesos más potentes deberían así conocer a sus clientes y rastrear lo que les abren, siguiendo el modelo del conocimiento del cliente en la banca.
Cada uno responde de lo que hace posible
El riesgo, subraya el autor, no tiene nada de teórico. En 2025, una campaña de espionaje apuntó a una treintena de organizaciones. Según la empresa que la frustró, una IA ejecutaba entre el 80 y el 90 % de las tareas. El atacante no habría forzado ninguna puerta: habría dividido la operación en pequeñas tareas anodinas, cada una autorizada, cuyo conjunto era peligroso.
A cada actor se le atribuiría entonces una parte de responsabilidad. El proveedor del modelo respondería de las capacidades que abre, quien combina modelos y herramientas de lo que la combinación hace posible, y el usuario de sus actos y sus efectos. El criterio común seguiría siendo la potencia efectivamente accesible: lo que el sistema sabe hacer, a qué escala, con qué herramientas, qué datos y qué autonomía.
¿Quién controla las llaves de paso?
Nadie controla hoy en solitario toda la cadena, desde los chips hasta los modelos, desde la nube hasta los datos. Cada uno negocia su acceso a partir del eslabón que controla, y el autor recuerda que Estados Unidos lo ha entendido al controlar la exportación de los chips más avanzados. Para el código abierto, la situación es diferente: un modelo publicado se copia infinitamente y ya no puede retirarse. El control se desplaza entonces hacia el cálculo necesario para hacerlo funcionar, y hacia quienes lo despliegan. Los más eficientes no son europeos, pero los datos y la electricidad, que Europa y Francia, gracias al átomo, pueden condicionar, siguen siendo palancas.
Para Sébastien Garnault, la palanca última sigue siendo la capacidad creíble de condicionar el acceso a la potencia, hasta el punto de negarlo. La pregunta ya no es si la IA será gobernada, sino quién controlará las llaves de paso, y bajo qué condiciones.
