a16z: la IA de código abierto es la «capa predeterminada» de la próxima fase de competencia en IA

El panorama competitivo de la IA está cambiando. La próxima fase de competencia ya no dependerá únicamente de quién pueda crear el mejor modelo, sino de quién pueda construir la mejor plataforma para crear modelos. Las herramientas de código abierto desempeñarán un papel crucial en esta transición. Su bajo coste de acceso y la amplia libertad de modificación que ofrecen a los desarrolladores probablemente las convertirán en la base del desarrollo de IA para startups e investigadores de todo el mundo.

La cuestión tiene una enorme trascendencia. Los modelos que sirvan de base para el desarrollo de IA —y no solo para su uso— se convertirán en la infraestructura subyacente de los sistemas de IA del mundo. Quien proporcione esa infraestructura podrá influir tanto en la dirección del desarrollo tecnológico como en los incentivos y las normas incorporados en todo el ecosistema.

Si la IA de código abierto constituye la base del futuro, la situación actual resulta preocupante. En estos momentos, el 80% de los desarrolladores que trabajan con herramientas de código abierto utiliza herramientas chinas. Un estudio reciente de a16z y OpenRouter muestra que, durante algunas semanas de 2025, los modelos chinos de código abierto representaron el 30% de todo el uso de IA. Este mismo enero, el gigante tecnológico chino Alibaba alcanzó un hito importante: su familia de modelos de IA Qwen se convirtió en el sistema de IA de código abierto con mayor adopción mundial y superó los 700 millones de descargas solo en Hugging Face. Un año antes, el desarrollador chino DeepSeek había publicado los pesos de un nuevo modelo de vanguardia con un rendimiento comparable al de los modelos líderes, que posteriormente ganó popularidad con rapidez en todo el mundo. La conclusión de estos datos es clara: aunque los sistemas propietarios de IA estadounidenses lideran el mundo, China encabeza actualmente el desarrollo de IA de código abierto.

Los responsables políticos estadounidenses han empezado a reconocer lo que está en juego, pero hace falta un esfuerzo mayor para establecer el liderazgo de Estados Unidos en IA de código abierto. Deben proteger y fomentar el desarrollo estadounidense de código abierto mediante medidas que resguarden estas herramientas de restricciones indebidas e impulsen su uso y adopción.

¿Qué es el código abierto y por qué es tan importante?

Breve historia del software de código abierto

El código abierto tiene una historia larga y rica en el ámbito del software. El término "código abierto" suele describir la distribución pública del código fuente de un programa, a menudo con el objetivo de fomentar el desarrollo y la mejora impulsados por la comunidad. Para considerarse de código abierto, el software debe permitir que cualquier persona ejerza permanentemente cuatro libertades fundamentales con relativamente pocas restricciones: usar, estudiar, modificar y compartir. El software de código abierto suele distribuirse bajo licencias permisivas que permiten a cualquier persona descargar, modificar y volver a compartir el código libremente. La definición de "software de código abierto" la mantiene la Open Source Initiative (OSI) y se centra en 10 condiciones específicas que deben cumplir las licencias de derechos de autor. La OSI ha trabajado para extender esta definición a la IA mediante la OSAID (Definición de IA de Código Abierto), una labor que continúa en curso.

El software de código abierto se ha convertido en un componente esencial de la industria tecnológica y de nuestra economía. Las licencias abiertas de derechos de autor ofrecen seguridad jurídica a cualquiera que desee crear y mejorar productos sobre esa base. Esta seguridad resulta crucial para las empresas y también para desarrolladores individuales y aficionados, que necesitan colaborar con facilidad en repositorios públicos de código —incluidos servicios populares como GitHub— sin quedar atrapados en complejidades jurídicas. El impacto es enorme: una investigación del economista Frank Nagle asignó al código abierto un valor de 8.8 billones de dólares. Un estudio de 2022 descubrió que hasta el 98% de los repositorios de código contenía al menos algún componente de código abierto. Como señaló un académico: "La red eléctrica nacional, los quirófanos, los monitores para bebés, las tecnologías de vigilancia y los sistemas de tratamiento de aguas residuales funcionan todos sobre software de código abierto."

El código abierto reduce las barreras a la competencia, la colaboración y la innovación, pues ayuda a reunir ecosistemas y comunidades de investigadores y aficionados para crear bienes públicos que actúan como alternativas a productos privados. En palabras de Fei-Fei Li, la "madrina de la IA": "El desarrollo de código abierto es importante en el sector privado, pero para el mundo académico es esencial" (énfasis en el original). Los investigadores dependen del código abierto porque les permite reproducir y validar resultados, y desarrollar nuevos avances y mejoras sobre trabajos anteriores.

Home Assistant ofrece un ejemplo. Comenzó como un pequeño proyecto del programador Paulus Schoutsen: un breve script de Python para automatizar el control de sus luces Philips Hue. Publicó el proyecto en GitHub y otras personas empezaron a desarrollarlo. Lo mejoraron continuamente para permitir el control local de otros dispositivos domésticos, sin depender de servicios de terceros que vigilaran a los usuarios, y para facilitar su uso a quienes no sabían programar. En 2024, millones de personas ya habían instalado Home Assistant y actualmente el proyecto está gestionado de forma activa por la organización sin ánimo de lucro Open Home Foundation.

Sin embargo, el código abierto supera el papel de alternativa a productos privados. Sus herramientas son bienes públicos capaces de generar beneficios económicos más amplios. Cualquiera puede acceder gratuitamente al código abierto y utilizarlo, lo que facilita mucho la creación de empresas o nuevos servicios. Al reducir los costes de investigación y desarrollo y permitir el uso y la modificación posteriores, el código abierto rebaja las barreras al emprendimiento y limita la concentración del mercado. Para los consumidores, una competencia más intensa se traduce en precios más bajos, productos de mayor calidad y más innovación. Para el conjunto de la economía, significa una distribución más amplia de los beneficios.

Además de las razones económicas y de política industrial, el código abierto sirve al interés público por otros motivos. En primer lugar, cuando el código está abierto, el software se puede auditar y examinar minuciosamente en busca de defectos. Los investigadores de seguridad pueden revisar vulnerabilidades en el código abierto que, de otro modo, quedarían ocultas tras un muro de pago o una API. Linus Torvalds, creador del sistema operativo Linux, formuló una conocida máxima: "Con suficientes ojos, todos los bugs son evidentes." Entre los usuarios empresariales encuestados por la Linux Foundation, el 78% afirmó que el código abierto mejoraba la seguridad.

IA de código abierto

Con el crecimiento explosivo de la industria de la IA, la IA de código abierto tiene el potencial de impulsar valor económico y social. La apertura en este ámbito puede sostener un ecosistema de innovación sin permisos, contribuir a limitar la concentración del mercado, favorecer la competencia y reducir los precios. De hecho, los desarrolladores pueden crear modelos más potentes y rentables sobre modelos de código abierto y producir herramientas capaces de servir a más propósitos y personas. La investigación económica expresa esta oportunidad en términos contundentes: en 2025, pasar de modelos cerrados de IA a modelos abiertos podría haber reducido los precios medios en más de un 70% y haber ahorrado 25,000 millones de dólares a los consumidores durante ese año. Como escribieron Bruce Schneier y Jim Waldo: "La comunidad de código abierto innova de múltiples formas y logra resultados casi comparables a los de esos modelos gigantes, pero capaces de ejecutarse en equipos domésticos y conjuntos de datos corrientes. Un terreno antes reservado a quienes disponían de abundantes recursos se ha convertido en un campo de juego para cualquiera con curiosidad, conocimientos de programación y un buen ordenador portátil. Quizá un mayor tamaño sea mejor, pero la comunidad de código abierto está demostrando que uno menor suele ser suficientemente bueno. Esto abre la puerta a LLM más eficientes, accesibles y austeros en recursos."

Aunque el código abierto no es una panacea, el mundo empresarial ya ha invertido sumas considerables en enfoques abiertos de IA. Miles de millones de dólares se destinan a empresas que adoptan métodos abiertos para desarrollar y publicar modelos de IA. En el campo de la IA, "abierto" puede tener distintos significados. Algunos desarrolladores publican los pesos del modelo; otros también publican una mayor parte de la "receta" circundante —detalles arquitectónicos, documentación de datos, código de entrenamiento y métodos de evaluación—. Estas opciones reducen en distinto grado las barreras a la innovación posterior, pero ambas amplían el acceso y disminuyen la dependencia de un pequeño número de modelos propietarios ofrecidos por grandes plataformas.

El código abierto también puede promover los intereses geopolíticos de Estados Unidos. Si la IA de código abierto se convierte en la base del futuro desarrollo de IA, el liderazgo estadounidense en este ámbito contribuirá a situar los valores de Estados Unidos en el centro del futuro de la IA. Sin embargo, las tendencias actuales avanzan en una dirección desfavorable: una parte importante de los desarrolladores de código abierto ya depende de herramientas chinas y la adopción de modelos chinos de código abierto se ha disparado. Si la "capa predeterminada" del desarrollo de IA se consolida en el extranjero, Estados Unidos perderá durante mucho tiempo su influencia sobre la infraestructura y los valores que dan forma a los sistemas de IA. Para invertir esta tendencia se necesita una agenda política que apoye el desarrollo de código abierto y lo mantenga fuera del punto de mira regulatorio. Los responsables políticos han elegido con frecuencia esta última vía.

Políticas sobre código abierto

Tras el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, una oleada de propuestas políticas trató el desarrollo abierto como algo especialmente peligroso, incluidas ideas amplias sobre licencias y restricciones a las publicaciones abiertas. Las peticiones de una regulación agresiva procedieron tanto de responsables políticos como de la industria y del mundo académico.

Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, declaró ante el Senado de Estados Unidos que actores maliciosos podrían reutilizar modelos de IA de código abierto para ataques biológicos. Geoffrey Hinton, defensor de la seguridad de la IA, comparó la apertura de grandes modelos de IA con la posibilidad de comprar armas nucleares en Radio Shack. Defensores de la seguridad de la IA, entre ellos el Future of Life Institute, propusieron imponer obligaciones gravosas a los modelos de código abierto, alegando que "representan riesgos significativos para la sociedad".

Esta reacción incluyó peticiones para crear un régimen regulatorio punitivo contra la IA de código abierto, como otorgar al Gobierno la facultad de impedir la publicación de modelos sin licencia. Los senadores Richard Blumenthal (demócrata de Connecticut) y Josh Hawley (republicano de Misuri) presentaron una propuesta destinada a establecer un amplio sistema de licencias para la IA, junto con nuevos controles de exportación que podrían afectar de forma desproporcionada a los modelos de código abierto. Los legisladores de California propusieron el proyecto SB 1047, que amenazaba a los desarrolladores de código abierto al exigirles supervisar y controlar los usos posteriores. Estas propuestas políticas no prosperaron, en parte por la preocupación sobre el efecto de las restricciones al código abierto en la competencia y la investigación.

La corriente de las políticas públicas empezó a cambiar en 2024 y 2025. La Orden Ejecutiva de la Administración Biden sobre el desarrollo y uso seguro, protegido y fiable de la inteligencia artificial solicitó comentarios sobre los pesos abiertos e insinuó que los modelos de pesos abiertos conllevaban riesgos: "Cuando los pesos de un modelo fundacional de doble uso están ampliamente disponibles —por ejemplo, cuando se publican en Internet— pueden aportar beneficios sustanciales a la innovación, pero también riesgos significativos para la seguridad, como la eliminación de las salvaguardas internas del modelo."

Sin embargo, los comentarios recopilados y la información empírica recibida por la NTIA (Administración Nacional de Telecomunicaciones e Información de Estados Unidos) indicaron que los riesgos marginales eran mucho menores y, en numerosos casos, meramente especulativos. El informe final de la NTIA reconoció los "amplios beneficios" de la IA de código abierto para la competencia y la innovación, y señaló que "distribuiría el control del mercado de la IA, alejándolo de unos pocos grandes desarrolladores de IA" y "permitiría a los usuarios utilizar modelos sin compartir datos con terceros, lo que aumentaría la confidencialidad y la protección de datos". El informe también se centró acertadamente en el "riesgo marginal", evaluando principalmente si la apertura generaba riesgos específicos adicionales respecto a los modelos propietarios. En ese contexto, rebatió y cuestionó las afirmaciones sobre los riesgos de la IA de código abierto y concluyó que el Gobierno debía vigilar los modelos de código abierto sin adoptar medidas que restringieran su disponibilidad. Del mismo modo, al final de la Administración Biden, la Oficina de Industria y Seguridad decidió excluir los modelos de pesos abiertos de sus restricciones a la exportación sobre la "difusión de IA", afirmando que sus "beneficios económicos y sociales… superan actualmente los riesgos".

Cuando el modelo chino de código abierto DeepSeek se publicó abiertamente, los legisladores reconocieron rápidamente la importancia de fortalecer la capacidad competitiva mundial de los proveedores estadounidenses de código abierto. En ese contexto, la Administración Trump convirtió el liderazgo estadounidense en código abierto en una prioridad y la Casa Blanca expresó repetidamente su apoyo. El Plan de Acción Nacional de IA publicado por la Administración en julio de 2025 dedicó una sección completa a la necesidad de "fomentar la IA de código abierto y de pesos abiertos". David Sacks, responsable de IA y criptomonedas de la Casa Blanca, elogió los esfuerzos del sector privado en materia de IA, subrayó que "para que Estados Unidos gane la carrera de la IA, también debe ganar en código abierto" y argumentó que el mercado "preferirá cada vez más el coste, la personalización y el control que ofrece el código abierto". Michael Kratsios, director de la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca, realizó declaraciones similares sobre la necesidad de ofrecer "una opción estadounidense viable" en código abierto.

Promover y proteger: una agenda política para la IA de código abierto

Los beneficios estratégicos, económicos y sociales de la IA de código abierto justifican que los responsables políticos promuevan y protejan activamente su uso. La posición actual de China en el mercado de código abierto añade urgencia a la actuación política. Si el Gobierno estadounidense quiere que los desarrolladores de modelos elijan herramientas estadounidenses de código abierto, debe ayudar a cultivar un ecosistema de desarrollo abierto en el que las herramientas de Estados Unidos puedan competir eficazmente con modelos extranjeros. Es posible que el escepticismo político hacia la IA de código abierto durante la fase inicial posterior al lanzamiento público de ChatGPT haya retrasado la innovación estadounidense en este campo, pero el consenso bipartidista emergente —el código abierto resulta esencial para la competitividad estadounidense en IA— ofrece la posibilidad de acelerar el progreso. Para convertir este consenso en acciones, los responsables políticos pueden impulsar el crecimiento del mercado mediante la promoción del desarrollo y uso de IA de código abierto, y la protección de la capacidad de startups y emprendedores para elegir la creación de herramientas abiertas.

Promover la IA de código abierto

Para que Estados Unidos lidere el desarrollo de IA de código abierto, los responsables políticos deben incentivar y apoyar tanto su desarrollo como su uso. Cuatro mecanismos pueden contribuir a promoverla: expresar apoyo, contratar soluciones desde el Gobierno, desarrollar desde el Gobierno y reducir las barreras.

Reivindicar el código abierto

Una de las formas más importantes en que los responsables políticos pueden promover la IA de código abierto consiste en expresar públicamente su apoyo. Las declaraciones importan. Como se explicó anteriormente, durante la fase inicial posterior al lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, algunos responsables políticos manifestaron cautela ante la IA de código abierto e insinuaron que sus riesgos superaban sus beneficios; algunos legisladores incluso sugirieron posibles restricciones severas o prohibiciones. Aunque la revisión de los pesos abiertos por parte de la Administración Biden culminó finalmente en un informe que reconocía los beneficios del código abierto y recomendaba no imponer restricciones a corto plazo, ese desenlace no estaba asegurado. Al principio del proceso existía una posibilidad real de que la revisión gubernamental desembocara en restricciones.

Este escepticismo y esta incertidumbre probablemente ensombrecieron el desarrollo de código abierto y disuadieron a algunos desarrolladores de elegir una vía abierta frente a una propietaria. ¿Por qué abandonar una solución propietaria para elegir un camino sujeto a riesgos regulatorios adicionales? Esa sombra contribuyó después a la realidad actual: China lidera el código abierto y una proporción considerable de desarrolladores elige herramientas chinas abiertas.

Como se indicó anteriormente, la tendencia ha cambiado desde la publicación del informe de la NTIA, que destacó los beneficios del código abierto y recomendó moderación regulatoria. El firme apoyo de la Administración Trump al código abierto y la desaparición en el Congreso de las peticiones para prohibirlo han dado confianza a los desarrolladores para crear herramientas abiertas.

Los responsables políticos deben seguir expresando su apoyo al código abierto en privado y en público. Deben explicar sus beneficios para la competencia, la innovación y la seguridad. También deben utilizar las audiencias de supervisión con funcionarios de agencias federales para garantizar que el Gobierno mantenga una actitud abierta a la compra de herramientas de IA procedentes de proveedores de código abierto. Cuando actores maliciosos utilicen indebidamente herramientas abiertas de propósito general para causar daños —algo inevitable—, los responsables políticos deben garantizar que las fuerzas del orden puedan exigir responsabilidades a esos actores sin culpar a las propias herramientas.

Las declaraciones constantes y coherentes de los responsables políticos son cruciales. Si pueden crear una certidumbre duradera en torno al desarrollo de código abierto —y convencer a los creadores de que pueden publicar herramientas abiertas sin temer represalias retroactivas—, más desarrolladores elegirán ese camino.

Contratación pública

El Gobierno puede utilizar los procesos de contratación para acelerar el desarrollo y la adopción del código abierto. Como vender al Gobierno ofrece un enorme potencial comercial, la contratación pública puede orientar el mercado: si el Gobierno indica que, en general, prefiere herramientas de código abierto a herramientas propietarias, más desarrolladores elegirán el código abierto.

Los beneficios del código abierto encajan estrechamente con las necesidades gubernamentales. Como se señaló anteriormente, estas herramientas facilitan las pruebas de seguridad y la adaptación a casos de uso públicos específicos. En contextos muy sensibles, como los del Departamento de Defensa o el Departamento de Salud y Servicios Humanos, los proveedores de código abierto pueden corregir vulnerabilidades con mayor rapidez. El código abierto también evita una dependencia excesiva de proveedores externos que podría generar cautividad tecnológica.

Durante años, el Gobierno estadounidense ha subrayado que "las agencias deben considerar en igualdad de condiciones y en un entorno de competencia justa las soluciones de código abierto…, sin preferencias preconcebidas basadas en cómo se haya desarrollado, licenciado o distribuido la tecnología". Esta apertura al código abierto debe continuar. Cuando resulte apropiado, las agencias federales deben considerar herramientas abiertas en sus planes de contratación y evitar imponerles restricciones o favorecer a proveedores propietarios.

La OSI ofrece directrices detalladas que describen medidas adicionales para que las agencias gubernamentales abran sus contrataciones al código abierto:

• Evitar requisitos propietarios. Las instituciones públicas no deben exigir marcas o soluciones concretas de software propietario en sus licitaciones.
• Considerar el coste total de propiedad, incluidos el soporte, las actualizaciones y los posibles costes de migración de datos, y no solo el precio inicial de compra.
• Exigir interoperabilidad mediante interfaces abiertas de programación de aplicaciones (API) para garantizar que las instituciones públicas puedan cambiar de proveedor o migrar datos sin quedar cautivas de uno solo. La interoperabilidad resulta esencial para la apertura con independencia de quién desarrolle el software, porque reduce el riesgo de cautividad tecnológica.

Estas medidas adicionales ayudan a garantizar que las agencias expresen su apertura al código abierto tanto formalmente como en la práctica, y que adquirir estas herramientas sea viable para los organismos públicos y sus proveedores.

Predicar con el ejemplo

Siempre que sea posible, los gobiernos estatales y federal también pueden publicar sus propias herramientas de IA bajo licencias de código abierto, reforzando así el ecosistema. Esta práctica continúa una serie bipartidista de leyes, reglamentos y directrices que promueven la publicación del código gubernamental.

En 2016, la Administración Obama publicó una Política Federal de Código Fuente que establecía el requisito "abierto de forma predeterminada" (Open by Default) y exigía que todas las agencias federales publicaran código fuente para el público. La política subrayaba que "pueden obtenerse beneficios adicionales cuando el código fuente también se pone a disposición del público como software de código abierto (OSS)". El Congreso codificó esta política mediante la Ley de Coordinación y Reutilización del Código Fuente en las Tecnologías de la Información (SHARE IT), promulgada en diciembre de 2024. El proyecto había sido presentado inicialmente por un republicano en la Cámara de Representantes y el presidente Biden lo firmó como ley. En enero de 2026, la Administración de Servicios Generales (GSA) de la Administración Trump publicó una actualización de su política sobre software de código abierto, destinada a "reforzar el compromiso de la GSA con un enfoque transparente y abierto por defecto para el desarrollo de software". La política exige que los equipos de proyectos de la GSA desarrollen desde el primer día el nuevo código personalizado en repositorios públicamente accesibles, como GitHub o GitLab.

Financiar el desarrollo y la investigación

Los responsables políticos también pueden apoyar el desarrollo de código abierto mediante financiación directa, investigación sobre código abierto, requisitos para que los beneficiarios de fondos de investigación publiquen sus resultados bajo licencias abiertas y creación de infraestructura accesible para investigadores.

En algunos casos, el Gobierno puede financiar el desarrollo de modelos o herramientas de código abierto para usos específicos. Los responsables políticos han financiado con frecuencia proyectos concretos de software abierto para ayudar a mantener y mejorar bienes públicos digitales. El Sovereign Tech Fund del Gobierno alemán, por ejemplo, aportó más de 24.6 millones de euros para apoyar más de 60 proyectos de código abierto en todo el mundo. Agencias federales estadounidenses, como la Agencia de Seguridad de Infraestructuras y Ciberseguridad, también han financiado el desarrollo de herramientas abiertas y han ayudado a reunir a las partes interesadas para debatir buenas prácticas.

Además de financiar directamente el desarrollo de código abierto, el Gobierno puede impulsarlo mediante fondos específicos para investigaciones que utilicen, mejoren y amplíen modelos de IA, conjuntos de datos y herramientas de desarrollo abiertos. La National Science Foundation (NSF) ha colaborado con NVIDIA y el Allen Institute of AI para financiar modelos de IA destinados a apoyar la investigación científica. La NSF, o quizá el Departamento de Energía a través de la Genesis Mission, podría profundizar y ampliar las colaboraciones existentes y destinar más fondos a futuras alianzas.

El papel del Gobierno como financiador de investigación también le permite impulsar la publicación de más datos y código fuente. Puede condicionar la financiación a que cualquier conjunto de datos y resultado no sensible se ponga a disposición del público mediante licencias permisivas o aportaciones al dominio público.

Además de emitir cheques, el Gobierno puede apoyar la investigación y el desarrollo de código abierto mediante la creación de infraestructura para investigadores y desarrolladores. El desarrollo de IA se enfrenta actualmente a numerosas barreras, desde el acceso a los datos hasta el acceso a la capacidad informática. El Gobierno federal puede desempeñar un papel importante en la reducción de estas barreras de entrada y ayudar a crear recursos informáticos compartidos cuyo coste sería prohibitivo para investigadores o startups. Hemos propuesto crear un Instituto Nacional de Competitividad en IA (NAICI), dependiente del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST), que proporcione a investigadores y startups capacidad informática asequible, datos y herramientas de referencia y evaluación.

Los laboratorios nacionales también pueden ayudar a proporcionar esta infraestructura pública, y ya han adoptado medidas para respaldar el programa Genesis Mission de la Administración Trump.

El uso de capacidad informática pública para reducir las barreras de entrada también compete a los estados, que pueden crear infraestructura informática pública para las empresas que operan en sus jurisdicciones. Nueva York, por ejemplo, está desarrollando Empire AI, un clúster informático de IA de nivel industrial para instituciones de investigación. El otoño pasado, California aprobó una ley que establecerá un "marco" para crear CalCompute, una "infraestructura pública de computación en la nube" destinada a posibilitar una "innovación equitativa" mediante un mayor acceso a recursos informáticos. En Florida, el proyecto HiPerGator opera un gran clúster de IA para investigadores y estudiantes de la Universidad de Florida. Este enfoque tiene precedentes: los laboratorios nacionales y las universidades con concesión de tierras llevan mucho tiempo ofreciendo a los investigadores recursos que no podrían costear por sí solos, generando descubrimientos que impulsan el crecimiento de la economía estadounidense.

Proteger la IA de código abierto

La promoción de la IA de código abierto carece de sentido si los desarrolladores no pueden crear herramientas abiertas. Para garantizar que puedan elegir dedicarse a este tipo de desarrollo, los responsables políticos deben implementar varias protecciones.

Regular los usos perjudiciales, no el desarrollo de código abierto. Proteger la IA de código abierto implica garantizar que, cuando la IA se utilice para perjudicar a otras personas, se pueda exigir responsabilidad a quienes causan el daño. Este principio se aplica tanto a las herramientas propietarias como a las de código abierto. Cuando los responsables políticos estén preocupados por posibles daños relacionados con el uso de herramientas abiertas, deben dirigirse a las personas o entidades principalmente responsables de causarlos.

En términos más generales, los responsables políticos no deben suponer que el desarrollador de un modelo es la misma empresa que lleva un producto de IA al mercado. Esta distinción resulta especialmente importante en el código abierto. Una organización puede desarrollar un modelo; otra puede poseer y operar el hardware que lo ejecuta; una tercera puede combinar el modelo y el hardware para crear una API o un servicio; y otra empresa puede desarrollar sobre esos servicios un producto que después vende al cliente final. En la mayoría de los casos de daños, la empresa que ofrece el producto a usuarios y clientes es la parte responsable. Es importante que los desarrolladores de código abierto no asuman responsabilidad jurídica por usos indebidos posteriores.

La regulación de los usos perjudiciales también debe orientar el diseño de políticas en otros dos aspectos. En primer lugar, cuando los legisladores impongan obligaciones de transparencia, estas deben recaer sobre las entidades que posean la información pertinente. Los desarrolladores de código abierto suelen crear sobre otros modelos y, cuando lo hacen, quizá no tengan acceso a la información sujeta a divulgación. Por tanto, las obligaciones de divulgación generalmente deben recaer en el desarrollador que realiza el preentrenamiento.

En segundo lugar, las cláusulas jurisdiccionales de las leyes estatales deben redactarse con cuidado para evitar la regulación de desarrollos de código abierto que ocurren íntegramente fuera del estado. Si una ley estatal no contiene límites jurisdiccionales o adopta límites inclusivos —por ejemplo, imponiendo requisitos a modelos "desarrollados o desplegados" en un estado—, todos los desarrolladores de código abierto podrían verse obligados a cumplir la legislación de un solo estado, con independencia de dónde se produzca el desarrollo y de si tienen la intención específica de que el modelo esté disponible en ese estado. Como ya escribimos, las leyes que regulan actividades extraterritoriales o imponen cargas excesivas sobre conductas realizadas fuera del estado pueden plantear problemas constitucionales.

Prohibir las "prohibiciones". Puede parecer difícil de imaginar dado el apoyo actual al código abierto, pero durante los últimos años el desarrollo de IA abierta afrontó un riesgo real de prohibición total. Para protegerlo, los futuros responsables políticos federales y estatales deben seguir estos ejemplos y evitar prohibir el desarrollo y el uso de herramientas abiertas.

Estar alerta ante prohibiciones encubiertas. Además de evitar prohibiciones directas, los responsables políticos deben abstenerse de crear reglas fundamentalmente incompatibles con el código abierto. Cualquier regla que haga imposible o extremadamente difícil el cumplimiento disuadirá a los desarrolladores de elegir esta vía. Aunque estas cargas jurídicas no se denominen formalmente prohibiciones, en la práctica producen el mismo efecto.

Por ejemplo, cualquier ley que exija a un proveedor de IA revocar una licencia es estructuralmente incompatible con el código abierto: por definición, las licencias abiertas son irrevocables. Por tanto, cualquier ley que obligue a los desarrolladores a revocar licencias constituye una prohibición de facto del código abierto, porque sus desarrolladores sencillamente carecen de la capacidad jurídica para hacerlo.

En algunos casos, los responsables políticos deben mencionar expresamente el código abierto para garantizar que las reglas formuladas con buenas intenciones no lo excluyan accidentalmente de programas esenciales. Por ejemplo, el "Programa Estadounidense de Exportación de IA" debe reconocer los modelos de IA de código abierto como componentes esenciales de la pila tecnológica y garantizar que las reglas de las alianzas y los criterios de evaluación sean compatibles con el desarrollo abierto.

No discriminar a la IA de código abierto. Los responsables políticos también deben evitar restricciones que afecten de forma desproporcionada a la IA de código abierto, pues frenarían su desarrollo y adopción.

Un ejemplo es SB 1047, un proyecto de ley presentado en California en 2024 que finalmente vetó el gobernador. Entre otras disposiciones, exigía implementar salvaguardas "administrativas, técnicas y físicas" para evitar el uso indebido o la modificación de modelos con determinados fines perjudiciales, y requería que los desarrolladores "adoptaran medidas razonables de diligencia para garantizar" que el comportamiento de un modelo pudiera "atribuirse de forma precisa y fiable" al modelo subyacente.

Estas obligaciones podrían resultar gravosas para todos los desarrolladores, pero plantearían dificultades especiales a los de código abierto, pues su capacidad para imponer requisitos a desarrolladores posteriores es limitada por definición. Como señaló entonces Ben Brooks —en aquel momento director de políticas públicas de StabilityAI y actualmente director de políticas públicas de Black Forest Labs—: "Los desarrolladores de modelos abiertos tienen un control limitado sobre la experimentación posterior", y "rastrear los resultados de un modelo equivale a exigir a una papelera que vigile lo que sus clientes deciden escribir o imprimir".

De modo similar, una versión inicial de la Ley RAISE de Nueva York probablemente habría exigido su cumplimiento a desarrolladores de código abierto de cualquier parte del mundo, porque imponía requisitos a modelos "desarrollados, desplegados u operados total o parcialmente en el estado de Nueva York". Los desarrolladores de código abierto tienen una capacidad limitada para vigilar y controlar si sus modelos se despliegan en Nueva York. Como resultado, desarrolladores externos al estado podrían haber decidido no ofrecer sus herramientas como código abierto para evitar obligaciones de cumplimiento en Nueva York.

Asimismo, en la mayoría de los contextos regulatorios, la IA de código abierto debe recibir el mismo trato que otras herramientas abiertas del pasado. Un ejemplo son las restricciones a la exportación, que históricamente han incluido exenciones para el código abierto porque sus desarrolladores no pueden controlar el uso de sus productos fuera de Estados Unidos. Estas exenciones también deben seguir aplicándose a las herramientas de IA.

Establecer la capa predeterminada

Las herramientas de código abierto constituirán la base de la próxima fase de competencia en IA porque son económicas, modificables y cada vez más indispensables para crear modelos a gran escala. Quien proporcione esta base establecerá la capa predeterminada: la infraestructura, los incentivos y las normas que determinarán cómo se construye la próxima generación de sistemas informáticos en todo el mundo.

Estados Unidos debe considerar este momento una oportunidad: un ecosistema abierto liderado por el país puede ampliar el acceso a capacidades de vanguardia, fortalecer una cantera competitiva de startups y retener una mayor parte de la creación de valor —y del talento— dentro de la economía estadounidense.

Para orientar la tendencia en esta dirección, los responsables políticos estadounidenses deben promover y proteger la IA de código abierto. Promoverla requiere apoyo público continuo, contrataciones abiertas a soluciones de código abierto e infraestructura compartida de capacidad informática y evaluación que proporcione a las startups las herramientas necesarias para crear y competir. Protegerla exige evitar prohibiciones, restricciones y tratos discriminatorios que sean estructuralmente incompatibles con el código abierto o dificulten que los desarrolladores lo elijan. Si los responsables políticos están preocupados por los daños que pueda causar la IA —abierta o propietaria—, deben centrarse directamente en combatir los usos perjudiciales, en lugar del desarrollo previo, e imponer obligaciones a los actores que comercializan y despliegan los sistemas y tienen capacidad para mitigar los daños.

La IA de código abierto ha llegado para quedarse. La cuestión clave ahora es quién construirá las bases del desarrollo mundial de IA. Si queremos que los desarrolladores elijan herramientas estadounidenses, debemos despejarles el camino.

Notas al pie

1. Existe un importante debate sobre la definición de herramientas de "código abierto", incluido si los "pesos abiertos" bastan para clasificar un modelo como "de código abierto" (véase, por ejemplo, la definición de la Open Source Initiative). Para los fines de este artículo, utilizamos "abierto" para abarcar una amplia gama de "enfoques abiertos", algunos de los cuales quizá no sean considerados "de código abierto" por ciertas personas, pues la apertura constituye más un espectro que una oposición binaria. Cuando mencionamos "pesos abiertos", reconocemos que algunas partes interesadas pueden considerar que el término incluye modelos que no son de código abierto.