El Registro Federal de Estados Unidos, el diario oficial del gobierno que publica leyes, regulaciones y avisos, ha comenzado a utilizar un modelo de inteligencia artificial de origen chino para realizar búsquedas de documentos. Según informó Futurism AI, el motivo principal es el elevado costo por token que cobran las principales empresas tecnológicas estadounidenses, como OpenAI, Anthropic o Google, lo que hace que el procesamiento automatizado de documentos sea económicamente insostenible para una agencia gubernamental que maneja miles de millones de páginas al año.
El Registro Federal recibe y difunde diariamente una cantidad enorme de textos legales y normativos. Tradicionalmente, las tareas de indexación y búsqueda se realizaban mediante sistemas de recuperación documental convencionales, pero la creciente complejidad y el volumen de la información han llevado a muchas agencias a explorar soluciones basadas en IA. Sin embargo, el modelo de negocio de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en Estados Unidos está basado en precios por token que pueden superar varios centavos por cada unidad, lo que, al escalar a millones de consultas diarias, genera facturas que superan con creces los presupuestos actuales de tecnología de las dependencias federales.
Ante esta situación, el Registro Federal optó por un modelo chino, según se desprende de documentos internos obtenidos por Futurism AI. Aunque no se ha revelado el nombre exacto del modelo, fuentes cercanas al caso apuntan a un sistema desarrollado por una empresa tecnológica china, posiblemente una variante de los modelos Ernie de Baidu o algun otro LLM disponible en el mercado local. Estas herramientas suelen tener costos operativos mucho menores, en parte porque su desarrollo está subvencionado por el Estado chino y porque el precio por token es considerablemente inferior al de los competidores estadounidenses.
Esta decisión plantea importantes interrogantes sobre seguridad de datos y soberanía tecnológica. Al depender de un modelo de IA extranjero para procesar información oficial, el gobierno de EE.UU. expone datos sensibles –incluidos documentos legales, regulaciones y datos personales– a posibles accesos no autorizados, espionaje o manipulación. Aunque el modelo chino supuestamente cumple con los estándares de privacidad del gobierno federal, la naturaleza abierta de muchos frameworks de IA genera riesgos de filtraciones y de uso indebido de la información por parte de actores estatales o ciberdelincuentes.
Más allá de lo inmediato, el caso refleja la creciente división tecnológica entre Estados Unidos y China. Mientras Washington impulsa regulaciones más estrictas sobre las empresas de IA y promueve la adopción de soluciones nacionales, Pekín ve en esta situación una oportunidad para expandir su influencia en los mercados occidentales, incluso en sectores tan sensibles como el gobierno. El episodio también pone de manifiesto la necesidad de una estrategia nacional de IA que reduzca la dependencia de modelos extranjeros y fomente el desarrollo de alternativas locales capaces de competir en precio y rendimiento.
Para abordar estos desafíos, varios congresistas han pedido una revisión de las políticas de adquisición de tecnología gubernamental. Las propuestas incluyen la creación de un fondo especial para la adopción de IA, la aceleración de la investigación en modelos de lenguaje de código abierto y la imposición de restricciones más severas a los proveedores extranjeros. Mientras tanto, las agencias federales podrían adoptar modelos de IA híbridos: utilizar servicios de IA estadounidenses para tareas que requieran el mayor nivel de seguridad, y recurrir a alternativas extranjeras solo para operaciones de bajo riesgo y alto volumen, como la indexación básica de documentos.
En definitiva, el uso de un modelo de IA chino en el Registro Federal es más que una solución de ahorro de costos; es un indicador de la actual crisis de la IA en Estados Unidos. El gobierno federal se enfrenta a una disyuntiva entre el precio y la protección, y debe encontrar un equilibrio que permita modernizar sus operaciones sin comprometer la seguridad nacional ni la soberanía tecnológica. El caso obligará a los responsables políticos a repensar tanto los modelos de negocio de las grandes empresas tecnológicas como la estrategia nacional de IA, con el objetivo de construir un ecosistema digital verdaderamente autónomo y seguro.
