La brecha entre EE. UU. y China en materia de IA se reduce, pero persiste la división en torno a una IA responsable

Los datos no respaldan de forma concluyente la hipótesis de un liderazgo duradero de EE. UU. en el rendimiento de los modelos de IA, lo cual es solo una de las conclusiones aleccionadoras del Informe del Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanford, publicado esta semana.

Este informe anual de 423 páginas del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de Stanford ofrece una evaluación exhaustiva del panorama de la IA. Examina los resultados de la investigación, las capacidades de los modelos, las tendencias de inversión, la opinión pública y las prácticas responsables en materia de IA, revelando varias conclusiones destacadas.

Sin embargo, las ideas más significativas se encuentran en las secciones menos tratadas, en particular en lo que respecta a la seguridad de la IA, donde la brecha entre las capacidades de los modelos y la evaluación rigurosa de los daños se ha ampliado, en lugar de reducirse.

Dicho esto, hay tres conclusiones clave que merecen mayor atención.

La brecha de rendimiento entre los modelos de EE. UU. y China se ha cerrado efectivamente

La narrativa de un claro liderazgo estadounidense en el desarrollo de la IA requiere una revisión. El informe indica que los modelos estadounidenses y chinos se han intercambiado repetidamente el primer puesto en rendimiento desde principios de 2025. En febrero de 2025, DeepSeek-R1 igualó brevemente al modelo líder estadounidense. A fecha de marzo de 2026, el modelo líder de Anthropic aventaja en apenas un 2,7 %.

Estados Unidos sigue desarrollando más modelos de IA de primer nivel —50 frente a los 30 de China en 2025— y posee patentes de mayor impacto. Sin embargo, China lidera ahora el volumen de publicaciones, la cuota de citas y el número de patentes concedidas. La cuota de China entre los 100 artículos de IA más citados pasó de 33 en 2021 a 41 en 2024. Cabe destacar que Corea del Sur lidera el mundo en patentes de IA per cápita.

La conclusión práctica es que la hipótesis de un liderazgo tecnológico duradero de EE. UU. en el rendimiento de los modelos de IA carece de un respaldo sólido en los datos. La brecha de hace dos años se ha reducido a un estrecho margen que fluctúa con cada lanzamiento importante de un modelo.

El informe identifica otra vulnerabilidad estructural. Si bien Estados Unidos alberga 5.427 centros de datos —más de diez veces más que cualquier otro país—, una sola empresa, TSMC, fabrica casi todos los chips de IA líderes que se utilizan en ellos. Toda la cadena de suministro mundial de hardware de IA depende de una sola fundición en Taiwán, aunque una expansión de TSMC en Estados Unidos comenzó a operar en 2025.

La evaluación comparativa de la seguridad de la IA se está quedando atrás, y los datos lo demuestran

Aunque casi todos los desarrolladores de modelos de vanguardia informan de los resultados de las evaluaciones comparativas de capacidad, no ocurre lo mismo con las evaluaciones comparativas de IA responsable. El Índice 2026 documenta con precisión esta disparidad.

La tabla de comparativas de seguridad e IA responsable del informe revela que la mayoría de las entradas están simplemente en blanco. Solo Claude Opus 4.5 presenta resultados en más de dos de las comparativas de IA responsable analizadas. Solo GPT-5.2 presenta resultados para StrongREJECT. En las comparativas que miden la equidad, la seguridad y la agencia humana, la mayoría de los modelos de vanguardia no presentan datos.

Esto no significa que los laboratorios de vanguardia estén descuidando el trabajo interno en materia de seguridad. El informe reconoce la realización de pruebas de alineación y de «red teaming», pero señala que «estos esfuerzos rara vez se divulgan utilizando un conjunto de pruebas de referencia común y comparable externamente». En consecuencia, la comparación externa de las características de seguridad de la IA es prácticamente imposible para la mayoría de los modelos.

Los incidentes de IA documentados aumentaron a 362 en 2025, frente a los 233 de 2024, según la Base de Datos de Incidentes de IA. El Monitor de Incidentes y Riesgos de IA de la OCDE, que utiliza un proceso automatizado más amplio, registró un pico de 435 incidentes mensuales en enero de 2026, con una media móvil de seis meses de 326.

La gobernanza organizativa está teniendo dificultades para seguir el ritmo. Una encuesta conjunta realizada por el Índice de IA y McKinsey reveló que la proporción de organizaciones que calificaban su respuesta a incidentes de IA como «excelente» descendió del 28 % en 2024 al 18 % en 2025. Las que calificaban su respuesta como «buena» también disminuyeron, pasando del 39 % al 24 %. Mientras tanto, el porcentaje de organizaciones que sufrieron entre tres y cinco incidentes aumentó del 30 % al 50 %.

El informe también identifica un desafío estructural en la mejora responsable de la IA: los avances en un área suelen producirse a expensas de otra. Por ejemplo, mejorar la seguridad puede reducir la precisión, o mejorar la privacidad puede mermar la equidad. No existe un marco establecido para gestionar estas compensaciones y, en varios aspectos, como la equidad y la explicabilidad, aún faltan los datos estandarizados necesarios para hacer un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo.

La inquietud del público crece con la adopción, lo que pone de relieve una brecha entre expertos y público

A nivel mundial, el 59 % de las personas encuestadas cree que los beneficios de la IA superan a sus inconvenientes, frente al 55 % en 2024. Al mismo tiempo, el 52 % afirma que los productos y servicios de IA les ponen nerviosos, lo que supone un aumento de dos puntos porcentuales en un año. El hecho de que ambas cifras aumenten al mismo tiempo refleja que el público utiliza más la IA, al tiempo que se muestra cada vez más inseguro sobre su trayectoria.

La brecha entre expertos y público en cuanto al impacto de la IA en el empleo es especialmente marcada. Según el informe, el 73 % de los expertos en IA espera que esta tenga un impacto positivo en la forma de trabajar de las personas, frente a solo el 23 % del público en general: una diferencia de 50 puntos. En cuanto a la economía, la diferencia es de 48 puntos (el 69 % de los expertos se muestra optimista frente al 21 % del público). En cuanto a la atención médica, los expertos se muestran mucho más optimistas, con un 84 %, frente al 44 % del público.

Estas diferencias son importantes porque la confianza del público influye en los resultados normativos, que a su vez determinan el despliegue de la IA. En este sentido, el informe destaca un hallazgo llamativo: Estados Unidos registró el nivel más bajo de confianza en su propio gobierno para regular la IA de forma responsable entre todos los países encuestados, con solo un 31 %. La media mundial fue del 54 %. Los países del sudeste asiático fueron los que más confianza mostraron, con Singapur al 81 % e Indonesia al 76 %.

A nivel mundial, se confía más en la UE que en EE. UU. o China para regular la IA de forma eficaz. Una encuesta del Pew Research Center de 2025 realizada en 25 países reveló que una mediana del 53 % confiaba en la UE para regular la IA, frente al 37 % en EE. UU. y el 27 % en China.

El informe concluye su capítulo sobre la opinión pública señalando que los países del sudeste asiático siguen estando entre los más optimistas del mundo respecto a la IA. En China, Malasia, Tailandia, Indonesia y Singapur, más del 80 % de los encuestados cree que la IA cambiará profundamente sus vidas en un plazo de tres a cinco años. Malasia registró el mayor aumento de esta opinión entre 2024 y 2025.

Véase también: IBM: Cómo una gobernanza sólida de la IA protege los márgenes empresariales

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