Datos e IA: ¿qué pasa con la soberanía?

John Galbraith y Brock Rowlands, cofundadores de Evermore AI, se unen a Telmo Silva para una charla sensata sobre lo que realmente significa la soberanía de los datos en la era de la IA. Desde las implicaciones legales de la Cloud Act de EE. UU. hasta las medidas prácticas que las empresas pueden tomar hoy mismo, este episodio va al grano y centra la conversación en lo que realmente importa: conocer tus datos, ser su dueño y desarrollar una estrategia en torno a ellos. Grabado en un momento en el que las tensiones geopolíticas están redefiniendo la relación entre las empresas y las grandes tecnológicas, este es un debate muy oportuno para cualquier organización de Canadá o Europa que esté planteándose adoptar la IA.

Preguntas que hicimos

• ¿Los datos almacenados en Canadá o en Europa son realmente soberanos, o depende de quién sea el dueño de la infraestructura?
• ¿Tienen las empresas canadienses y europeas una vía realista para lograr la independencia en materia de IA frente a los hiperescaladores estadounidenses?
• ¿A qué deberían dar prioridad realmente las empresas hoy en día: a la estrategia de IA, a la estrategia de datos o a la infraestructura?

Lo que hemos aprendido

• La residencia de los datos no es lo mismo que la soberanía de los datos. La Ley de la Nube de EE. UU. de 2018 establece que, si una empresa estadounidense controla tu infraestructura, se puede acceder a tus datos independientemente de dónde estén físicamente.
• La IA es un 20 % IA y un 80 % datos. Cualquier proyecto de IA que se salte la unificación de datos es como construir sobre arena.
• El SaaS es un gasto. Desarrollar tu propia estrategia de datos es una inversión que aparece en tu balance y que se va acumulando con el tiempo.
• Lo perfecto es enemigo de lo bueno. Todas las empresas deberían estar probando la IA ya mismo, porque si no has empezado, no sabrás nada.

Residencia de datos frente a soberanía de datos: una distinción que ahora tiene consecuencias legales

Durante mucho tiempo, la residencia de datos y la soberanía de datos se consideraban lo mismo. John Galbraith explica por qué ya no es así. La Ley de la Nube de EE. UU. de 2018 estableció que, si una empresa de propiedad estadounidense controla tu centro de datos, no importa dónde estén físicamente los servidores. La Casa Blanca puede solicitar los datos, y empresas como Microsoft han confirmado oficialmente que cumplirían con la solicitud, tanto si los datos están en un centro de Azure en Francia como en cualquier otro lugar.

Esta distinción tiene consecuencias reales para las empresas de Canadá y Europa que daban por hecho que el almacenamiento local era suficiente. La verdadera cuestión no es dónde están los datos, sino quién controla la empresa que los tiene.

La brecha en materia de infraestructuras: ¿pueden competir Canadá y Europa?

Telmo plantea una pregunta para la que no hay una respuesta fácil: ¿puede una región ser soberana si no controla los chips, los cables submarinos ni la infraestructura a hiperescala en la que funciona la IA? Ni Canadá ni Europa fabrican actualmente chips de IA competitivos ni son propietarios de las plataformas en la nube dominantes. Hay centros de investigación en Montreal, Toronto y por toda Europa, pero ese conocimiento casi nunca se convierte en productos a nivel local. O bien se traslada a EE. UU. o bien lo compran otras empresas.

Brock señala que, hasta ahora, la respuesta de Canadá ha sido esperar a ver qué pasa, adaptándose al marco que desarrolle la UE en lugar de tomar la iniciativa con uno propio. El vacío normativo es real y, para la mayoría de las empresas, el statu quo les parece lo suficientemente seguro hasta que algo sale mal.

Los modelos de lenguaje pequeños y los argumentos a favor de la IA local

John sostiene que procesar cada consulta a través de 120 mil millones de parámetros es tremendamente ineficiente, y que el futuro apunta hacia modelos de lenguaje pequeños y especializados que puedan ejecutarse localmente en el hardware ya existente. Este cambio recuerda a algo de los inicios de Internet: la potencia de cálculo distribuida, que aprovecha la infraestructura en la que las empresas ya han invertido, en lugar de enviarlo todo a un centro de datos lejano.

Esto tiene implicaciones prácticas. Una empresa no necesita un modelo de 30 mil millones de parámetros para resolver sus dudas operativas. Un modelo más pequeño, diseñado específicamente para ese fin y que se ejecute en un servidor local, puede ser suficiente, más privado y mucho más barato de mantener.

Código abierto frente a SaaS: inversión frente a gasto

La elección entre el código abierto y el SaaS no es solo una cuestión técnica, sino también financiera y estratégica. Brock lo explica muy bien: con el SaaS, pagas por usuario y al mes, para siempre, y a menudo con varias licencias que se solapan. Con el código abierto, pagas los costes de infraestructura, pero estás creando algo que te pertenece.

Una plantilla cualificada y una estrategia de datos propia aparecen en tu balance. Una suscripción a SaaS, en cambio, no. El consejo no es que te deshagas de todo de la noche a la mañana, sino que empieces a tomar decisiones meditadas: hazte con el control de tus datos, gestiona tus procesos y aprovecha el valor empresarial que generes para financiar el siguiente paso.

Tus relaciones se basan en los datos, tus procesos se basan en los datos, tus resultados se basan en los datos. Y todo se reduce a cómo aprovechas esa información como ventaja competitiva y la conviertes en ingresos.
Brock Rowlands, cofundador de Evermore AI

Regulación: Europa va por delante, Canadá se queda mirando

El RGPD se ha convertido en el estándar mundial de facto en materia de protección de datos, incluso en países que no lo han adoptado oficialmente. Las empresas canadienses que operan a nivel internacional han asumido en gran medida el RGPD como algo inevitable. En cuanto a la regulación de la IA, Canadá está adoptando una actitud de esperar y ver qué pasa, y es probable que acabe adoptando el marco que establezca la UE en lugar de crear uno propio.

Mientras tanto, los marcos normativos sectoriales, como el del NIST en EE. UU., están llegando a Canadá a través de las cadenas de suministro del sector de la defensa. Un ejemplo del episodio: un fabricante canadiense preguntó a su equipo jurídico si podían procesar datos sobre productos controlados a través de endpoints de GPT. La respuesta llegó ese mismo día: no.

La unificación de datos antes de la IA: la única estrategia que funciona

La reflexión final de John le da un nuevo enfoque a todo el debate sobre la IA. Todos los proyectos de IA que ha llevado a cabo han consistido en un 80 % de datos y un 20 % de IA. El objetivo no es aplicar un modelo de IA a 16 herramientas SaaS diferentes, sino unificar todas esas fuentes en una visión única y coherente del negocio, y luego aplicar la IA a eso.

La soberanía de los datos, vista así, no tiene que ver con el cumplimiento normativo. Se trata de controlar tu propia hoja de ruta. Si un proveedor cerrara mañana, no te pasaría nada. No dependes de las decisiones de otros sobre sus productos. Tú eres dueño de tu destino digital.

La IA es, en realidad, un caballo de Troya para que podamos hablar de tus datos. En todos los proyectos de IA que hemos llevado a cabo, el 20 % ha sido IA y el 80 %, datos.
John Galbraith, cofundador de Evermore AI

Telmo va directo al grano sobre para qué se creó ClicData: unificar los datos en un solo sitio. La capa superior, ya sean paneles de BI o IA, importa menos que la base. La visualización de datos es la parte fácil. Con PowerPoint ya se puede hacer. Excel lleva haciéndolo desde hace 30 años. Lo difícil, y en lo que realmente se invierte entre el 60 y el 70 % del tiempo, es conseguir que los datos se comuniquen entre sí, limpiarlos y hacer que sean lo suficientemente fiables como para actuar en consecuencia.