Explorando impactos cruzados entre la IA y la Cooperación Internacional

Por Javier Surasky

Esta entrada resume la ponencia que presenté ante el 17 Congreso de la Sociedad Argentina de Análisis Político (SAAP) reunida en la Universidad Nacional de Rosario (Rosario, Argentina), el día 24 de julio de 2025.


La inteligencia artificial (IA) está reconfigurando las estructuras globales, incluyendo la cooperación internacional al desarrollo (CID), no solo como tecnología aplicada, sino como fenómeno político, ético y cultural. Esta ponencia explora la relación bidireccional entre IA y CID: cómo la IA transforma la cooperación internacional y cómo la CID puede y debe influir en la gobernanza global de la IA.

1. La IA como eje de transformación y objeto de disputa geopolítica

El ecosistema de la IA es complejo y está dominado por una disputa entre tres modelos nacionales: el estadounidense (orientado al mercado), el chino (control estatal) y el europeo (regulación basada en principios). Sin embargo, otros actores intermedios como India, Israel, Corea del Sur, Brasil o Sudáfrica también desarrollan capacidades específicas que desafían el enfoque centrado exclusivamente en las grandes potencias.

A esta geopolítica se suma el rol decisivo de empresas privadas como OpenAI, Nvidia, Baidu o Meta, cuyas decisiones exceden la capacidad reguladora de los Estados. La CID, aún estructurada en esquemas territoriales y estatales, encuentra dificultades para dialogar con este entramado descentralizado y multiactoral, donde el poder se ejerce también desde el control de datos, infraestructura y algoritmos.

2. Dualidad ajenizante y los límites del paradigma tecnocrático

Inspirado en el concepto de dualidad ajenizante, se advierte que la IA refuerza la separación entre humanos y sus entornos, interponiendo capas de abstracción algorítmica entre los sujetos y su realidad. Así, decisiones basadas en IA, como la asignación de ayuda, el diseño de políticas o la calificación de beneficiarios, tienden a presentarse como “objetivas”, invisibilizando los marcos culturales, valores y sesgos incrustados en sus estructuras.

Además, las lógicas tecnocráticas, al centrarse en la eficiencia y la predicción, contribuyen a despolitizar el debate en favor de los elementos técnicos y a desplazar las voces más vulnerables, reproduciendo formas de dominación que, si no son intencionalmente contrarrestadas, profundizan desigualdades históricas.

3. Colonialismo de datos y justicia algorítmica: los desafíos éticos

La IA necesita datos masivos, y en este flujo se nutre de lo que se ha denominado colonialismo de datos: la extracción masiva de información de personas y comunidades del Sur Global sin retorno equitativo. Esta apropiación reproduce lógicas de desposesión colonial, transformando lo íntimo en capital mercantilizable.

A ello se suma que diversos estudios demuestran que los sistemas de IA reproducen sesgos étnicos, de género y de nacionalidad, afectando la equidad en procesos clave como la selección de personal, la atención médica o el acceso al crédito.

Como consecuencia de ambos elementos (colonialismo de datos y sesgos en contra de poblaciones vulnerables), se debe construir una justicia algorítmica, cuya implementación debe integrarse en el marco de diseño del trabajo de la CID ya que, si esta no revisa críticamente sus mecanismos de transferencia tecnológica y cooperación en datos, corre el riesgo de convertirse en vector potenciador de esas injusticias.

4. Sostenibilidad y cooperación: una nueva agenda para la IA

La IA es altamente intensiva en energía y recursos. Sin una CID capaz de articular estrategias sostenibles, el desarrollo de la IA puede contribuir al colapso ambiental o quedar en manos de quienes controlen las fuentes de energía. La CID, como espacio de acción colectiva y diplomacia preventiva, debe asumir un nuevo protagonismo en la gestión global de los recursos necesarios para la IA.

Asimismo, debe repensarse la noción de soberanía: los datos ya no responden a fronteras físicas, y las decisiones clave sobre su uso se toman en espacios transnacionales. En este contexto, la CID debe incluir principios de soberanía digital compartida, gobernanza algorítmica inclusiva y marcos éticos vinculantes.


Fuente: elaboración propia


Conclusión: hacia una CID 2.0

La intersección entre IA y CID exige abandonar enfoques tradicionales y diseñar una CID 2.0. Esta debe incluir:

  • Incorporación de capítulos específicos sobre datos en las agendas de cooperación.
  • Fomento de transferencias tecnológicas con justicia algorítmica y soberanía digital.
  • Inclusión activa de actores no estatales y comunidades del Sur Global.
  • Fortalecimiento de capacidades estatales en gobernanza de IA.
  • Construcción de alianzas que promuevan IA contextualizada, sostenible y plural.

No se trata de preguntarse si la IA transformará la CID ni de como la CID puede impactar en la IA, sino de decidir cómo orientar esas transformaciones en un mundo cada vez más desigual y en crisis. La IA, si se gobierna con principios éticos y marcos inclusivos, puede convertirse en un pilar para una CID sostenible global.