El plan de cinco puntos: de esta manera, Alemania quiere convertirse en AI World Tip – Data Gigafactory y Public Orders para AI StarUps

¿Por qué el establecimiento es una nación líder de IA para Alemania de importancia estratégica?

El actual panorama tecnológico global se caracteriza por una competencia intensiva en el campo de la inteligencia artificial (IA), que a menudo se describe como una "raza de IA". Esta carrera es citada principalmente por Estados Unidos y China, que hacen inversiones masivas en investigación, desarrollo e infraestructura. Para una nación industrial altamente desarrollada como Alemania, el posicionamiento en este campo no es una mera opción, sino una necesidad estratégica. La IA ya no es una tecnología de nicho, sino que se convierte en una innovación básica fundamental que decidirá sobre la competitividad económica futura, la seguridad nacional y la influencia geopolítica.

Para Alemania, cuya prosperidad se basa en gran medida en su fortaleza en industrias clave como la ingeniería mecánica, la industria automotriz y la tecnología médica, un déficit tecnológico en el sector de la IA se basa en los riesgos existenciales. Una pérdida de liderazgo tecnológico en estos sectores no solo erosionaría la base económica, sino que también conduciría a una dependencia crítica de los proveedores de tecnología extranjeros. La urgencia de este desafío queda clara en los documentos de estrategia política, lo que enfatiza que el tiempo de acción crucial insta.

En respuesta a esta dinámica global, el gobierno federal alemán ha formulado planes estratégicos, cuyo objetivo es establecer Alemania en los "líderes mundiales" de las naciones de IA. Un elemento central de esta estrategia es un plan de cinco puntos del ministro digital, que describe los campos de acción esenciales para fortalecer la ubicación de AI de Alemania. Este plan sirve como guía para una transformación integral, que abarca desde la promoción específica de las nuevas empresas nacionales hasta el establecimiento de una infraestructura de datos segura hasta el establecimiento de un marco regulatorio basado en el valor.

El análisis de este plan revela una dimensión estratégica más profunda. En vista de la enorme brecha de inversión entre Europa y los Estados Unidos o China, la estrategia alemana y europea no puede ser una imagen fácil de los enfoques estadounidenses o chinos. Más bien, es el diseño de una estrategia competitiva asimétrica. Esto tiene como objetivo existir a través de una gran superioridad financiera, sino a través del uso inteligente de fortalezas más específicas: la estrecha interlocatoria de la IA con la fuerte base industrial, la creación de un ecosistema confiable y basado en el valor y el establecimiento de la soberanía digital como una característica de calidad. Las siguientes secciones analizarán los cinco pilares de esta estrategia en detalle e iluminarán sus implicaciones, desafíos y oportunidades.

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Promoción de la innovación a través de la asignación pública

¿Qué papel juega la adjudicación de contrato público en la promoción de las nuevas empresas de IA en Alemania?

Una palanca central para fortalecer el ecosistema interno de IA radica en la realineación estratégica del orden público. El estado actúa en Alemania como el más grande de los compradores individuales de TI, lo que significa que el sector público otorga órdenes en un volumen de tres dígitos de mil millones de dólares a empresas privadas cada año. Este inmenso volumen de mercado es un factor económico importante y alberga un enorme potencial para la promoción dirigida de la innovación.

La estrategia actual critica la práctica de premios anterior como un "crecimiento salvaje" y exige un control objetivo del gasto digital estatal. El núcleo de la propuesta es asignar estratégicamente órdenes públicas a AISTPU alemán y europeo en lugar de otorgarles principalmente a los gigantes tecnológicos establecidos, a menudo estadounidenses. Esta medida está destinada a servir como un "impulso de innovación" al dar a las compañías jóvenes e innovadoras una entrada de mercado que de otro modo resultarían difícil.

Sin embargo, la realidad muestra que este potencial hasta ahora apenas se ha agotado. Los estudios muestran una participación sorprendentemente baja de las nuevas empresas en licitaciones públicas. Solo alrededor del 11 % de las nuevas empresas alemanas participan en tales procedimientos, y solo el 7 % realmente recibe un recargo. La proporción de órdenes públicas en la facturación total de estas empresas es correspondientemente baja; Es menos del 5 %. Esto ilustra una discrepancia significativa entre el mercado potencial que el estado representa como cliente y la capacidad de las nuevas empresas para abrir este mercado. Por lo tanto, la adjudicación de órdenes públicas no solo se entiende como apoyo financiero, sino como un mecanismo fundamental para abrir el mercado y validar nuevas tecnologías.

¿Qué obstáculos se encuentran las empresas jóvenes innovadoras en la ley de adquisiciones?

El bajo éxito de las nuevas empresas en licitaciones públicas se debe a una serie de obstáculos burocráticos y legales específicos que están anclados en la ley de adquisiciones alemanas y europeas. Estos obstáculos a menudo se adaptan a las necesidades de las grandes empresas establecidas y representan obstáculos insuperables para las compañías jóvenes y ágiles.

Uno de los mayores desafíos son los requisitos de aptitud. Los clientes públicos a menudo requieren evidencia de una cierta facturación anual mínima, que a menudo puede ser el valor de la orden de dos tiempos. Este requisito es difícil de cumplir para una nueva empresa que todavía está en la fase de crecimiento y naturalmente tiene ventas más bajas. Además, existe la demanda de referencias integrales a través de proyectos comparables de los últimos tres años financieros. Esto crea un clásico "Problema de huevo de Henne": no hay referencias sin órdenes públicas, y no hay órdenes públicas sin referencias.

Además, la complejidad y la duración del procedimiento de adjudicación asustan a muchas nuevas empresas. La creación de los documentos de oferta es tiempo e intensivo en recursos, lo cual es una carga significativa para los equipos pequeños. La ley de adquisición en sí se caracteriza por una alta densidad regulatoria y una división de la regulación: los órdenes por debajo de ciertos valores de umbral de la UE están sujetos a regulaciones nacionales como el Acuerdo de subjeticidad (UVGO), mientras que los órdenes superiores a estos valores deben anunciarse en Europa y están sujetos a regulaciones más complejas como la ley contra las restricciones competitivas (GWB) y los premios de adjudicación (VGV). Esta complejidad legal aumenta el obstáculo de entrada y lleva a muchas compañías innovadoras a evitar el sector público como clientes potenciales desde el principio.

¿Qué soluciones y reformas se discuten para facilitar el acceso a las órdenes públicas?

Para reducir los obstáculos descritos, se discuten varias soluciones a nivel legal y político. Estos tienen como objetivo hacer que la ley de adquisiciones sea más flexible y más innovadora, sin renunciar a los principios básicos de transparencia y competencia.

A nivel legal ya hay instrumentos que pueden usar nuevas empresas para compensar sus desventajas. Esto incluye la formación de "comunidades de licitación", en la que varias compañías más pequeñas se unen para aumentar conjuntamente las capacidades para un orden más grande. Otra opción es el "préstamo de aptitud", en el que una nueva empresa "prestar", como referencias o cifras de ventas, de una empresa asociada establecida, que a cambio está obligada a proporcionar sus recursos a cambio.

A nivel político, hay propuestas de reforma integrales, como el plan de 7 puntos de la asociación digital Bitkom. Entre otras cosas, esto requiere una aplicación más fuerte de los criterios de adjudicación innovadores existentes, la creación de nuevos estándares de evaluación adaptados a las nuevas empresas y armonizar los marcos legales resistentes. Un punto central es la profesionalización de los puntos de adquisición. Los empleados de las autoridades otorgadas necesitan el conocimiento especializado para poder evaluar soluciones innovadoras de IA, lo que a menudo requiere especialización y capacitación específica. Otro instrumento importante es la "asociación de innovación". Este es un procedimiento de premio especial que está explícitamente diseñado para desarrollar una solución innovadora junto con una empresa que aún no está disponible en el mercado. Por lo tanto, es ideal para la adquisición de nuevas tecnologías de IA y promueve la cooperación entre las manos públicas y los proveedores innovadores.

La siguiente tabla resume los desafíos centrales y las soluciones correspondientes:

Innovación en lugar de un precio bajo: nuevas oportunidades para nuevas empresas para pedidos

Innovación en lugar de un precio bajo: nuevas oportunidades para nuevas empresas para pedidos – Imagen: xpert.digital

Las nuevas empresas están frente a varios obstáculos para pedidos que pueden permitir nuevas oportunidades a través de la innovación en lugar de un precio bajo. Los criterios de aptitud estrictos, como las ventas mínimas y las referencias, a menudo excluyen a las compañías jóvenes de la competencia debido a la falta de historia corporativa. Soluciones como el uso de préstamos de aptitud, la aprobación de las referencias personales de los empleados y la adaptación de los criterios a la fase corporativa respectiva podría ayudar aquí. La alta complejidad y duración de los procedimientos de adquisición abruman los equipos pequeños y causa un gran esfuerzo de recursos, por lo que una reducción en la burocracia, la digitalización de los procedimientos de adjudicación (como a través de Eviels), así como la capacitación específica y la creación de redes de nuevas empresas tendrían sentido. El tamaño de pedido a menudo inapropiado, cuando la falta de lotes excede la capacidad de las pequeñas empresas, también puede mejorarse mediante la aplicación constante de la cláusula comercial de tamaño mediano (§ 97 GWB) para la distribución de pedidos en sueldos y la promoción de las comunidades de licitación. Otro punto crucial es el enfoque en el precio más bajo, las soluciones innovadoras pero potencialmente más caras. La introducción de una "prima de innovación" como criterio de recargo, el uso más amplio de las descripciones de rendimiento funcional y el uso de asociaciones de innovación pueden abrir nuevas oportunidades aquí. Finalmente, la falta de transparencia y la falta de retroalimentación complican el proceso de aprendizaje para las nuevas empresas y evita mejoras en futuras ofertas. La publicación de estadísticas de adjudicación integrales y comentarios obligatorios para los licitadores que no se han tenido en cuenta respaldaría este proceso.

¿Qué consecuencias económicas tienen la preferencia específica por las empresas nacionales?

La intención estratégica de preferir las órdenes públicas a las "empresas de IA nacionales" representa una forma de política industrial, que, sin embargo, está en tensión entre los principios económicos establecidos y el marco legal europeo. El núcleo de esta área de tensión radica en el conflicto entre la promoción de un ecosistema de tecnología nacional y la posible pérdida de eficiencia debido a la competencia limitada.

Los derechos de donación de la UE se basan en los principios básicos del mercado interno: transparencia, igualdad de trato y no discriminación. Estos principios están destinados a garantizar que la oferta más económica reciba el contrato, independientemente del origen nacional del postor. Esta competencia abierta se considera un motor importante para el crecimiento económico y, según las estimaciones, contribuye significativamente al PIB de la UE. Una política que prefiere explícitamente las empresas nacionales socava este principio y los riesgos para violar la ley de la UE.

Desde un punto de vista económico, dicha medida proteccionista puede conducir a precios más altos para el sector público. Si la competencia se restringe artificialmente al excluir a los proveedores internacionales, los postores nacionales restantes pueden hacer cumplir precios más altos. Los estudios sobre los efectos de la preferencia local en el sistema de adquisiciones indican que esto puede aumentar los costos para los contribuyentes y reducir la eficiencia de los gastos públicos.

En contraste, los argumentos de la política industrial son. Los partidarios de tal estrategia argumentan que la preferencia temporal es necesaria para dar a una industria joven e importante como la industria de la inteligencia artificial una oportunidad justa en la competencia global. Un mandato estatal puede actuar para una nueva empresa como un "primer cliente" decisivo que no solo genera ventas, sino que también sirve como una referencia importante y, por lo tanto, facilita el acceso a los mercados privados y otros capital de riesgo. Por lo tanto, es una consideración estratégica: a corto plazo, se aceptan costos más altos y pérdidas potenciales de eficiencia para construir una tecnología interna soberana y competitiva a largo plazo y para evitar dependencias críticas. Por lo tanto, la implementación de esta estrategia requiere un acto de equilibrio cuidadoso para promover la industria nacional sin poner en peligro los pilares del mercado interno europeo.

Integración de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía – Imagen: xpert.digital

Ki-Gamechanger: la plataforma de IA más flexible – soluciones a medida que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

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• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
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• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

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• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Construyendo una infraestructura nacional de energía informática

¿Cuál es el estado actual de la infraestructura del centro de datos en Alemania y por qué es crucial para la IA?

El poder informático es la columna vertebral fundamental de la economía digital y es el recurso indispensable para el desarrollo y la operación de aplicaciones modernas de IA. Los grandes modelos de IA, en particular los modelos básicos, requieren inmensas capacidades informáticas para el entrenamiento, los miles de millones de parámetros y grandes cantidades de datos. Sin una infraestructura poderosa y escalable de centros aritméticos y de datos, la ambición de convertirse en una nación de IA líder no puede ser factible.

Alemania actualmente tiene las mayores capacidades de centros de datos dentro de Europa. La ubicación principal de Frankfurt AM se ha establecido como un centro central, que se debe en gran medida al DEIX ubicado allí, uno de los nodos de Internet más grandes del mundo. Esta concentración garantiza una excelente conectividad y atrae inversiones de proveedores globales de nubes y proveedores de servicios de colocación.

A pesar de esta posición principal en Europa, una visión relativa muestra una imagen más diferenciada. Si compara el poder informático disponible con la fuerza económica, medido por el Producto Interno Bruto (PIB), Alemania se encuentra detrás de otras naciones. Países como Gran Bretaña o los Países Bajos tienen una mayor densidad de poder informático por mil millones de euros en el PIB. En comparación global, la distancia a los Estados Unidos y China que dominan el mercado es aún más clara. Esta brecha relativa señala un posible cuello de botella que podría restringir la capacidad de Alemania para mantenerse al día en la carrera global de IA. La soberanía digital y la capacidad tecnológica del país para actuar dependen directamente de la fuerza y la expansión de esta infraestructura crítica.

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¿Qué significa la demanda de una "gigafactory para datos" en el contexto de la estrategia de IA?

El término "gigafactory", originalmente formado por Tesla para sus enormes fábricas para la producción en masa de baterías, se usa como una metáfora efectiva como parte de la estrategia de IA alemana. La demanda de "al menos una gigafactory" en Alemania no se entiende literalmente como una sola fábrica, sino como un compromiso político con la construcción de centros de datos en formato de hiperescala, que están especialmente diseñados para los requisitos extremos de las aplicaciones de IA.

Una "gigafactory para datos" simboliza un salto cualitativo y cuantitativo en la infraestructura aritmética nacional. Ya no se trata solo del funcionamiento de los centros de datos convencionales para servicios en la nube estándar, sino de la creación de sistemas que pueden hacer frente a las tareas más informáticas – sobre todo la capacitación de modelos basados en IA con billones de puntos de datos. Dichos sistemas requieren una concentración masiva de hardware especializado (especialmente GPU), una densidad de energía extremadamente alta y sistemas de enfriamiento altamente desarrollados.

El requisito implica la necesidad estratégica de crear una infraestructura aritmética soberana que permita a las empresas alemanas y europeas desarrollar y operar modelos de IA en su propio país. Esto reduce la dependencia de las plataformas en la nube del hiperscalador estadounidense y fortalece la soberanía digital. Por lo tanto, la "gigafactory" es la base física para la ambición de convertirse en una "nación en la nube" independiente y poder sobrevivir en la competencia global por el liderazgo tecnológico en la IA.

¿Cuáles son los mayores desafíos para expandir las capacidades del centro de datos en Alemania?

El ambicioso plan para expandir masivamente el poder informático nacional se encuentra con una serie de desafíos físicos, regulatorios y sociales considerables. Estos cuellos de botella muestran que la transformación digital falla debido a límites muy concretos y no digitales si no se abordan de manera proactiva.

El mayor desafío es el suministro de energía. Los centros de datos, y especialmente aquellos para aplicaciones de IA, tienen un consumo de energía enorme y constante. Los requisitos de energía de los centros de datos alemanes podrían casi duplicarse hasta 2030 en comparación con hoy. Esto choca con los altos precios de la energía en Alemania, que en comparación internacional representan una importante desventaja competitiva y puede hacer que las inversiones no sean atractivas.

Un segundo obstáculo importante son los largos procedimientos de planificación y aprobación. En Alemania, lleva significativamente más tiempo que en el promedio de la UE para aprobar y construir un nuevo centro de datos. Estos retrasos burocráticos crean incertidumbre de inversión y ralentizan la expansión con urgencia necesaria de la infraestructura.

En tercer lugar, el área alta del espacio de los centros de datos conduce cada vez más a conflictos de uso de la tierra. La construcción de grandes granjas de servidores en tierra cultivable o cerca de áreas residenciales encontró resistencia de agricultores, conservacionistas y residentes que temen el sellado del área y la contaminación acústica.

Finalmente, la sostenibilidad es un desafío central. Los centros de datos producen una gran cantidad de calor residual, que generalmente se libera al medio ambiente sin usar. Aunque existen requisitos legales para el uso del calor de los residuos, la implementación práctica a menudo falla debido a la falta de infraestructura, como las redes de calefacción de distrito conectadas. Esto lleva a un trilema entre el objetivo del liderazgo de IA, la transición energética y los objetivos de protección climática. La expansión de la infraestructura de IA puede poner en peligro los objetivos climáticos si no está integrado desde el principio en una estrategia integrada de energía y desarrollo urbano.

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Reducción burocrática y el flujo libre de datos

¿En qué área se encuentra la demanda de un flujo de datos sin obstáculos para aplicaciones de IA?

El requisito de reducir la burocracia para que los datos puedan fluir sin obstáculos es un punto central pero también altamente complejo de la estrategia de IA. Afecta el campo de voltaje nuclear del enfoque europeo para la digitalización: el conflicto entre la necesidad incondicional de grandes cantidades de datos para promover la innovación y la confesión igualmente incondicional de la estricta protección de datos para proteger los derechos fundamentales.

La inteligencia artificial, especialmente el aprendizaje automático, está impulsada por los datos. El rendimiento y la precisión de los modelos de IA dependen directamente de la cantidad y calidad de los datos con los que están capacitados. Desde el punto de vista del desarrollo de la tecnología, el acceso más gratuito y sin complicaciones a grandes cantidades de datos es, por lo tanto, un requisito básico para poder existir en la competencia global. Por lo tanto, la demanda de un tráfico de datos "fluido" es una súplica para el marco amigo de la innovación.

Sin embargo, este imperativo de innovación es compensado por el marco legal europeo, que se caracteriza por la Regulación General de Protección de Datos (GDPR). El GDPR no está diseñado como un freno de innovación, sino como un marco para la protección de los derechos civiles fundamentales. Se basa en principios como la minimización de datos (solo que pocos datos deben procesarse según sea necesario), la unión del propósito (los datos solo se pueden usar para el propósito para el cual se han recopilado) y la necesidad de una base legal clara para cualquier procesamiento de datos, a menudo en forma de consentimiento informado. Estos principios están en una tensión natural entre el "hambre de datos" del desarrollo de la IA, lo que lleva a una considerable incertidumbre legal entre empresas e investigadores.

¿Qué obstáculos burocráticos y legales específicos existen para los desarrolladores de IA en el campo de la protección de datos?

Para los desarrolladores de IA en Alemania y Europa, el área de tensión entre los requisitos de datos y la protección de datos se manifiesta en una serie de obstáculos legales y burocráticos específicos que resultan directamente del GDPR y su interpretación.

El principio de minimización de datos representa un desafío fundamental. Si bien el GDPR requiere el procesamiento de datos personales para limitar el nivel necesario para el propósito, muchos modelos AI avanzados se basan en el análisis de registros de datos enormes e inespecíficos para reconocer los patrones. El "hambre de datos" de la IA está en contradicción directa con la economía de datos requerida.

El obstáculo del propósito está estrechamente vinculado. Según GDPR, los datos solo se pueden recopilar para fines definidos, claros y legítimos. Sin embargo, la capacitación de los modelos base de IA a menudo se lleva a cabo para una variedad de potencial y en el momento de la capacitación que aún no se pueden previsecer aplicaciones futuras. Esto hace la definición de un propósito específico y crea áreas gris legales.

Otro obstáculo importante es el requisito de una base de procesamiento legal. Para la capacitación de modelos de IA con datos personales que a menudo se recopilan de Internet, es prácticamente imposible obtener el consentimiento explícito e informado de cada individuo. Por lo tanto, los desarrolladores a menudo se refieren al "interés legítimo", pero su alcance es legalmente controvertido y es interpretado cada vez más por las autoridades de protección de datos, lo que conduce a una considerable incertidumbre legal.

Finalmente, la funcionalidad a menudo no transparente de los sistemas de IA complejos, el llamado problema de "caja negra", choca con las obligaciones de transparencia del GDPR. Los ciudadanos tienen derecho a la información sobre la lógica que está detrás de las decisiones automatizadas. Si incluso los desarrolladores ya no pueden comprender las rutas de decisión exacta de un modelo de aprendizaje profundo, este derecho es difícil de garantizar. En total, estos obstáculos dan como resultado un desarrollo de IA en Europa asociado con un mayor riesgo legal y un mayor esfuerzo burocrático que en otras regiones mundiales.

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¿Cómo intenta la Ley Europea de AI para crear un equilibrio entre la innovación y la regulación?

La ley europea de IA es el intento más completo de crear un marco regulatorio que haga que los riesgos de IA dominen sin ahogar la innovación. Es la respuesta central al área de tensión descrita y encarna una decisión estratégica para una tercera manera entre el enfoque de laissez-faire de los Estados Unidos y el desarrollo de IA controlado por el estado en China.

El núcleo de la ley de IA es su enfoque basado en el riesgo. En lugar de regular la IA en general, la ley se diferencia de acuerdo con el riesgo potencial de daño a una aplicación. Los sistemas de IA con un "riesgo inaceptable", como la puntuación social estatal o las técnicas manipuladoras que influyen en el comportamiento de las personas, están totalmente prohibidas. Los sistemas con "alto riesgo" que se utilizan en áreas críticas, como diagnósticos médicos, reclutamiento de personal o el poder judicial, están sujetos a requisitos estrictos de transparencia, seguridad de datos, supervisión humana y documentación. La gran mayoría de las aplicaciones de IA, que se clasifican como de bajo riesgo, como filtros de spam o IA en videojuegos, permanecen en gran medida no regulados.

Al mismo tiempo, la ley de IA contiene mecanismos explícitos para promover la innovación, que están particularmente dirigidas a nuevas empresas y pequeñas y medianas empresas (PYME). El instrumento más importante es la "cajas de arena reguladora" que se encuentran así. Estos son espacios experimentales legales controlados en los que las empresas pueden desarrollar y probar sistemas de IA innovadores bajo la supervisión de las autoridades responsables sin tener que esperar las sanciones completas de la ley inmediatamente en caso de violaciones involuntarias. Estas cuadros de arena están destinados a crear seguridad legal y de planificación, facilitar el acceso al mercado y promover el diálogo entre innovadores y reguladores. Por lo tanto, la ley de IA no es solo un instrumento de protección, sino también un intento estratégico de crear un marco confiable y confiable que pretende dirigir innovaciones y servir como una ventaja competitiva a largo plazo.

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Soberanía europea en modelos base de IA

¿Por qué es el desarrollo de sus propios modelos europeos de base de IA de importancia estratégica?

El desarrollo y el control de los modelos base de IA, también conocidos como modelos básicos, se ha convertido en una cuestión de importancia estratégica central para el futuro de Europa. Estos modelos son la base tecnológica sobre la cual se desarrollarán una variedad de futuras aplicaciones de IA. Una dependencia completa de los modelos que son desarrollados y controlados exclusivamente por empresas en los Estados Unidos o China conlleva riesgos significativos para la "soberanía digital" de Europa.

La soberanía digital describe la capacidad de los estados, empresas y ciudadanos para autodeterminar su transformación digital y evitar dependencias tecnológicas críticas. Si la infraestructura básica de IA se encuentra en manos de actores no europeos, surgen diversos riesgos. Primero, existe una dependencia económica que puede conducir a condiciones desfavorables o acceso restringido a tecnologías clave. En segundo lugar, los datos que se procesan en las plataformas en la nube de EE. UU. Están potencialmente sujetos al acceso por las autoridades estadounidenses en el marco de leyes como la Ley Cloud, que contradice ideas europeas de protección de datos.

Tercero y quizás lo más importante, el hecho de que los modelos basados en IA no sean neutrales en el valor. Están entrenados con datos que reflejan ideas culturales, sociales y éticas. Los modelos que están entrenados principalmente con datos del área cultural estadounidense o china pueden contener sesgo (sesgo) que no son compatibles con los valores y normas europeas. Por lo tanto, el desarrollo de propios modelos básicos europeos es esencial para garantizar que la IA desarrolle el futuro sobre una base que respeta los valores básicos europeos como la democracia, el estado de derecho y la protección de los derechos fundamentales. Iniciativas como Gaia-X, que se supone que crean infraestructura de datos europeo soberano, son un componente importante de esta manera.

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¿Cuál es el estado actual de desarrollar modelos base de IA "hechos en Europa"?

A pesar del considerable déficit de inversión hacia los Estados Unidos y China, una escena dinámica se ha establecido en Europa para el desarrollo de modelos basados en IA, que sigue su propia estrategia diferenciada. En lugar de tratar de construir los modelos más grandes y potentes de todos los modelos de potencia, muchos actores europeos se centran en nichos específicos y características de calidad.

Una empresa alemana líder en esta área es Alph Alpha. La nueva empresa Heidelberg se especializa en el desarrollo de modelos de IA que no solo son eficientes, sino también transparentes y comprensibles ("IA explicable"). Este enfoque en la confiabilidad y la soberanía hace que Alph Alpha sea un socio importante para el sector público y las industrias reguladas. La compañía ha adaptado recientemente su estrategia y ahora se está centrando más en modelos más pequeños y especializados para áreas específicas de aplicación, lo que se considera un desvío estratégico de la competencia directa con los hiperscalers globales.

Otra esperanza europea es la compañía francesa Mistral AI, que ha recibido gran atención de la publicación de poderosos modelos de código abierto. El enfoque de código abierto promueve la transparencia y permite a una amplia comunidad de desarrolladores construirlos y adaptarlos a la tecnología.

Además, existen iniciativas financiadas por el estado como OpenGPT-X, un proyecto con la participación de los institutos Fraunhofer que impulsa el desarrollo de modelos de idiomas abiertos y confiables para Europa. En la Universidad de Würzburg, "Llämmlein" también fue desarrollado por "Llämmlein", el primer modelo de idioma grande entrenado puramente en datos alemanes para romper el dominio de los datos de capacitación en inglés y mejorar la calidad del idioma alemán. Estos ejemplos muestran una clara orientación estratégica: Europa no compite principalmente con el tamaño de los modelos, sino a través de la especialización, la apertura, la transparencia y la adaptación a las necesidades lingüísticas y regulatorias específicas del mercado europeo.

¿Qué papel juega la regulación de la UE, en particular la ley de IA, en la competencia global de los modelos de IA?

La regulación europea, especialmente la ley de IA, juega un papel ambivalente y muy discutido en la competencia global de IA. Por un lado, la preocupación se expresa contra la "excesiva regulación de Bruselas" que podría cargar a los desarrolladores europeos con altos costos de cumplimiento y obstáculos burocráticos y, por lo tanto, dejarlos atrasarse en comparación con los competidores ágiles de los Estados Unidos y China. Los críticos temen que las regulaciones estrictas estén desacelerando las innovaciones y, especialmente para las nuevas empresas, podrían ser una barrera de entrada al mercado.

Por otro lado, la ley de IA se entiende cada vez más como un instrumento estratégico que puede crear ventajas competitivas a largo plazo. Al establecer el primer marco legal integral del mundo para la IA, la UE crea seguridad legal y de planificación para empresas y usuarios. Este marco claro puede atraer inversiones y fortalecer la confianza en las aplicaciones de IA. La ley también tiene en cuenta explícitamente las necesidades de las PYME y las nuevas empresas al proporcionar instrumentos amigables para la innovación, como las cajas de arena regulatorias ya mencionadas y diferenciarlas con las multas según el tamaño de la empresa.

Quizás la función estratégica más importante de la regulación de la UE radica en el llamado "efecto de Bruselas". Dado que el mercado interno europeo es indispensable para las empresas de tecnología global, se verán obligados a adaptar sus productos y modelos a los estrictos requisitos de la UE para poder trabajar aquí. De esta manera, la UE exporta sus estándares regulatorios e ideas basadas en el valor de Ki de facto en todo el mundo. La regulación se convierte así en un poderoso instrumento de diseño global de una carga potencial. En lugar de competir en una competencia de tecnología pura, que Europa podría perder debido a las brechas de inversión, la UE reubica la competencia a nivel de modelos de gobernanza, donde toma una posición de liderazgo a través de un marco legal claro, basado en el valor y integral.

Cooperación internacional y IA de acuerdo con los valores europeos

¿Qué significa la afirmación para desarrollar una IA de acuerdo con los "valores europeos"?

El objetivo de desarrollar inteligencia artificial de acuerdo con los "valores europeos" es un leitmotif central de la estrategia digital alemana y europea y el factor de diferenciación decisiva en la competencia global. Se trata menos de una arquitectura técnica específica que la integración de los sistemas de IA en un marco legal y ético robusto, que refleja los derechos fundamentales y los principios democráticos de Europa.

Este enfoque basado en el valor se especifica más claramente en la Ley de KI de la UE. Los principios anclados en él definen lo que hace una "IA europea": debe estar centrado en el humano, lo que significa que el hombre siempre tiene que mantener la última instancia de control (supervisión humana). Tiene que ser seguro, robusto y transparente, para que sus decisiones sean comprensibles y no se pueden manipular fácilmente. Un principio central es la no discriminación, lo que requiere que los sistemas de IA no intensifiquen ni creen prejuicios sociales (sesgo) existentes. Proteger la privacidad y la soberanía de los datos es otra piedra angular debido al enlace cercano con el GDPR. Finalmente, aspectos como el bienestar social y ecológico se nombran como objetivos para los sistemas de IA.

En la práctica, este enfoque se manifiesta a través de prohibiciones claras y requisitos estrictos. Aplicaciones de IA que contradicen fundamentalmente los valores europeos, como la puntuación social estatal basada en el modelo o sistemas chinos para la manipulación inconsciente del comportamiento en la UE. Para aplicaciones de alto riesgo, se aplican requisitos estrictos que deben garantizar que estos sistemas actúen justos, seguros y transparentes. "AI según los valores europeos" es, por lo tanto, un proyecto político y social que está inextricablemente vinculado a la protección de los derechos fundamentales y los procesos democráticos.

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¿Cómo se puede diseñar un "intercambio a nivel de los ojos" con líderes tecnológicos como EE. UU.?

La demanda de un "intercambio a nivel de los ojos" con líderes tecnológicos como Estados Unidos es una expresión de esfuerzo por la soberanía digital. Implica una desviación del papel de un consumidor y controlador de tecnología pura al de un diseñador activo y igual de orden digital global. Varios factores son cruciales para lograr esta posición.

Primero, el "nivel de los ojos" requiere sus propias habilidades tecnológicas. Solo aquellos que tienen modelos de IA relevantes, capacidades de investigación y un ecosistema de inicio sólido se perciben como un socio grave en los diálogos tecnológicos. Los esfuerzos descritos en las secciones anteriores para establecer su propia industria de IA e infraestructura son, por lo tanto, el requisito básico.

En segundo lugar, el "nivel de los ojos" se basa en la fortaleza del mercado interno europeo. Como una de las áreas económicas más grandes y poderosas del mundo, la UE puede arrojar su poder de mercado al equilibrio como un peso político. Las empresas globales dependen del acceso al mercado europeo, lo que le da a la UE una fuerte posición de negociación para determinar los estándares y reglas.

Tercero y crucial, el "nivel de los ojos" es creado por su propio marco regulatorio coherente e influyente globalmente. La ley de IA es el instrumento central aquí. Define un claro punto de vista europeo y obliga a los socios internacionales a lidiar con las ideas europeas de una IA basada en el valor. En lugar de simplemente reaccionar a los estándares estadounidenses o chinos, Europa establece de manera proactiva la suya. El objetivo es evitar que Europa sea "dividida" por Estados Unidos tecnológicamente y regulatoria al aparecer como un bloque cerrado con una agenda clara y propia.

¿Qué implicaciones estratégicas resultan de la raza global de los sistemas regulatorios?

La competencia global por el papel de liderazgo en la inteligencia artificial no es solo una carrera por tecnologías e inversiones, sino también una competencia cada vez más para los sistemas regulatorios y las visiones sociales asociadas. Tres modelos distintos cristalizan, cada uno establece diferentes prioridades.

El modelo europeo, anclado en la ley de IA, es un enfoque integral, basado en el riesgo y fundamental. Prioriza la seguridad, la confianza y las barandillas éticas y trata de dirigir la innovación dentro de un corredor legal claramente definido. Su objetivo es convertirse en un modelo a seguir global para un gobierno de IA responsable.

El modelo estadounidense está tradicionalmente más orientado al mercado e innovación. La atención se centra en la minimización de los obstáculos regulatorios para acelerar el desarrollo tecnológico y la explotación comercial de la IA. La regulación a menudo es reactiva y específica del sector en lugar de un marco legal preventivo integral. La estrategia tiene como objetivo asegurar la supremacía tecnológica a través de la máxima libertad para las empresas líderes.

El modelo chino es dirigido por el estado y orientado a lograr objetivos estratégicos nacionales. La regulación es ágil y se puede adaptar rápidamente a nuevos desarrollos tecnológicos, pero también sirve para fortalecer el control y la vigilancia del estado. La innovación es promovida masivamente por el estado, pero siempre de acuerdo con los objetivos políticos del gobierno.

La implicación estratégica para Alemania y Europa es que su propio enfoque basado en el valor debe posicionarse activamente como una fortaleza y como un punto de venta global único. En un mundo que se está volviendo cada vez más consciente de los riesgos potenciales de la IA, la etiqueta de "IA confiable" puede convertirse en una ventaja competitiva decisiva. El éxito de la estrategia europea dependerá de si este marco regulatorio no es posible como un freno de innovación, sino como un sello de aprobación para sistemas de IA seguros, justos y de alta calidad que encuentran la demanda en todo el mundo – especialmente en áreas de aplicación crítica y sensible.

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• El desarrollo de nuevos modelos de IA es sin duda un factor crucial para el futuro de la inteligencia artificial (IA)

☑️ Apoyo a las PYMES en estrategia, consultoría, planificación e implementación.

☑️ Creación o realineación de la estrategia de IA

☑️ Desarrollo empresarial pionero

Konrad Wolfenstein

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