La orden de Trump sobre IA le da a Washington acceso a modelos de vanguardia antes de su salida al público

Los modelos de IA más potentes se consideran ahora, al menos en Washington, como posibles amenazas a la seguridad nacional. Antes de que las empresas los publiquen, el gobierno quiere evaluar su potencial: si pueden descubrir vulnerabilidades de software, facilitar ciberataques o introducir otros riesgos que los funcionarios federales quizás no comprendan del todo hasta que los modelos estén en uso.

La nueva orden ejecutiva del presidente Trump, firmada el martes, busca brindar al gobierno esa oportunidad. Sin embargo, la versión final otorga a las empresas de IA un control considerable sobre el proceso. La orden de Trump les exige que presenten voluntariamente los modelos de IA avanzados para su revisión gubernamental 30 días antes de su publicación, y no condiciona la publicación a los resultados de las agencias.

Este marco es más flexible que el que la Casa Blanca había considerado el mes pasado. Un borrador anterior establecía un plazo de 90 días, al que se opusieron los ejecutivos de la industria tecnológica.

Camino complejo

El presidente estuvo a punto de firmar la primera versión de la orden, pero tras una llamada telefónica con el exzar de IA y criptomonedas, David Sacks, la orden ejecutiva quedó en suspenso. Durante otra reunión en la Casa Blanca el lunes, Sacks volvió a insistir en que los tiempos de espera prolongados frenarían el desarrollo nacional de modelos de IA.

Este enfoque recibió elogios previsibles de grupos defensores del libre mercado. “La administración merece reconocimiento por reconocer que la innovación, y no la regulación preventiva, es lo que ha convertido a Estados Unidos en líder mundial en IA”, afirma Wayne Crews, miembro del Competitive Enterprise Institute.

La orden ejecutiva aclara que el programa de evaluación gubernamental es voluntario para las empresas de IA y que la publicación de nuevos modelos no está condicionada al resultado de las evaluaciones. Dado el potencial destructivo de nuevos modelos de IA como Mythos de Anthropic, la orden limita el papel del gobierno: lo suficientemente cerca para revisar los sistemas, pero no necesariamente con la facultad de ralentizarlos, observaron algunos analistas de políticas tecnológicas.

¿Autoridad endeble?

Los críticos señalaron que la estructura voluntaria otorga demasiado poder a las empresas evaluadas. El grupo de defensa de los derechos del consumidor Public Citizen calificó el acuerdo como una forma de autorregulación de la industria, mientras que la organización sin fines de lucro Future of Life Institute, defensora de la regulación, argumentó que los modelos altamente capaces como Mythos requieren más que un enfoque de “confiar en las empresas”.

“Mi impresión es que no establece el liderazgo sólido que el gobierno federal ha ejercido tradicionalmente en cuanto a la facilitación de asociaciones público-privadas y la protección de responsabilidades que tradicionalmente han recaído en el gobierno, como la infraestructura crítica”, declaró Jessica Ji, analista sénior de investigación del Centro de Seguridad y Tecnologías Emergentes de Georgetown, a Fast Company.

La orden no prescribe un régimen de pruebas detallado. En cambio, establece un marco y ordena a las agencias que desarrollen el proceso. Insta a la Agencia de Seguridad Nacional (NSA) y a otras agencias centradas en la seguridad a codiseñar el marco de evaluación del modelo y determinar los umbrales de riesgo cibernético, especialmente en lo que respecta a las capacidades cibernéticas avanzadas y qué califica como un modelo de vanguardia para el régimen de revisión. El Departamento del Tesoro establecerá un centro de información sobre ciberseguridad de IA para dar seguimiento al descubrimiento y la corrección de las vulnerabilidades de software expuestas por los nuevos sistemas de IA.

Modelos a prueba

Según la orden ejecutiva, las agencias gubernamentales utilizarán estos 30 días para realizar evaluaciones de capacidades cibernéticas, pruebas de adversarios y revisiones de seguridad nacional de los grandes modelos de IA. El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología del Departamento de Comercio desempeñará un papel fundamental, al igual que el Centro de Estándares e Innovación de IA, anteriormente conocido como Instituto de Seguridad de la IA, que ya evalúa modelos de vanguardia.

Ji cree que la influencia de las empresas de IA no terminará con la Orden Ejecutiva. “Personalmente, me interesa mucho ver cómo evolucionará esta dinámica en el futuro en lo que respecta al liderazgo en ciberseguridad”, afirma Ji. “¿Podrán las empresas de IA establecer las condiciones al lanzar modelos, especialmente con este tipo de compromiso voluntario de 30 días, ahora más débil, para dar acceso anticipado al gobierno?”.

Algunas firmas ya lo hacen

En la práctica, muchas empresas de IA ya han comenzado a crear sus propias versiones de acceso anticipado y pruebas previas al lanzamiento. Anthropic dio acceso a su modelo Mythos a un grupo reducido de socios de software y ciberseguridad, y el martes amplió el acceso a 150 nuevos socios en más de 15 países. OpenAI dio acceso anticipado a su último modelo GPT-5.5 a casi 200 socios de confianza a través de su propio programa de pruebas tempranas, y una versión del modelo centrada en la ciberseguridad sigue estando disponible solo para socios de confianza.

Estos programas liderados por las empresas podrían permitir que algunos expertos externos examinen los sistemas nuevos más avanzados antes de su lanzamiento generalizado. Pero también ponen de relieve una de las tensiones centrales que plantea la orden ejecutiva: si el gobierno puede establecer un proceso de evaluación independiente cuando las empresas controlan gran parte del acceso, la infraestructura y la información técnica necesarios para evaluar los modelos.

¿Con ese tiempo alcanza?

Tampoco está claro si 30 días son suficientes para que el gobierno evalúe adecuadamente los riesgos de un modelo avanzado de IA. “Depende de la capacidad para realizar evaluaciones, y creo que las organizaciones mejor posicionadas para llevarlas a cabo son las propias empresas”, afirma Ji. “Así que, obviamente, tenemos un problema de transparencia: existe una enorme asimetría de información entre las empresas y el resto de la población, incluido el gobierno”.

El gobierno también podría enfrentarse a dificultades para encontrar el talento y los recursos informáticos adecuados para la investigación en IA, así como para gestionar el acceso a los modelos y definir los detalles de la colaboración con las empresas de IA, explica Ji. “Creo que un mes probablemente no significa que los evaluadores dispongan de 30 días para trabajar directamente con el modelo”, comenta. “Podría ser más bien de dos semanas una vez que hayan completado todo el papeleo. Es difícil determinar si 30 días son suficientes”.