La segunda edición del Cisco AI Summit reunió conversaciones muy diversas sobre inteligencia artificial: desde modelos y sistemas hasta diseño, trabajo y capital. Pero entre todas ellas hubo una que rompió claramente con la lógica habitual del sector tecnológico.
La sesión dedicada a geopolítica y seguridad abordó la inteligencia artificial desde un plano distinto al habitual en los foros tecnológicos. La IA apareció tratada como infraestructura crítica, comparable por impacto y riesgo a la energía, las telecomunicaciones o la defensa. En ese marco, la conversación se centró en cómo los sistemas basados en IA ya están alterando los equilibrios de poder, los tiempos de decisión y las reglas del conflicto.
Las intervenciones de Brett McGurk y Anne Neuberger se articularon desde trayectorias distintas, pero convergieron en un diagnóstico común. La inteligencia artificial ha pasado a formar parte del núcleo de la seguridad nacional, y su integración avanza a una velocidad superior a la capacidad de adaptación de las instituciones encargadas de gobernarla.
Cuando la tecnología decide antes que los humanos
Brett McGurk abrió su intervención describiendo un escenario operativo concreto, con misiles balísticos en vuelo y una ventana de decisión de apenas minutos. Un ataque real, en tiempo real, con misiles balísticos en vuelo y una ventana de decisión de apenas minutos. En ese escenario, explicó, la dependencia de la tecnología es total. No como apoyo, no como recomendación, sino como condición para que la defensa funcione. Los sistemas que coordinan sensores, interceptores y fuerzas aliadas no pueden fallar, porque no hay margen para corregir después.
La relevancia de este relato no está en el dramatismo, sino en lo que anticipa: la aceleración de los ciclos de decisión. A medida que la IA se incorpora a sistemas militares, de inteligencia o de ciberdefensa, los tiempos humanos dejan de ser el marco de referencia. La cuestión deja de ser si la tecnología es suficientemente avanzada y pasa a ser si es suficientemente fiable, verificable y gobernable cuando actúa a velocidad máquina.
McGurk fue explícito en una preocupación que atraviesa toda la sesión: mantener a las máquinas fuera de las decisiones cinéticas finales será cada vez más difícil. No por una deriva ideológica, sino por pura presión operativa. Si el adversario acelera, el incentivo para automatizar aumenta.
La IA como campo de batalla invisible
Anne Neuberger abordó el mismo problema desde otro ángulo: el ciberespacio como extensión directa de la geopolítica. Sus ejemplos —Rusia, China, Irán— no describen escenarios futuros, sino patrones ya observados. Ataques a satélites comerciales para cortar comunicaciones militares. Infiltraciones prolongadas en telecomunicaciones, infraestructuras críticas y sistemas civiles. Apagones selectivos de internet como herramienta de control político.
En todos los casos, la IA aparece como multiplicador de escala y velocidad. No inventa el conflicto, pero transforma su dinámica. Los atacantes adoptan nuevas tecnologías con rapidez, y a menudo antes que los defensores. La diferencia, subrayó Neuberger, es que ahora la defensa no puede seguir siendo manual. Definir qué es “normal” en una red compleja ya es inabordable para equipos humanos; hacerlo en tiempo real es directamente imposible sin automatización avanzada.
Aquí aparece una de las ideas más importantes de toda la sesión: la ciberseguridad se está convirtiendo en una lucha máquina contra máquina. La IA no es solo una amenaza; es la única herramienta capaz de detectar anomalías, correlacionar señales globales y reaccionar con la rapidez necesaria para contener ataques que ya no respetan fronteras ni horarios.
Modelos, datos y visibilidad global
Neuberger insistió en un elemento que suele quedar fuera del debate público: la ventaja no está solo en el modelo, sino en la visibilidad. La capacidad de observar patrones a escala global, detectar comportamientos anómalos en un punto y alertar en otro, depende menos de la sofisticación algorítmica que del acceso a datos y a redes distribuidas.
Esto conecta directamente la geopolítica con la infraestructura. Los sistemas que sostienen internet, las redes empresariales, las telecomunicaciones y el cloud se convierten en sensores estratégicos. Quien opera esa infraestructura tiene una posición privilegiada para defender —o atacar— a escala.
En este contexto, la IA no es un “añadido” a la seguridad: redefine qué significa seguridad. Detectar, atribuir y responder dejan de ser procesos secuenciales y pasan a ser simultáneos.
¿Qué significa “ganar” en la carrera de la IA?
Cuando la conversación giró hacia la idea de competición global, Neuberger introdujo una distinción clave. “Ganar” no significa lo mismo para todos los países. Estados Unidos lidera en modelos avanzados y en infraestructura. China, aun llegando más tarde, escala aplicaciones industriales con rapidez. India apuesta por modelos adaptados a sus realidades lingüísticas y sociales.
Esta pluralidad de enfoques rompe la narrativa simplista de una carrera lineal. El riesgo no está solo en quién llega primero, sino en qué capas del stack controla cada actor. Neuberger señaló explícitamente su preocupación por el campo de la IA física—robots, sistemas físicos, automatización industrial— donde China parte con una ventaja estructural por su base manufacturera y su volumen de datos.
Aquí la infraestructura vuelve a ser determinante: datos, simulación, energía, capacidad de producción. No es un debate académico, sino una cuestión de poder económico y militar a medio plazo.
Alianzas, dependencia y el falso dilema del aislamiento
McGurk retomó la conversación desde la política exterior. Frente a una visión de suma cero —restringir el acceso tecnológico para preservar ventaja— defendió una estrategia basada en alianzas. Muchos países clave no se quedarán al margen de la revolución de la IA. La cuestión no es si participarán, sino con quién y bajo qué condiciones.
Las experiencias en Oriente Medio ilustran esta tensión. Permitir acceso a tecnología avanzada exige salvaguardas, controles y acuerdos explícitos. Pero negar ese acceso no detiene el desarrollo: solo empuja a esos actores hacia otros ecosistemas. En ese sentido, McGurk fue claro: la capacidad histórica de Estados Unidos para construir alianzas es una de sus principales ventajas competitivas, también en IA.
La infraestructura, de nuevo, aparece como palanca geopolítica. Quien define estándares, condiciones de acceso y marcos de uso no solo vende tecnología: exporta reglas.
Regulación: el desfase estructural
Ambos ponentes coincidieron en un diagnóstico incómodo: los responsables políticos no están usando, en su día a día, las herramientas que intentan regular. Sistemas cerrados, entornos clasificados y restricciones operativas hacen que buena parte de quienes toman decisiones estratégicas no experimenten directamente el impacto real de la IA.
Esto genera un desfase peligroso. Algunas reacciones regulatorias tienden al bloqueo —“pausar”, “congelar”, “prohibir”— sin distinguir riesgos específicos. Neuberger fue explícita: hay riesgo en actuar, pero también en no actuar. Y en un entorno donde otros actores despliegan sin cautela, la inacción puede ser la opción más costosa.
Su propuesta no fue desregular, sino regular con precisión: identificar riesgos concretos (ciberataques, biología, armamento), involucrar a expertos técnicos y avanzar sin perder velocidad. La alternativa es ceder terreno en silencio.
La IA como infraestructura crítica
Leída en conjunto, esta sesión del Cisco AI Summit plantea una redefinición profunda. La inteligencia artificial deja de ser un producto o una capa de software para convertirse en infraestructura crítica, con implicaciones directas en seguridad nacional, estabilidad política y soberanía tecnológica.
El riesgo principal no es que los modelos sean demasiado inteligentes. Es que los sistemas que los integran no sean lo bastante robustos, gobernables y alineados con valores democráticos. En ese escenario, la pregunta ya no es quién innova más rápido, sino quién consigue escalar sin perder control.
Y esa es, quizá, la dimensión menos visible —pero más decisiva— de la IA que empieza a emerger.
