Sobre el data center de Antel, los modelos de IA que podemos utilizar y la ventana breve para decidir
Hay una ventana breve en la vida de toda infraestructura: el momento en que ya se anunció la obra, pero todavía no se compró lo que va adentro. El data center de inteligencia artificial (IA) que Antel construirá en Canelones se encuentra precisamente en esa encrucijada. El gobierno anunció una inversión de 70 millones de dólares con obras previstas para arrancar en 2027 y terminar entre 2028 y 2029. Lo que todavía no está definido es justamente lo que más importa: los aceleradores y el equipamiento que van a convertir eso en una infraestructura para IA y no en un edificio carísimo con muchas computadoras adentro. En criollo: está decidida la cáscara. Todavía tenemos margen para decidir qué ponemos dentro, y esa ventana no va a durar para siempre.
Vale la pena hacer una aclaración que se pierde todo el tiempo en este tipo de discusiones: no, Uruguay no va a competir con OpenAI, Google ni con los laboratorios chinos entrenando un modelo de IA desde cero. Eso cuesta cientos de millones de dólares y está fuera de nuestro alcance. Pero esa objeción da por sentado que la única forma de tener IA es fabricándola, y ahí la trampa: se confunde entrenar con usar. Entrenar un modelo desde cero –el preentrenamiento– es carísimo. Ejecutarlo ya entrenado –la inferencia–, que es lo único que un usuario experimenta como «inteligencia artificial», es muchísimo más barato. Y es en la inferencia donde se juega el partido que nos importa. ¿Dónde se procesa la consulta?, ¿con qué modelo?, ¿bajo qué contrato?, ¿qué pasa con los datos que la acompañan?
UN GALPÓN BIEN CONECTADO NO DEFINE SOBERANÍA
Ninguna de las preguntas que siguen cuestiona la construcción del data center, al contrario, solo tienen sentido si se construye, porque son las que distinguen una infraestructura pública de un galpón bien conectado con wifi estatal.
¿Qué información no puede salir del país y quién lo decide? Uruguay tiene desde 2008 la ley 18.331, de protección de datos, una legislación importante y, para su época, avanzada. Pero proteger un dato no es lo mismo que determinar dónde se procesa, quién puede acceder técnicamente a él o bajo qué jurisdicción puede ser requerido. Aquí aparecen tres preguntas distintas: dónde está físicamente el dato, quién puede acceder técnicamente a él y quién puede ser obligado jurídicamente a entregarlo. Confundir las tres es una manera bastante eficiente de construir una soberanía de cartón. Pablo Álvarez, vicepresidente de Antel, lo dijo con claridad: definir qué información debe quedar en infraestructura estatal no le corresponde a la empresa, sino al Parlamento. Historias clínicas, registros biométricos, datos educativos de menores: hoy esa definición depende del criterio de una administración, y los criterios administrativos cambian. Las historias clínicas, no.
¿Bajo qué jurisdicción queda el operador? Acá es donde hay que mirar con atención la palabra soberanía. La ley Cloud, norma federal estadounidense, faculta a las autoridades de ese país a exigir a proveedores bajo su jurisdicción determinados datos, estén o no estén los servidores dentro de Estados Unidos. Un servidor puede estar en Canelones y el dato seguir estando sometido a Washington, según quién lo opere. La economista Cecilia Rikap lo plantea sin vueltas: reducir la soberanía digital a instalar un fierro en suelo local, ignorando esto, es quedarse con la mitad más cómoda del problema.
LA LEY QUE YA TENEMOS Y PODEMOS USAR
Entonces, lo concerniente al hormigón y al software deja de ser dos debates distintos. Uruguay ya resolvió en 2013 que el Estado no debería depender de cajas negras: la ley 19.179 establece la preferencia obligatoria por el software libre en la administración pública. Doce o 13 años después, un organismo público que consulta un modelo de IA comercial a través de una interfaz cerrada está haciendo exactamente lo que esa ley quiso evitar, con el agregado de que cada consulta manda el dato afuera. La 19.179 no lo prohíbe porque no lo previó: fue escrita para el software, y un modelo de IA no es exactamente software. Extender aquello a los modelos abiertos no exige reinventar la rueda, exige actualizar una definición que quedó vieja. En 2013 no imaginábamos estar hablando de IA.
Agrego algo más: el derecho de salida. Si el Estado contrata una solución de IA, tiene que poder llevarse los datos, cambiar de modelo, cambiar de proveedor, usar formatos abiertos y acceder a interfaces documentadas. Esa dependencia tiene nombre técnico, vendor lock-in, y nombre político: el que no puede cambiar de proveedor no negocia.
Eso ya tiene con qué hacerse. El modelo DeepSeek-R1 publica versiones destiladas, de 1.500 millones de parámetros hasta 70 mil, que corren desde una computadora personal hasta una sola placa aceleradora. Por su parte, Olmo 3.1, del Allen Institute, publica pesos, código y puntos de control bajo licencia Apache 2.0, y su versión de 32.000 millones de parámetros compite bien con modelos bastante más grandes, no porque tenga más hardware atrás, sino porque la alimentaron con mejores datos. Elegir el modelo adecuado para cada problema en lugar de asumir que siempre hace falta el más grande y costoso del supermercado de las bigtechs es como pensar un instante si nos hace falta el auto más caro y lujoso del mercado para ir hasta el boliche o la panadería.
Con eso alcanza para pensar en tres capas: los modelos de frontera (ChatGPT, Gemini, etcétera) que seguiremos usando de las bigtechs que los producen, sin datos sensibles en juego; los modelos de pesos abiertos que el país puede descargar y ejecutar acá, y los modelos especializados nacionales, construidos sobre los anteriores, ajustados con legislación uruguaya, con los programas de la Administración Nacional de Educación Pública (ANEP), con los protocolos del sistema de salud. Esa tercera capa es económicamente chica y estratégicamente enorme: ningún proveedor internacional tiene incentivos para construirla porque el mercado uruguayo no le reditúa económicamente el esfuerzo.
EL CASO QUE YA TENEMOS DELANTE
El acuerdo que Ceibal y ANEP firmaron con Google no es una compra de software, es una integración de plataforma completa –correo, documentos, aulas, identidades y, cada vez más, inteligencia artificial– sobre infraestructura ajena, con reglas que el proveedor define y cambia cuando quiere. La discusión pública se centró en el costo; del manejo de los datos de nuestras niñas y niños se habló poco y nada. Rikap lo señaló con mucha claridad: formar a una generación entera de docentes y estudiantes para ser usuarios expertos de un ecosistema cerrado es, en sí mismo, un costo de salida que no aparece en ningún balance. Un país que tiene alternativas negocia. Un país que no las tiene, firma lo que le pongan adelante y agradece la letra grande.
Lo mismo vale para la energía y el agua, que tienen la mala costumbre de no resolverse solas. Un data center consume carga plana, las 24 horas, incluidas las noches sin viento, y eso se paga con potencia firme, no con el 98 por ciento de energía renovable de la matriz energética del país, que tanto repetimos, como si cerrara solo la ecuación. Y consume agua si se enfría mal: el proyecto de Google en Canelones iba a evaporar hasta 7,6 millones de litros diarios de agua potable, el consumo de 55 mil personas, hasta que la crisis hídrica y un litigio largo lo forzaron a cambiar el sistema. Antel anunció circuito cerrado para el suyo, que sin dudas es la decisión correcta, pero una decisión anunciada no es una obligación legal. Y las obligaciones legales sobreviven a los directorios; los anuncios, no.
LO QUE SE FIRMA EN LOS PRÓXIMOS 18 MESES
No hace falta construir un ChatGPT nativo que diga «bo» y coma tortas fritas. Tampoco hace falta quedarnos esperando a que algún gobierno afín lo resuelva por nosotros. Hace falta decidir, antes de comprar los aceleradores, qué información no sale del país, qué modelos corremos acá y bajo qué reglas, qué derecho de salida exigimos en cada contrato y cómo se resuelve la potencia firme para que todo funcione sin evaporar agua potable. Esas decisiones se toman en pliegos, en contratos de suministro eléctrico y en una ley que tiene más de 12 años y necesita apenas un par de frases nuevas. Se puede legislar con la mirada larga: China dejó por escrito hace 20 años que iba a salir campeona del mundo de fútbol masculino en 2050. Acá el plazo es bastante más corto: un año, año y medio, para resolver quién decide, con qué letra chica y bajo qué jurisdicción. Después de eso vamos a seguir discutiendo, con muchas ganas y el diario del lunes en la mano, pero nos va a tocar ir a llorar al cuartito con una cáscara de hormigón armado pagada entre todas y todos, pero la soberanía tecnológica, hoy más determinante que la territorial, en otro lado.
La semana pasada, los ministros de Innovación del G20 acordaron en Carolina del Norte los llamados Principios de Carolina para las tecnologías emergentes, impulsados por Estados Unidos: nuevas regulaciones deberían limitarse a situaciones que las leyes existentes no puedan resolver, evitando reglas específicas que puedan frenar la innovación. Reuters da cuenta de una discusión en la que la IA aparece ya no como una tecnología más, sino como una pieza de la competencia económica y geopolítica. Junto con los principios se aprobaron objetivos de prosperidad para la IA y un pacto para impulsar infraestructura, capacidades técnicas, investigación y participación privada. Para Uruguay, más que una alerta, puede ser una oportunidad: mientras las grandes potencias están definiendo las reglas y construyendo la infraestructura de la próxima economía, nosotros todavía estamos a tiempo de adelantarnos y decidir qué infraestructura queremos tener y bajo qué reglas queremos usarla.
