La cobertura mediática y política de las recientes oleadas de IA pone rostros en primer plano (Sam Altman, Elon Musk, Mark Zuckerberg, Peter Thiel, etc.) y tiende a personificar la dinámica tecnológica. Allá historia de éxito se convierte en la historia de un fundador heroico, también notaremos la ausencia de un fundador. Esta lectura simplificadora, sin embargo, enmascara la realidad de los procesos de innovación, que son productos colectivos y territorializados, construidos por alianzas entre universidades, financistas, mercados públicos, incubadoras y redes locales. Deconstruir estas historias individuales para hacer visibles los mecanismos concretos en torno a la innovación parece más esencial que nunca. Recientemente, también hemos sido testigos de una serie de discursos alarmistas sobre los riesgos de la IA por parte de los propios líderes (Sam Altman de Open AI, Dario Amodei de Anthropic) de la industria de la IA.
¿Se trata de alertas sinceras o de una estrategia para reforzar su influencia con el fin de impulsar una regulación que afecte más a las pequeñas empresas emergentes y al código abierto que a los grandes actores ya establecidos? Palabras que el francés Arthur Mensch (Mistral AI), entrevistado por Le Monde, califica como “distracción” oscureciendo el verdadero problema actual en el sector, el de un sistema de información oligárquico, “El riesgo real de la futura inteligencia artificial es el de una influencia masiva en la forma de pensar y votar de la gente”.
Contar la historia de los fundadores no es sólo un sesgo periodístico: es una fuerza performativa (es decir, la capacidad de una historia para producir por sí misma la realidad que describe) que guía la acción colectiva. Al configurar un solo rostro como un megáfono, la historia facilita la identificación política y mediática de un protagonista, canaliza la atención pública y legitima modelos organizativos particulares: escalabilidad, disrupción, dominación de los mercados globales.
Anthony Galluzo, investigador en ciencias de la gestión, ha demostrado cómo el mito del héroe fundador (o fundador como héroe estructura la imaginación empresarial contemporánea. Sin embargo, esta visibilidad enmascara los recursos y relaciones que hacen posibles estas trayectorias tecnológicas.
Los ecosistemas de innovación se fueron formando gradualmente en el período de posguerra, y especialmente a partir de la década de 1950, en torno a un tríptico: actores académicos, industriales y públicos. En Estados Unidos, la industrialización de los campus (como Stanford), las transferencias tecnológicas de la investigación universitaria, las órdenes gubernamentales (defensa, espacio), a las que luego se sumó el capital de riesgo, han dado forma a redes de actores interconectados.
Desde la década de 1990, el concepto de “triple hélice”al reanudar la colaboración entre universidad, industria y Estado, tiene en cuenta estos solapamientos. Muestra cómo la innovación surge de alianzas y se ve reforzada por instituciones, financiación e infraestructura compartidas.
Los modelos californiano y francés difieren mucho: uno está estructurado en torno al capital riesgo y a las transferencias universitarias, el otro estructurado desde hace unos diez años por la orquestación estatal (estructuración de la tecnología francesa, intervención de Bpifrance, políticas territoriales). El hecho es que estos dos modelos obedecen a una dinámica profunda común: la innovación no surge de un acto solitario sino de un conjunto de alianzas entre actores públicos, privados y académicos.
Aunque las trayectorias californiana y francesa difieren por sus historias, sus recursos y sus culturas institucionales, la diferencia tiene menos que ver con el principio colectivo que con la forma en que este colectivo se financia, organiza y narra. A pesar de las marcadas diferencias en cómo se produce la innovación, California no es el antimodelo de la innovación. “colectivo”es por el contrario uno de los orígenes históricos y uno de los laboratorios más logrados. En otras palabras, no asumimos solos los éxitos atribuidos a “fundadores” son en realidad el producto de asambleas colectivas, recursos compartidos y opciones políticas y financieras convergentes.
Las trayectorias tecnológicas se construyen cotidianamente a través de mecanismos concretos y diferentes según los actores. Por un lado, los fondos de capital riesgo legitiman los proyectos mediante su elección de inversión. Al seleccionar ciertos modelos y señalar su atractivo, aquellos que también llamamos VC por Capital de riesgoorientan qué tipos de innovaciones acceden a recursos y tienen la visibilidad necesaria para desarrollarse.
Los laboratorios públicos y universitarios, por su parte, orientan las agendas de investigación en función de los conocimientos locales, la financiación disponible y las necesidades territoriales (salud, movilidad, ciberseguridad, etc.). Estos conocimientos y recursos de formación configuran las capacidades para el surgimiento de sectores.
El Estado, por su parte, actúa a través de la institucionalización: convocatorias de proyectos, criterios de elegibilidad, estructuración de las grandes orientaciones deseables. Pero el Estado también puede actuar como comprador estratégico (contratos públicos, pedidos), particularmente en el caso de Estados Unidos, que orienta directamente los mercados y las prioridades tecnológicas independientemente de la pura lógica del mercado.
Con los empresarios, estas tres partes (financiadores privados, centros de investigación y acción pública) producen “caminos obligatorios” a través del cual surgen ciertas innovaciones mientras que otras permanecen marginales.
El auge de la IA generativa expone las jerarquías de poder entre los actores, lo que la investigadora Kate Crawford describe como la materialidad política de la IA, al mismo tiempo una infraestructura, una industria y un régimen de extracción. Esta materialidad política se combina aquí con la narración de historias para consolidar posiciones dominantes. La rivalidad geopolítica en torno a la IA a menudo se presenta como un ” guerra “. En esta dramaturgia, cada espacio construye sus propios héroes para justificar un reclamo de liderazgo mundial. La disciplina revela, al mismo tiempo que refuerza, órdenes organizacionales preexistentes.
El caso de la IA china del que todo el mundo hablaba hace 18 meses parecía seguir otro modelo. En China, la IA está impulsada por una estrategia de autonomía tecnológica ( “Hecho en China 2025”), con inversiones masivas en chips y código abierto, y actores como DeepSeek que están sacudiendo los equilibrios globales.
La personalización de la historia y la centralidad de la lógica del mercado contribuyen a marginar otras trayectorias de innovación que luchan por ingresar a los marcos de legitimación dominantes. Están surgiendo contramodelos (con, por ejemplo, la tecnología cívica más desarrollada en Los Ángeles, o incluso en Taiwán), pero siguen siendo fragmentarios frente a los flujos de capital y las narrativas globalizadoras.
Comprender los mecanismos concretos (criterios de selección, financiación, métodos de compra pública) permite identificar palancas políticas para guiar la asignación de recursos. Por otro lado, parece necesario establecer mecanismos de deliberación (consejos ciudadanos, procedimientos para codiseñar prioridades tecnológicas) para situar la innovación en un horizonte democrático. Para decirlo más directamente, no se trata sólo de ayudar a las empresas emergentes, sino de determinar colectivamente quién decide sobre los fines de la innovación, según qué criterios y en beneficio de qué usos.
Si los actuales debates mediáticos a menudo favorecen el ángulo geopolítico en la búsqueda del dominio tecnológico, esta perspectiva, por crucial que sea, no debería ocultar el hecho de que las trayectorias tecnológicas se hacen a diario a través de elecciones nacionales y locales.
De cara a las elecciones de 2027, recordar que la innovación es también una cuestión de proximidad, de decisiones de compra local, de políticas de acogida de los interesados y de prioridades de servicio público, equivale a situar la tecnología en el centro del debate democrático. Recuperar el control sobre la innovación significa, en primer lugar, hacer que estos mecanismos sean legibles y codecidibles.
Marion Trommenschlager investigador en ciencias de la información y la comunicación, laboratorio PREFics, Universidad Rennes 2
Este artículo es una columna, escrita por un autor ajeno al periódico y cuyo punto de vista no compromete a la redacción.
